À travers notre étude qui a mobilisé 15+ fournisseurs de solutions IoT dans l'analyse quantitative de 7 cas d'usages sur un large périmètre géographique (France, Europe, Afrique, États-Unis), on constate que la mise en place et l'utilisation de solutions IoT semble être une voie prometteuse, permettant de réaliser des économies notables en Co2eq et en eau. En effet, selon nos calculs, la mise en place de ces solutions pourrait générer en France des gains nets en Co2 eq allant de 8% à 36% et des gains bruts en eau allant de 9% à 22%. Quantitativement, sur une année en France, les économies pourraient représenter entre 26 000 tonnes et 3 millions de tonnes de Co2eq et entre 250 millions et 800 millions de m3 d'eau par an.
Au-delà des gains nets calculés, il est également intéressant de constater les rendements environnementaux importants des cas d’usage modélisés, avec des rendements égaux ou supérieurs à 10 pour la consommation de CO2 eq pour 5 des 7 cases d'usages étudiés. On peut notamment constater de forts rendements (~1000) pour les cas d'usages autopartage et logistique agroalimentaire.
Néanmoins, il est évident que l’utilisation de technologies ne saurait constituer le seul levier de réduction de notre empreinte environnementale. Des démarches de sobriété dans la consommation de nos ressources naturelles et sources d’énergie doivent ainsi accompagner le développement d’outils réduisant notre impact. Ce sera sans doute la meilleure façon d’éviter le fameux effet rebond tant redouté après le déploiement de technologies environnementalement efficientes.
Les chiffres présentés sont calculés sur un périmètre France, sur un périmètre temporel d'une année. L’indice de confiance est calculé sur la base des données que nous avons eu à notre disposition dans la réalisation des différentes modélisations, notamment : - du niveau de confiance vis-à-vis de l’estimation de l’empreinte environnementale de la solution IoT - de la prise en compte des émissions liées au numérique (cloud). Des travaux complémentaires peuvent être menés afin d'affiner ces estimations.
