Planification soutenable des investissements bioénergétiques : intégration des bioraffineries aux pâtes et papiers
Notice bibliographique
Résumé
Le secteur canadien des pâtes et papiers (P&P) a joué un rôle socioéconomique majeur durant les deux derniers siècles. Ces compagnies, en plus de l’avantage de leur positionnement géographique, ont accumulé une expérience confirmée en matière d’industrie forestière, dont notamment le traitement de la biomasse ligneuse. Au cours des trois dernières décennies, ces entités ont encouru des contraintes environnementales difficiles, auxquelles vient s’ajouter une crise chronique du marché. Cette dernière crise a eu des retombées sans précédent sur le côté social, ce qui a amené à qualifier le contexte difficile du secteur comme une crise de soutenabilité. Au cours de la dernière décennie, l’industrie de l’énergie verte est devenue une composante basique des stratégies de transition énergétique pour les pays développés. La biomasse a toujours été au coeur de cette stratégie pour le Canada. Pour les P&P, cette orientation constitue une opportunité pour résoudre la crise environnementale et économique accrue du secteur. Les preneurs de décision ont besoin d’une feuille de route pour transformer les usines de P&P en Bioraffinerie Forestière Intégrée (BRFI). Le choix des technologies, le dimensionnement de la capacité de production et le choix des voies d’investissement bioénergétique constituent des préoccupations majeures pour les preneurs de décision. Toutefois l’évaluation de la soutenabilité de cette transformation demeure un défi de taille. Notre contribution vise à développer des approches et des outils d’aide à la décision pour supporter une transformation efficace, robuste et durable de l’industrie des P&P au Canada. L'objectif est d’évaluer la soutenabilité de l’intégration des BRFI et de communiquer un nouveau modèle d’affaires aux preneurs de décision, tout en renforçant leur capacité de négocier une politique incitative propice en matière des investissements bioénergétiques dans le cadre du partenariat public-privé. La méthodologie utilisée pour atteindre cet objectif se place à l'intersection de l'aide à la décision, de l'optimisation mathématique et de l'analyse financière et économique. Notre première contribution propose la conception et l’application d’une méthode d’évaluation de la soutenabilité intégrant l’approche cycle de vie à l'optimisation du réseau de création de valeur dans le cadre d’un modèle mathématique multiobjectif. Ce dernier modèle fournira une feuille de route pour les investissements soutenables en bioénergie, minimisant les émissions de Gaz à Effet de Serre (GES) et maximisant la valeur financière de la bioraffinerie sur un horizon de planification à long terme tout en assurant une gestion optimale de l’activité incubatrice. Au niveau de la deuxième contribution, nous présentons une analyse de sensibilité du modèle mathématique proposé selon des scénarios plausibles, et ce, avec l’élaboration d’un canevas pour bien communiquer le modèle aux preneurs de décision. Le but de cette partie est d'évaluer la robustesse du modèle, de bien communiquer aux parties prenantes les implications des choix d'investissement dans la production de bioénergie dans un environnement incertain et d’identifier les perspectives pour améliorer l'efficacité du modèle proposé. Dans la troisième contribution, nous proposons une analyse fiscale approfondie des modes de dépréciations dérogatoires appliqués aux investissements en bioénergie. Cette analyse traite l’impact des types d’amortissements dérogatoires sur le choix d’investissement bioénergétique et sur la soutenabilité. Notre objectif est de fournir aux preneurs de décision un ensemble d’outils d’aide à la décision tout en renforçant leur pouvoir de négocier une politique fiscale favorable à l’investissement bioénergétique. Dans cette partie, on a mis en évidence le fait que le choix de l’investissement couplé avec le choix de sa façon de dépréciation offre à l’investisseur une visibilité plus complète sur les conséquences pratiques de l’investissement dans le domaine bioénergétique en connivence avec la législation fiscale en vigueur. Ce qui conforte le partenariat public-privé et détermine le niveau d’interventionnisme public dans la réussite des transformations escomptées du secteur de P&P. L’analyse d’impacts sociaux et les approches de programmation stochastique pour l’étude de robustesse n’ont pas été abordées par ce travail, elles ont été présentées comme perspectives de recherche.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».