Les ménages sous la contrainte carbone

La problématique mondiale du réchauffement climatique 

L’activité humaine liée à l’agriculture, à la déforestation et surtout à l’extraction et la combustion d’énergies fossiles est à l’origine de fortes émissions de gaz à effet de serre (GES) – principalement du dioxyde de carbone CO2, du dioxyde d’azote NO2 et du méthane CH4 – dont la croissance depuis la révolution industrielle du XIX ème siècle est exponentielle. La communauté scientifique, représentée par le Groupe d’experts Intergouvernemental sur l’Evolution du Climat (GIEC) , estime que les émissions anthropiques de gaz à effet de serre sont « très probablement » à l’origine d’un réchauffement climatique de la planète [IPCC 2007]. Ce réchauffement se fait d’ores et déjà sentir, puisqu’une « hausse des températures moyennes de l’atmosphère et de l’océan, une fonte massive de la neige et de la glace et une élévation du niveau de la mer » sont constatées dès à présent [IPCC 2007]. Prévoir l’impact des émissions de GES et de l’élévation de la température sur le climat est complexe et les modèles climatiques utilisés ne sont pas tous en accord sur l’ampleur des dommages. Aussi les conséquences climatiques attendues, en terme d’élévation du niveau de la mer, de maintien des courants marins, d’impact sur la biodiversité et l’agriculture ou encore d’état sur la santé, en fonction d’un scénario d’émissions donné ne sont que probabilistes. Etablir un seuil de dangerosité pour la planète ou pour l’humanité en terme d’élévation maximale de température acceptable à l’horizon du siècle prochain est donc une question éminemment philosophique et politique. Consentons-nous à réduire le nombre d’espèces animales existantes pour continuer à nous déplacer comme avant ? Ou encore, acceptons nous de voir certaines îles disparaître de la planète afin de continuer à produire ? Ce « nous » renvoie d’une part à l’ensemble des pays, dont le niveau de responsabilité et le niveau de priorités diffère d’un état à l’autre, mais il renvoie également aux générations futures qui hériteront des conséquences des choix effectués aujourd’hui.

Les apports des modèles de prospective énergétique 

La prise de conscience par les gouvernements de l’importance d’agir pour enrayer le réchauffement climatique et la proposition de mise en œuvre de moyens pour parvenir à un objectif de réduction chiffré constituent un premier pas nécessaire. Mais on peut maintenant se poser la question de la faisabilité et du coût de ces réductions : Quels types d’instruments politiques doit on mettre en oeuvre ? Dans quels secteurs et avec quel échéancier ? Voilà le type de questions auxquelles est alors confronté le législateur.

Un tel questionnement relatif à un système complexe, sur un horizon de temps lointain et qui envisage des ruptures fortes avec le passé se doit de s’appuyer sur un travail de prospective. De plus, l’accélération du changement technique, économique et social conjuguée à l’inertie des structures et des comportements imposent cette réflexion prospective en amont de la prise de décisions [Godet 1993]. Plus précisément ce travail de prospective se base sur des modèles capables d’intégrer, de par leur représentation systémique, une large gamme de variables et d’interactions d’origines diverses. L’utilisation de scénarios de longterme constitués de jeux d’hypothèses, cohérentes entre elles, dans les modèles de prospective permet alors d’apporter un éclairage sur les futurs possibles, étant données un ensemble de ressources et de contraintes sur le système énergétique, et ainsi d’avoir une idée plus précise de l’impact des décisions politiques.

Les exercices de prospective déjà menés en France sur le sujet parviennent notamment à la conclusion que les secteurs de l’industrie et des transports de marchandises ne peuvent réduire leurs émissions d’un facteur 4 sans engendrer une réduction rédhibitoire de l’activité économique, ce qui implique donc une participation accrue du secteur résidentiel et du secteur des transports de passagers à la réduction des émissions [Syrota et alii 2007, Marchand et alii 2008]. Le travail réalisé dans le cadre cette thèse porte sur le développement d’un modèle dédié à la consommation d’énergie directe des ménages en France dans le cadre prospectif d’une contrainte forte sur les émissions de GES telle que celle du facteur 4 envisagé par le gouvernement français. Ce modèle s’appuie sur l’architecture TIMES, outil développé par l’AIE et largement utilisé à travers le monde, et permet de répondre à moindre coût à une demande en services finaux à travers une représentation technologique fine du système énergétique .

L’importance de l’aspect comportemental dans la consommation 

Une grande partie des études prospectives relatives à la consommation d’énergie des ménages se basent sur une approche par le parc automobile et par le parc de bâtiments et celles-ci font le plus souvent appel à des déterminants techniques afin d’expliquer et de prévoir la consommation d’énergie. Ainsi dans le cas du résidentiel par exemple, les résidences sont classées en fonction de critères comme le caractère individuel de l’habitation, la surface, la période de construction ou encore la zone climatique. A partir de notions comme le besoin moyen en eau chaude sanitaire ou en chauffage par mètre carré, il est alors possible de remonter aux consommations du bâtiment. De la même manière, à partir de la gamme de véhicule et du type de voirie empruntée (urbain, route, autoroute), il est possible de remonter aux consommations d’énergie du parc automobile en considérant une demande moyenne de kilomètres annuels à effectuer. Les caractéristiques techniques du logement ou du véhicule ne sont pourtant en réalité que des contraintes qui pèsent sur le consommateur au moment où celui-ci doit faire ses choix de consommation, mais c’est bien du ménage que part l’impulsion d’acheter un nouveau véhicule ou de consommer du chauffage. En effet, les caractéristiques techniques du parc vont influencer le volume d’énergie nécessaire pour produire une quantité de service énergétique donnée. Mais les caractéristiques des occupants vont influencer cette quantité de service énergétique consommé, puisque par exemple le fait qu’une personne soit active ou retraitée va fortement impacter sa demande de mobilité. Or ce type d’études, articulé autour de la notion de besoins moyens, ne permet pas de prendre en compte le comportement des ménages et leur très grande hétérogénéité.

L’aspect comportemental lié aux occupants du logement ou aux utilisateurs des moyens de transport peut en effet faire fortement diverger la consommation d’énergie effective de la consommation moyenne initialement prévue. En ce qui concerne les choix d’investissement dans des technologies efficientes, une approche par le parc, si elle permet d’identifier les gisements techniques d’économie d’énergie, explique difficilement les choix d’adoption effectivement réalisés par les ménages. Et le constat est encore plus net lorsqu’il s’agit d’étudier les pratiques de consommation d’énergie du quotidien puisque la consommation de chauffage pour un même logement peut par exemple varier d’un facteur 3 en fonction des personnes qui l’occupent [Moussaoui 2006, Allibe 2009].

Table des matières

Introduction
Chapitre I. La consommation d’énergie dans le secteur résidentiel et le secteur des transports de passagers
1.1 – Quelles sont les avancées nécessaires dans la façon d’aborder la consommation d’énergie des ménages dans les modèles ?
1.1.1 – L’importance de l’aspect comportemental dans la consommation
1.1.2 – Faire le lien entre résidentiel et transports
1.2 – La consommation d’énergie dans le logement
1.2.1 – La demande de chauffage est conditionnée par l’état du parc de logements
1.2.2 – Les autres usages énergétiques du logement
1.3 – La consommation d’énergie dans les transports
1.3.1 – L’efficacité du parc de voitures augmente mais leur usage également
1.3.2 – Le report modal est bien souvent limité
Chapitre II. Le rôle du comportement des ménages dans la consommation d’énergie
2.1 – La consommation d’énergie au quotidien, du concept d’optimalité à une gestion imparfaite
2.1.1 – L’importance sociale de la consommation d’énergie
2.1.2 – La gestion quotidienne : un jeu de routines ancrées
2.2 – L’achat d’équipements
2.2.1 – Des défaillances et barrières de marché nombreuses
2.2.2 – Des ménages hétérogènes et des critères de choix multiples
2.3 – Achat et pratiques de consommation ne sont pas indépendants
2.3.1 – La notion d’élasticités croisées
2.3.2 – L’effet rebond
2.4 – Des modèles comportementaux réalistes mais complexes
2.5 – L’approche par les modes de vie : un compromis pragmatique dans la description du comportement des ménages
2.5.1 – Quel lien entre mode de vie et consommation domestique ?
2.5.1.1 – L’exemple des familles de classe moyenne propriétaires
2.5.1.2 – Une caractérisation de la mobilité par les modes de vie
2.5.2 – Les variables socio-démographiques sont explicatives des ressources et des contraintes en matière de comportement
Chapitre III. Quantification de l’impact du comportement : La contrainte énergétique liée au revenu
3.1 – Présentation de la méthodologie de l’enquête EDF R&D
3.2 – Reconstitution de la consommation d’énergie par usage
3.2.1 – Extraction des consommations d’énergie par usage final en résidentiel
3.2.2 – Reconstitution des consommations d’énergie pour le secteur des transports
3.3 – Le budget-énergie des ménages présente de fortes inégalités
3.3.1 – Des postes budgétaires qui pèsent lourd sur les plus démunis
3.3.2 – Un facteur de service de chauffage fortement guidé par le revenu
3.4 – Quelle impact du comportement dans la consommation de chauffage ?
3.5 – Les pratiques domestiques: entre intensité de service et gestion de l’énergie
3.6 – L’importance du revenu dans l’achat d’équipements
Chapitre IV. Elaboration d’un modèle TIMES-Ménages pour la France
4.1 – Présentation des modèles utilisés en prospective énergétique
4.1.1 – Bref aperçu historique des modèles et de leur logique de fonctionnement
4.1.2 – Le modèle TIMES/MARKAL
4.2 – Une description des ménages commune aux secteurs résidentiel et transports
4.3 – Modélisation du secteur résidentiel avec TIMES
4.3.1 – Segmentation de la demande résidentielle
4.3.2 – Niveaux de demandes utiles
4.3.3 – Achat d’équipements domestiques
4.4 – Modélisation du secteur transports avec TIMES
4.4.1 – Segmentation de la demande de transports
4.4.2 – Niveaux de demandes utiles
4.4.3 – Achat de véhicules
4.4.4 – Report vers les autre modes de transport
4.4.4.1 – Potentiel de report modal
4.4.4.2 – Prix et consommations des transports en commun
Conclusion

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