L’article présenté s’intéresse à la modélisation de scénarios de décarbonation d’une flotte décrite de manière dynamique et ascendante, par type de navire (vraquiers, pétroliers, porte-conteneurs et autres) et par pyramide des âges, ce qui permet de rendre compte de l’inertie liée au renouvellement des navires. Les émissions sont évaluées selon une approche « du puits au sillage », qui intègre les chaînes de production des carburants en amont. Les facteurs d’émission de ces carburants variant fortement d’une étude à l’autre, l’incertitude est traitée explicitement par des analyses de sensibilité déterministes et stochastiques.

Le scénario de référence, construit pour respecter les objectifs de l’OMI et du règlement FuelEU Maritime, montre qu’une réduction significative des émissions de gaz à effet de serre du secteur est théoriquement atteignable en 2050, à condition que les leviers (efficacité énergétique, mesures opérationnelles et carburants décarbonés) soient mobilisés simultanément et suffisamment tôt. L’étude met aussi en évidence des arbitrages : la réduction de vitesse, par exemple, réduit fortement les émissions, mais diminue la capacité de transport si elle n’est pas compensée par des navires supplémentaires. Le modèle évalue enfin les coûts de décarbonation, qui baissent nettement d’ici 2050 sous l’effet de la montée en puissance des carburants décarbonés et de la tarification carbone.

Une contribution collective d’élèves ingénieurs

Ce travail repose largement sur les stages et projets réalisés chez eye-PI par plusieurs élèves ingénieurs et étudiants en master :

• Léo Lepretre, étudiant ingénieur à Polytech’Tours a travaillé sur le développement de la fonctionnalité de calcul stocahstique ;
• Saïful Anuar Bin Shamsuddin, étudiant en master à Centrale Nantes a travaillé sur la collecte de données des technologies de décarbonation des navires, alimentant la base de données DATA2050, sur laquelle s’appuie le modèle ;
• Clarisse Raingeard, étudiante ingénieure à l’INSA Rouen a travaillé à la collecte de données sur les carburants (facteurs d’émission, coûts), sur les modélisations TCO et MAC de ces carburants ;
• Marie Sigrist, étudiante ingénieure à l’INSA Rouen a travaillé à la collecte de données de polluants atmosphériques (SOx, NOX, etc.), à la modélisation de leurs émissions et à la production de scénarios d’émissions déterministes et stochastiques ;
• Nekhteirou Khliva, étudiant en master à Polytech’Nantes a travaillé à la collecte de données sur les technologies (efficacité, coûts) , sur les modélisations TCO et MAC de ces technologies.

Erwan JACQUIN, co-auteur, est expert au sein de MEET2050, et co-développeur de l’outil CAP2050.

Une version scientifique plus approfondie du travail a par ailleurs été publiée en ligne ldans la revue Transportation Research Interdisciplinary Perspectives, sous le titre « Multi-lever modelling of maritime decarbonisation pathways with uncertainty on emission factors and energy savings ».