Modelling the metabolism of society and its interactions with the natural environment

Cette thèse de doctorat développe un cadre conceptuel de modélisation innovant destiné à évaluer les trajectoires de transition biophysique, en reliant la comptabilité matière-énergie à la planification sociétale de long terme. Inscrite dans le champ de recherche sur les métabolismes socio-économiques, elle repose sur deux contributions majeures : le modèle Dynamic Modelling of Energy and Matter Demand and Supply (DyMEMDS) et le cadre conceptuel Multi-regional Assessment of Technologies, Energy and Resources (MATER).Le modèle DyMEMDs permet d’estimer les besoins en ressources minérales et les implications matérielles du développement des infrastructures, notamment dans le secteur des énergies fossiles. Il s'appuie sur une approche ascendante (bottom-up) pour mettre en lumière les contraintes matérielles et énergétiques associées aux trajectoires de transition énergétique à l’échelle mondiale. Le cadre conceptuel MATER étend cette démarche en proposant un logiciel modulaire, open-source, capable de représenter les flux de matière et d’énergie à différentes échelles spatiales et sectorielles, en s’appuyant sur une modélisation Input-Output dynamique.La thèse présente plusieurs cas d’application concrets : des projections sur les besoins futurs en infrastructures et matériaux, des outils de traitement de données favorisant l’interopérabilité entre modèles, ainsi que des scénarios prospectifs co-construits avec des acteurs industriels et académiques. Elle aborde également, de manière critique, les risques d’ordre thermodynamique, matériel et systémique induits par nos modes de vie dans un monde sous contraintes.En conclusion, ce travail souligne l’importance de la modélisation des flux physiques entre systèmes humains et naturels pour éclairer les citoyens, les décideurs publics et les entreprises sur les conséquences à long terme de leurs choix stratégiques. Le cadre conceptuel MATER ouvre la voie à l’élaboration de scénarios de rupture, et constitue une première étape vers une modélisation intégrée incluant à terme des indicateurs socio-économiques, permettant une lecture approfondie de la transition écologique à différentes échelles, tant temporelles que géographiques.