Travail de fin d'études / Projet de fin d'études : Benchmark d'émissions carbone et classification typologique de bâtiments résidentiels neufs surbase de leur impact sur le réchauffement climatique

Abstract

Ce mémoire explore les déterminants des émissions de gaz à effet de serre (GES) associées aux bâtiments résidentiels neufs, dans un contexte où la réduction de l’empreinte carbone du secteur du bâtiment est un enjeu central de la transition écologique. L’analyse repose sur l’exploitation approfondie de la base de données de l’expérimentation française E+C−, qui regroupe des indicateurs environnementaux issus d’analyses de cycle de vie (ACV) réglementaires. Trois indicateurs sont étudiés : l’émission de GES totale (EGES), l’émission de GES relative aux produits de construction et équipements (EGES PCE), et les émissions de GES opérationnelles liées aux usages (EGES OPE). La méthodologie combine un benchmarking typologique (croisant morphologies architecturales, hauteurs et types d’occupation) avec des modèles de régression linéaire multiple, afin d’identifier les choix de conception ayant un impact significatif sur les émissions carbone. Les résultats soulignent le rôle déterminant des systèmes techniques, notamment le chauffage au gaz, dont l’impact est nettement plus élevé que celui des alternatives comme la pompe à chaleur. La morphologie des bâtiments, notamment la compacité et la forme de la toiture, influence également fortement les émissions. Des effets inattendus apparaissent dans certaines catégories, notamment l’absence d’effet significatif de la ventilation double flux sur l’EGES OPE, ou l’augmentation des émissions liée à la présence de panneaux photovoltaïques. Les matériaux (terre cuite, béton, bois) et composants d’enveloppe (façades, menuiseries) exercent aussi des effets contrastés, souvent liés à la phase produit (PCE). En conclusion, le travail propose des recommandations concrètes pour la conception bas carbone et identifie plusieurs limites : qualité hétérogène des données, absence d’informations sur la géométrie ou les quantités de matériaux, difficulté à distinguer certaines typologies intrinsèques à la base de données. Des perspectives sont ouvertes pour enrichir les futures analyses : meilleure caractérisation des matériaux, intégration du réemploi, modélisation dynamique, et anticipation des exigences croissantes de la RE2020 à horizon 2031.