Evaluation environnementale : 3 leviers Data d’optimisation
Pourquoi la data est devenue incontournable dans les études d’impact
Les grands projets d’infrastructures – lignes ferroviaires, ouvrages d’art, installations industrielles, aménagements urbains – sont soumis à une obligation réglementaire forte : produire une étude d’impact environnemental avant tout démarrage de travaux. Cette étude, exigée par l’autorité environnementale, évalue les incidences du projet sur le milieu physique et biologique : eau, sols, air, bruit, paysage, santé des populations.
Ce processus concerne aussi bien le secteur public que privé, et touche de nombreux acteurs : BTP, immobilier, transport, industrie, chimie, énergie. La responsabilité en incombe toujours à l’exploitant ou au maître d’ouvrage.
Ce que l’on constate aujourd’hui, c’est que ces études sont souvent réalisées avec des outils inadaptés – Excel, Access – face à des volumes de données croissants, des sources hétérogènes et des cycles itératifs exigeants. La data, bien outillée et bien gouvernée, peut transformer radicalement l’efficacité de ce processus.
Les quatre phases d’une étude d’impact environnemental
Le processus se décompose en quatre grandes étapes :
- Phase de cadrage : description de l’aire d’étude, de la nature des travaux, de l’état initial et identification des données d’entrée nécessaires à la mesure des incidences
- Phase d’exploitation et d’analyse : traitement des données d’entrée pour quantifier les impacts sur chaque compartiment environnemental
- Phase de validation et restitution : contrôle des résultats, justification des données et partage auprès des différentes parties prenantes
- Phase de suivi dans la durée : monitoring des impacts pendant et après l’exploitation, actualisations périodiques (tous les 5 ou 10 ans selon la nature de l’installation)
Un point clé : les phases 1 et 2 sont souvent itératives. Chaque amélioration ou réduction des impacts nécessite de relancer la collecte et l’analyse. C’est précisément pourquoi industrialiser ces deux étapes est un enjeu majeur.
Levier 1 – Gouvernance de la donnée : faciliter l’identification et la collecte des données d’entrée
Le défi
La phase de collecte des données d’entrée est chronophage et complexe. Les données environnementales sont par nature très diversifiées — données structurées (chroniques météo, mesures de terrain), données non structurées (textes réglementaires, cartographies), données issues de sources très hétérogènes (organismes d’État, services travaux, Météo France…).
Prenons l’exemple concret du calcul des émissions polluantes dans l’air ambiant suite à des travaux. Pour produire cette étude, le chargé d’affaires doit assembler :
- Des données de référence sur les particules fines et polluants (oxydes d’azote, dioxyde de soufre…) issues d’organismes nationaux ou internationaux
- Des paramètres de terrain : type de surface parcourue par les engins, kilométrage journalier, données issues des services travaux
- Des données météorologiques (nombre de jours de pluie par an) issues des chroniques Météo France
Identifier les bons interlocuteurs, accéder aux données, en vérifier la qualité et l’intégrité représente une charge considérable — et souvent sous-estimée.
La solution : la gouvernance de la donnée
Axys Consultants recommande de structurer une démarche de data governance articulée autour de trois axes :
Organisationnel : recenser et cartographier les données environnementales clés (golden data), les définir dans un glossaire ou dictionnaire de données, et désigner pour chacune un référent métier responsable de sa définition, de ses règles de gestion et de son maintien en qualité.
Process : définir des règles d’accès aux données selon leur niveau de sensibilité – certaines données peuvent être mises à disposition en libre-service, d’autres nécessitent de passer par un référent pour garantir leur bonne interprétation contextuelle.
Outillage : s’appuyer sur un catalogue de données (data catalog) pour exposer l’ensemble des données disponibles, leurs responsables et leurs conditions d’accès. Des solutions du marché existent (autour de 40 000 € par an), mais une GED structurée ou un SharePoint bien organisé peuvent constituer une alternative moins coûteuse et déjà très efficace.
Bénéfices attendus : gain de temps pour les chargés d’affaires, fiabilisation du process, suppression des tâches de saisie redondantes et amélioration de la qualité des données mobilisées.
Levier 2 – Data plateforme : industrialiser le traitement des données
Le défi
Une fois les données collectées, la phase de traitement et d’analyse est souvent réalisée dans Excel ou Access. Ces outils atteignent rapidement leurs limites face à des volumes importants, des processus multi-étapes faisant intervenir plusieurs services, et des besoins de traçabilité stricts.
Reprenons l’exemple des toxiques chimiques. Le calcul de l’impact des émissions sur la santé des populations suit trois étapes successives :
- Quantification des émissions de polluants à partir des paramètres d’entrée
- Modélisation de la dispersion des polluants dans l’atmosphère (souvent réalisée par une équipe distincte, dans un outil métier dédié)
- Mesure des concentrations sur des points sensibles (écoles, mairies…) et comparaison avec les valeurs toxicologiques réglementaires
Sans solution intégrée, chaque passage entre équipes implique des vérifications manuelles, des risques d’erreur et une perte de traçabilité significative.
La solution : une data plateforme type Alteryx
Axys Consultants utilise et recommande Alteryx – une plateforme de traitement de données accessible sans compétence en développement, utilisable en monoposte ou en mode serveur selon les volumétries.
Son fonctionnement repose sur un principe de workflow visuel : les étapes de traitement sont modélisées par glisser-déposer dans un canevas, en enchaînant des connecteurs (bases de données, fichiers Excel, PDF, données texte…) et des opérateurs de filtrage, croisement et calcul.
Les apports concrets sur les études d’impact :
- Centralisation de toutes les sources de données et des hypothèses de calcul
- Automatisation de l’ensemble de la chaîne de traitement — un process qui prenait plusieurs jours dans Excel peut être rejoué en quelques secondes
- Traçabilité complète des données et des étapes de calcul
- Travail collaboratif facilité : gestion des versions, partage des workflows entre services, réduction des échanges redondants par email ou téléphone
- Itérativité simplifiée : modifier un paramètre d’entrée et relancer l’intégralité du traitement en un clic
Levier 3 – Restitution et dataviz : faciliter la supervision et le partage des résultats
Le défi
La phase de validation et de restitution est souvent négligée alors qu’elle est déterminante. Les contrôles peuvent porter sur un volume étendu de données, l’accès aux hypothèses et aux calculs intermédiaires n’est pas toujours simple, et la communication des résultats à des audiences variées (services internes, autorité environnementale, public) reste complexe.
La solution : organisation, espace centralisé et outils de dataviz
Trois actions complémentaires sont recommandées :
Anticiper l’organisation des contrôles : désigner dès le lancement du projet les services responsables des vérifications, qu’il s’agisse des producteurs de l’étude eux-mêmes ou d’un service indépendant dans une logique de ségrégation des tâches.
Centraliser les données et les résultats : dans le catalogue de données, une GED structurée ou un SharePoint, de façon à ce que toutes les hypothèses, données d’entrée et résultats soient accessibles facilement et retrouvables par projet et par version.
Valoriser les résultats par la dataviz : des outils de visualisation de données (Power BI, Tableau…) peuvent se connecter directement aux résultats stockés et les restituer sous forme de tableaux de bord dynamiques et cartographiques. Ces visualisations permettent de détecter rapidement des anomalies sur des zones géographiques, d’arbitrer entre scénarios et de partager les conclusions de manière accessible à toutes les parties prenantes.
Bénéfices attendus : meilleure capitalisation des connaissances entre projets, homogénéisation des méthodes de réalisation des études, et développement d’une culture data autour des enjeux environnementaux.
En résumé : trois leviers data pour transformer vos études d’impact
| Phase | Défi principal | Levier recommandé |
|---|---|---|
| Collecte des données d’entrée | Diversité et dispersion des sources | Gouvernance de la donnée + data catalog |
| Traitement et analyse | Volumes, itérativité, traçabilité | Data plateforme (ex. Alteryx) |
| Validation et restitution | Accès aux données, partage des résultats | GED structurée + outils de dataviz |
Axys Consultants : votre partenaire data pour les grands projets d’infrastructures
Axys Consultants accompagne les maîtres d’ouvrage et les exploitants dans la structuration de leur gouvernance de la donnée, la mise en place de plateformes de traitement et la valorisation des résultats par la dataviz – sur des projets d’infrastructure, d’industrie ou d’énergie.