4.2 - Méthode de collecte des données d'activité
Comment collecter les données d'activité nécessaires à la comptabilisation ?
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Comment collecter les données d'activité nécessaires à la comptabilisation ?
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Cette sous-section détaille ce qu'est une donnée d'activité, comment les collecter et comment les différents types de données d'activité peuvent être utilisés.
Pour rappel, les émissions de chaque source d'émission de l'organisation sont estimées de la façon suivante :
Émission d'une source = Donnée d'activité x facteur d'émission = résultat ± incertitude
Les données d'activité sont les données qui rendent compte des différents flux physiques de l'organisation. Une masse de matière première, le nombre de kilomètres parcourus par les différentes personnes impliquées, les quantités d'énergie consommées par l'organisation sont des exemples de données d'activité.
Pour une source d'émission donnée, la donnée d'activité et le dénominateur du facteur d'émission choisi doivent s'exprimer dans la même unité. De manière générale, il est conseillé de collecter la donnée qui permet d'utiliser le facteur d'émission le plus précis, et si besoin de la convertir. Si un seul type de donnée est disponible, il faut alors choisir le facteur d'émission adapté.
Donnée d'activité (km) x facteur d'émission (kgCO₂e/km) = résultat (kgCO₂e) ± incertitude (kgCO₂e)
La collecte de ces données d'activité est souvent la phase la plus chronophage pour une démarche de niveau Initial. Il faut en effet identifier, pour chaque source d'émission, si et sous quelle forme la donnée existe au sein de l'organisation, et qui la détient. Si certaines données ne sont pas disponibles, des actions d'amélioration de la collecte devront faire partie du plan de transition, afin de construire un suivi de ces données en anticipation du prochain Bilan Carbone®. Si la collecte a été pensée en amont et améliorée à la suite du premier bilan, elle peut s'avérer plus rapide (notamment pour un Bilan Standard). Une organisation réalisant un Bilan Avancé aura mis en place un tableau de bord de collecte des données au fil de l'eau.
Pour optimiser les collectes de données présentes et futures, l'organisation doit :
Créer une matrice de collecte des données, qui définit précisément les données à recueillir, en s'appuyant sur l'identification des sources d'émissions, les périmètres élaborés précédemment et les données déjà présentes au sein de l'organisation.
Assigner un.e référent.e pour chaque poste d'émissions, ou pour chaque type d'activité (selon la structure de l'entreprise), qui se charge de collecter les données pour ce poste auprès des différents détenteurs.
Documenter et conserver toutes les données collectées, en incluant notamment leur source, les unités et l'incertitude associées, les documents associés (par exemple les factures, bons de livraisons, rapports internes) et toute autre information jugée pertinente, afin de s'assurer que ces données soient traçables et comparables d'années en années.
Équilibrer les efforts de collecte : Collecter une donnée très précise pour une source d'émission non significative est souvent coûteux en termes de temps. Il est important de soigner la collecte pour des sources d'émissions significatives. Se focaliser sur l'action et la réduction des émissions significatives est le cœur du Bilan Carbone®.
À terme, il est recommandé que l'organisation se dote d'un système qui monitore la collecte des données, ce qui lui permettra de faire remonter certains indicateurs, de mener les futures démarches Bilan Carbone® de manière plus rapide, et d'assurer le suivi de son plan de transition. Attention néanmoins, comme développé ci-dessous, la collecte automatisée de données d'activité comptable ne permettra pas d'atteindre ces trois objectifs, car ces données feront appel à des facteurs d'émission en ratios monétaires.
Les sources de données doivent intégrer les axes analytiques identifiées comme pertinents pour l’analyse des résultats. L’absence d’axes analytiques dans une source de données nécessaire à la division des émissions selon cet axe analytique peut être une justification de l’abandon de cet axe analytique. L'ajout de l’axe analytique dans la source de données sera une action d'amélioration de la démarche.
Pour chaque source d'émission, cette matrice doit indiquer le poste et le sous-poste du Bilan Carbone® concernés, le libellé, la valeur, l'unité, le type, la source et l'incertitude (avec une seule caractéristique) de la donnée d'activité.
Cette matrice servira également à recenser les facteurs d'émission qui seront accolés à ces données d'activité, en indiquant le libellé du facteur d'émission souhaité, le libellé du facteur d'émission réellement utilisé, sa valeur, son unité, son incertitude (toutes les caractéristiques), son type et sa source.
⏳[WIP] Un exemple de matrice de collecte des données sera mis à disposition en septembre 2024.
Les quatre types principaux de données d'activité sont détaillés ci-dessous. Elles sont décrites de la plus fiable (données réelles) à la moins fiable (données approchées).
Les données d'activité réelles peuvent représenter une réalité physique ou comptable.
Ce sont des données physiques disponibles pour l'organisation à l'état brut et avec un degré d'exactitude élevé, soit parce qu'elles suivent précisément les flux physiques impliqués, soit parce qu'elle sont en mesure de les retracer a posteriori. Par exemple, la masse de matière première utilisée (exemple : 200 tonnes d'acier inoxydable neuf par an) ou le nombre de kWh d'électricité consommés (indiqués sur la facture), sont des données réelles qui sont facilement récoltables par et pour les organisations.
Les données d'activité physiques sont les données dont la fiabilité est la plus élevée pour la réalisation d'un Bilan Carbone®. Il est conseillé d'utiliser au maximum ce type de données d'activité.
L'organisation doit néanmoins avoir un regard critique sur la statistique utilisée pour qualifier l'incertitude associée.
Ce sont des données disponibles pour l'organisation avec un degré d'exactitude très élevé, car la comptabilité financière est très encadrée. Par exemple, le coût de l'électricité pour l'organisation est une information qui sera toujours disponible. Ces données sont donc associées à une incertitude très faible.
En revanche, il reste fortement déconseillé de généraliser l'utilisation de ces données, et ce pour deux raisons :
Ces données d'activité comptables sont associées à des facteurs d'émission en ratios monétaires, qui eux sont très incertains
Ces données d'activité ne permettent pas de réaliser une analyse physique de ce qui se passe au sein de l'organisation, ce qui empêche l'élaboration et la mise en œuvre d'un plan de transition pertinent. En effet, la seule action qui peut être associée à des données d'activité comptable est de réduire les dépenses de l'organisation, ce qui est limité et même parfois contre-productif (acheter mieux est souvent synonyme d'acheter plus cher)
Ce sont des données issues d'une extrapolation à partir d'autres données physiques, statistiques ou approchées. Ce type de données est régulièrement utilisé au cours des démarches Bilan Carbone®, notamment pour les postes déplacements et alimentation, via l'envoi d'un questionnaire aux collaborateur.ices de l'organisation. Un certain nombre de personnes répondent au questionnaire, et les résultats sont extrapolés à l'ensemble des collaborateur.ices. L'organisation peut également utiliser des extrapolations lorsque certaines données de l'année en cours ne sont pas encore disponibles (par exemple utilisation d'une facture d'électricité d'une année antérieure), ou lorsqu'elle utilise des données d'activité issues de secteurs, sites ou de localisations géographiques non représentatifs de sa situation, en y appliquant un facteur correctif. Attention, si les données non représentatives sont utilisées telles quelles et non corrigées, ces données ne sont pas des données extrapolées mais des données approchées.
Ces données sont généralement assez fiables, car adaptés spécifiquement à l'organisation. En revanche, il est préférable d'utiliser des données réelles.
L'hypothèse utilisée pour extrapoler doit être documentée au sein de la matrice de collecte des données.
Des données qui seraient issues de simulations informatiques ou de modèles d'Intelligence Artificielle (IA) sont également considérées comme des extrapolations. Il convient alors à l'organisation de juger du niveau d'acceptabilité de ces simulations ou modèles.
Les extrapolations peuvent être de plusieurs types. Par exemple, une extrapolation temporelle (utiliser une facture de l'année N-2) n'aura pas les mêmes conséquences qu'une extrapolation géographique (utiliser des données valides en zones rurales pour des sites en zones urbaines), ou qu'une extrapolation à une population (40% des personnes répondent à un questionnaire, et les résultats sont appliqués à l'ensemble des collaborateur.ices). Il convient à l'organisation de juger du niveau d'acceptabilité de l'extrapolation, certaines extrapolations incongrues pouvant être bien plus imprécises que l'utilisation de données statistiques.
Une fois l'extrapolation réalisée, l'organisation doit avoir un regard critique pour qualifier l'incertitude associée. L'organisation peut ainsi équilibrer ses efforts de collecte : si l'extrapolation représente une part importante du Bilan Carbone®, il faut soit que cette extrapolation soit précise, soit que l'organisation s'attache à collecter une donnée d'activité réelle. À l'inverse, si l'extrapolation représente une part extrêmement faible du Bilan Carbone®, une extrapolation moyennement précise peut-être acceptable.
Ce sont des données qui sont issues de statistiques plus ou moins ciblées, par exemple pour les distances moyennes des déplacements domicile - travail : la moyenne peut porter sur la France, ou sur le secteur tertiaire en France, ou encore à l'échelle d'une certaine commune.
Ces données sont généralement associées à des incertitudes importantes, même si cela varie en fonction de l'ensemble de données (France, commune, secteur) sur lequel est effectuée la statistique, de la source de la donnée, et de la date des statistiques utilisées. Il est conseillé de limiter au maximum l'utilisation de ce type de données, et de ne les utiliser que pour les sources d'émissions où des données seraient totalement manquantes, ou pour des sources d'émissions non significatives. Par exemple, pour un fournisseur ou un partenaire ne répondant pas aux sollicitations de l'organisation.
L'organisation doit avoir un regard critique sur la statistique utilisée pour qualifier l'incertitude associée.
Ce sont des données qui ne sont pas représentatives de la situation au sein de l'organisation, mais qui sont malgré tout utilisées dans le cas où l'organisation ne serait pas en mesure de proposer une extrapolation adaptée à l'organisation ou d'accéder à des données physiques ou statistiques.
Ces données sont associées à des incertitudes très importantes. Il est conseillé de limiter au maximum l'utilisation de ce type de données, et de ne les utiliser que pour les sources d'émissions où des données seraient totalement manquantes, ou pour des sources d'émissions non significatives.
Réelle
kWh d'électricité consommés sur le site, indiqués sur la facture
Très faible
Extrapolée
kWh d'électricité consommés sur le site, extrapolés à partir des factures sur les six premiers mois de l'année
Variable selon la qualité de l'extrapolation
Statistique
kWh d'électricité consommés sur le site, obtenus à partir de la moyenne française des consommations d'électricité au m² dans le secteur tertiaire
Moyenne
Approchée
kWh d'électricité consommés par une autre organisation du même secteur, non corrigé
Forte
Voici différentes exigences à atteindre en termes de collecte des données d'activité pour chacun des 3 niveaux de maturité.
Vous avez une question de compréhension ? Consultez la FAQ. La méthode est vivante et donc susceptible d'évoluer (précisions, compléments) : retrouvez le suivi des modifications ici.
Pour exprimer le Bilan Carbone® avec une lecture dite « analytique », en cohérence avec la comptabilité carbone analytique, les données d’activité doivent être collectées par axe analytique, et donc ventilées par responsabilité (fournisseurs, les clients, les sites, etc.). Les codes comptables permettent d'être exhaustif sur les sources d'émissions supportées par l'organisation. Les sources de données associées sont ainsi reliées à chaque code comptable (par exemple un export des achats pour le code comptable 601321), puis aux axes analytiques (par exemple un export des achats ventilés par fournisseurs).
En comptabilité carbone analytique, la matrice indique pour chaque donnée d'activité, le code comptable et l'axe analytique associé.
Ces données d'activité réelles sont appelées données d'activité primaires par la méthode du Bilan GES réglementaire.
Ces données d'activité sont également appelées données d'activité extrapolées par la méthode du Bilan GES réglementaire.
Ces données d'activité statistiques sont appelées données d'activité secondaires par la méthode du Bilan GES réglementaire.
Ces données d'activité sont également appelées données d'activité approchées par la méthode du Bilan GES réglementaire.