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Méthodologie AF-Filières : principe général et illustration par les diagrammes

La méthodologie AF-Filières (Analyse de Flux de Filières), mise en œuvre dans le projet SOCLE, vise à reconstituer l'ensemble des flux d'une filière en agrégeant, structurant et analysant toutes les informations disponibles. Elle consiste à rassembler toutes les données pertinentes relatives à un secteur donné dans un modèle unique, hiérarchisé, permettant de mettre en relation l'intégralité des informations. Ce croisement systématique rend possibles deux opérations essentielles : 1. vérifier la cohérence interne des données, et, si nécessaire, les réconcilier ; 2. déterminer des valeurs manquantes, soit de façon précise, soit sous forme d'intervalles lorsqu'une indétermination subsiste.

Les diagrammes de Sankey présentés dans la section « Méthode et sources » illustrent chacune des étapes de ce processus, en s'appuyant directement sur les données réellement mobilisées dans le modèle SOCLE.

Partie 1 — Collecte, qualification et complétion structurelle du modèle

(Diagramme associé : Sources)

Cette première phase consiste d'abord à inventorier l'ensemble des sources publiques et sectorielles pertinentes décrivant la filière (années disponibles, nature des données : valeurs directes, min/max, coefficients, etc.). Le diagramme associé permet de visualiser, pour chaque flux documenté, les sources mobilisées et leurs caractéristiques, offrant une lecture immédiate des zones bien renseignées et de celles où l'information est plus rare. Le diagramme offre aussi la possibilité d'afficher le type de donnée collectée dans la légende : valeur directe, ou coefficients de répartition et de rendement, qui traduisent une relation entre deux flux plutôt qu'une valeur absolue. Il est également possible de consulter la donnée brute issue de la source dans l'onglet correspondant du fichier Excel du modèle (nom de l'onglet dans l'info-bulle de chaque flux).

Parce que les données collectées ne couvrent généralement pas toute la filière, cette étape intègre également la complétion structurelle : des flux supplémentaires, non encore renseignés, sont ajoutés au modèle pour assurer la continuité des chaînes de transformation.

À l'issue de cette phase, l'ensemble du périmètre de connaissance est cartographié : les flux pour lesquels existe une donnée et ceux qui devront être déterminés ultérieurement.

Partie 2 — Validation, réconciliation et détermination des flux

(Diagramme associé : Méthode)

Sur la base de cette structure complète, les flux pour lesquels une donnée fiable existe sont consolidés. Lorsque plusieurs sources convergent, les valeurs collectées sont directement retenues. En cas d'incohérences détectées (bilans matière contradictoires, rendements incompatibles…), un flux d'écart statistique peut être ajouté au modèle.

Une fois le modèle rendu cohérent, les flux manquants sont déterminés grâce aux bilans matière, aux contraintes structurelles et aux relations entre flux. Certains flux obtiennent ainsi une valeur précise (« déterminée ») ; d'autres ne peuvent être définis qu'à travers une fourchette min–max lorsqu'un manque d'informations subsiste. Dans la filière vin, les pertes de fermentation (CO₂) sont ainsi déterminées par bilan matière sur le nœud Vinification, et la consommation hors domicile par bilan sur le vin commercialisé.

Partie 3 — Synthèse globale et niveau de confiance

(Diagramme associé : Niveau de confiance)

Le dernier diagramme propose une vision d'ensemble des résultats, enrichie d'un indicateur global de fiabilité pour chaque flux. Cette fiabilité repose sur plusieurs critères : qualité et précision des sources, proximité des données collectées avec le périmètre du projet, importance des écarts statistiques, largeur des intervalles d'indétermination, etc.

Grille de lecture des niveaux de fiabilité :

  • Fiable : donnée présentant un très faible niveau d'incertitude, issue de sources validées et cohérentes.
  • Robuste : donnée solide, confirmée par plusieurs éléments ou méthodes, utilisable avec confiance.
  • Probable : donnée vraisemblable, fondée sur des éléments sérieux mais comportant une incertitude notable.
  • Approximative : donnée donnant le bon ordre de grandeur, mais sans garantie de précision.
  • Indicative : donnée fournie à titre informatif uniquement, avec un niveau d'incertitude élevé.

Ce diagramme permet d'identifier en un coup d'œil les segments de la filière bien documentés (récolte, échanges, stocks) et ceux qui demeurent plus exploratoires (consommation hors domicile, répartition fine des débouchés des coproduits).

Methode et sources
📊 Diagramme de flux
Étude publiée par TerriFlux — analyse de flux de matière et d'énergie← Toutes les études · Nous contacter · Diagrammes réalisés avec MFASankey