Thèse soutenue

Améliorer la robustesse de l’évaluation des politiques climatique et énergétique

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Auteur / Autrice : Claire Nicolas
Direction : Alain Ayong Le Kama
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Economie
Date : Soutenance le 01/06/2016
Etablissement(s) : Paris 10
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Économie, organisations, société (Nanterre, Hauts-de-Seine ; 2000-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : EconomiX (Nanterre)
Jury : Président / Présidente : Valérie Mignon
Examinateurs / Examinatrices : Alain Ayong Le Kama, Valérie Mignon, Patrick Criqui, Alain Haurie, Patrice Geoffron, Stéphane Tchung-Ming
Rapporteurs / Rapporteuses : Patrick Criqui, Alain Haurie

Résumé

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La plupart des exercices d’analyse de politiques climatiques ou énergétiques font appelà des modèles dits "d’évaluation intégrée" (MEIs). Ces modèles économie-énergie-climat sont des modèles numériques pluridisciplinaires destinés à étudier lesquestions liées au changement climatique et à sa gestion. Socles d’une accumulationde connaissance, ils ont une visée prospective et aident à traduire les débatsqualitatifs des instances de décisions nationales et internationales en un ensemble dedonnées quantitatives, scientifiquement vérifiables. Leur faible capacité à prendre encompte les incertitudes inhérentes à tout exercice de prospective mais aussi leur tropgrande complexité expliquent pourquoi ces MEIs sont si souvent décriés et leurutilisation remise en question.Ce constat a guidé nos travaux dont l’objectif était de contribuer à améliorer larobustesse des MEIs, afin de renforcer la pertinence de leur utilisation pour l’analysede l’impact de politiques économiques sur le climat-énergie. Nous avons d’abordexaminé comment ces modèles participent aux débats sur le changement climatique etcomment améliorer leur utilisation. Nous avons retracé la genèse de ces modèles etleur évolution et analysé les principales critiques qui leur sont adressées. Dans unsecond temps, nous nous sommes focalisés sur l’un des principaux reproches faits auxMEIs : le traitement de l’incertitude. Sur la base de ces analyses, nous avons mis enoeuvre une approche récente de traitement des problèmes d’incertitude paramétrique:l’optimisation robuste, méthode encore très peu utilisée dans le cadre d’étudesprospectives.