Modélisation mathématique de l'économie circulaire, application au cycle des mobiles

Mathematical modelling of the circular economy, applied to the mobile cycle

• Auteur / Autrice : Tiphaine George
• Direction : Marceau Coupechoux
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique, données, IA
• Date : Inscription en doctorat le 05/11/2024
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Traitement et Communication de l'Information
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : RMS : Réseaux, Mobilité et Services

Mots clés

Mots clés libres

Economie circulaire

Reconditionnement

Recyclage

Smartphones

Modélisation

Optimisation

Circular economy

Reconditionning

Recycling

Smartphones

Modelling

Optimization

Résumé

Mon rôle est d'effectuer un travail de thèse sur : « Modélisation mathématique de l'économie circulaire, application au cycle des mobiles » - Contexte global et problématique du sujet Le reconditionnement et le recyclage sont des leviers de la transition écologique et des nouveaux modèles économiques. Des évolutions règlementaires récentes incitent les acteurs, dont Orange, à augmenter la proportion de reconditionné dans leurs offres. Néanmoins, des résultats théoriques montrent que la combinaison d'une économie circulaire parfaite (le modèle suppose notamment la revente d'un appareil pour récupération des matériaux et production de neuf sans exploitation supplémentaire des ressources naturelles) et des progrès technologiques pourrait avoir des effets négatifs indirects, en dépit des effets bénéfiques de chacune de ces actions. De façon générale, il est pertinent de réfléchir à la manière de concevoir ce système pour qu'il soit le plus vertueux possible. L'objectif de cette thèse est de comprendre et de quantifier ces phénomènes. - Objectif scientifique – résultats et verrous à lever L'objectif de la thèse est de fournir un outillage méthodologique de modélisation mathématique (résultats théoriques et des modules algorithmiques) permettant de faciliter la de l'économie circulaire au sens large et de celle des mobiles en particulier, afin d'identifier les actions permettant de réduire au maximum l'emprunte environnementale de ce marché. Il y a, à l'heure actuelle, peu de travaux quantitatifs menés sur le sujet. Les principaux défis à lever sont : · Modélisation d'un système complexe (système « à boucles de rétroactions ») · Résolution analytique lorsque cela est possible · Construction d'un modèle dynamique et résolution grâce à des méthodes de contrôle optimal · Construction d'un modèle de jeu, prenant en compte plusieurs preneur de décision, et identification d'équilibres.

My role is to carry out PhD work on: ‘Mathematical modelling of the circular economy, application to the mobile phone cycle'. - Overall context and problems of the subject Reconditioning and recycling are key drivers of the ecological transition and new economic models. Recent regulatory changes are encouraging players, including Orange, to increase the proportion of refurbished products in their offerings. Nevertheless, theoretical results show that the combination of a perfect circular economy (the model assumes, in particular, the resale of a device for the recovery of materials and the production of a new one without any additional exploitation of natural resources) and technological progress could have indirect negative effects, despite the beneficial effects of each of these actions. Generally speaking, it is worth thinking about how to design this system so that it is as virtuous as possible. The aim of this thesis is to understand and quantify these phenomena. - The aim of the thesis is to provide a methodological tool for mathematical modelling (theoretical results and algorithmic modules) to facilitate the analysis of the circular economy in the broad sense and the mobile economy in particular, in order to identify actions that can reduce the environmental footprint of this market as much as possible. At present, there is little quantitative work being carried out on this subject. The main challenges are - Modelling a complex system (‘feedback loop' system) - Analytical resolution where possible - Construction of a dynamic model and resolution using optimal control methods - Construction of a game model, taking into account several decision-makers, and identification of equilibria.