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Gembloux Agro-Bio Tech (GxABT)
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MASTER THESIS

Réalisation d'un premier diagnostic des risques climatiques d'une PME wallonne en vue d'élaborer un plan d'adaptation et d'augmenter sa résilience face au changement climatique.

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Wintgens, Sarah ULiège
Promotor(s) : Longdoz, Bernard ULiège
Date of defense : 19-Jun-2026 • Permalink : http://hdl.handle.net/2268.2/26115
Details
Title : Réalisation d'un premier diagnostic des risques climatiques d'une PME wallonne en vue d'élaborer un plan d'adaptation et d'augmenter sa résilience face au changement climatique.
Author : Wintgens, Sarah ULiège
Date of defense  : 19-Jun-2026
Advisor(s) : Longdoz, Bernard ULiège
Committee's member(s) : Charles, Catherine ULiège
Danthine, Sabine ULiège
Di Maria, Andrea ULiège
Huberland, Martin 
Language : French
Number of pages : 71
Keywords : [fr] Adaptation
[fr] Changement climatique
[fr] entreprise agro-alimentaire
[fr] infrastructures
[fr] matières premières
[fr] diagnostic des risques
Discipline(s) : Life sciences > Environmental sciences & ecology
Life sciences > Agriculture & agronomy
Target public : Professionals of domain
Student
General public
Other
Institution(s) : Université de Liège, Liège, Belgique
Degree: Master en bioingénieur : sciences et technologies de l'environnement, à finalité spécialisée
Faculty: Master thesis of the Gembloux Agro-Bio Tech (GxABT)

Abstract

[fr] Le changement climatique représente un risque croissant pour les sociétés humaines et pour les activités économiques. En Belgique, le secteur agroalimentaire est particulièrement vulnérable en raison de sa forte dépendance aux conditions météorologiques. Les impacts climatiques peuvent affecter l’ensemble de la chaîne de valeur des entreprises. Face à ces enjeux, le GIEC souligne la nécessité de combiner les efforts d’atténuation des émissions de gaz à effet de serre et les mesures d’adaptation au changement climatique.
Ce travail vise à évaluer la pertinence de la méthode OCARA pour réaliser un diagnostic des risques climatiques d’une PME agroalimentaire wallonne, à travers le cas de la « Conserverie et Moutarderie Belge » de Raeren. L’objectif est de fournir les bases nécessaires à l’élaboration d’un plan d’adaptation visant à renforcer la résilience de l’entreprise.
L’analyse porte sur les principaux aléas climatiques susceptibles d’affecter les infrastructures et l’approvisionnement en matières premières stratégiques. Pour ces dernières, les impacts ont été étudiés dans trois climats représentatifs de l’approvisionnement de l’entreprise : tempéré, continental et méditerranéen. Les résultats montrent que les fortes chaleurs, les inondations par ruissellement et les incendies constituent les principaux risques pour les infrastructures. L’approvisionnement est quant à lui principalement affecté par le stress thermique et le stress hydrique. Parmi les matières premières étudiées, le colza apparaît comme la moins vulnérable, tandis que la tomate et le jaune d’œuf présentent les vulnérabilités les plus importantes, particulièrement en climat méditerranéen.
Cette étude met en évidence l’intérêt de la méthode OCARA pour structurer l’identification des risques climatiques et élaborer un premier plan d’adaptation. Malgré certaines limites liées à son adaptation au contexte belge, elle constitue une approche pertinente pour accompagner les entreprises dans l’intégration des enjeux d’adaptation au sein de leur stratégie. Dans un climat en transformation, cette démarche apparaît essentielle pour renforcer la résilience des organisations et assurer la continuité de leurs activités économiques à long terme.


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Author

  • Wintgens, Sarah ULiège Université de Liège > Gembloux Agro-Bio Tech

Promotor(s)

Committee's member(s)

  • Charles, Catherine ULiège Université de Liège - ULiège > Département GxABT > Biosystems Dynamics and Exchanges (BIODYNE)
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  • Danthine, Sabine ULiège Université de Liège - ULiège > Département GxABT > Technologie Alimentaire (TA)
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  • Di Maria, Andrea ULiège Université de Liège - ULiège > Département GxABT > Biosystems Dynamics and Exchanges (BIODYNE)
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  • Huberland, Martin Polygones








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