carbone existent, la question relative à la gestion du dioxyde de carbone en lien avec cette forme d'hydrogène est importante<fnref n="18" />. Reprenant la littérature récente, près de 70 % des énergies fossiles utilisées en 2050, notamment dans la production d'électricité, seraient associées aux technologies dites de captage et de stockage (Alazard-Toux et al., 2016). Cette part ne serait que de 5 % en 2030, témoignant en cela d'une dynamique de maturation et de diffusion technologiques qui devrait s'accélérer après 2030.

Les trajectoires simulées de la demande totale d'hydrogène soulignent l'importance du rythme supposé de la croissance économique et de la vitesse de pénétration des énergies renouvelables afin de compenser les tensions à la baisse initiées par la décarbonation du mélange énergétique et la maîtrise de la demande d'énergie. En d'autres termes, la forte baisse des énergies fossiles et l'exigence de sobriété énergétique pourraient avoir un impact négatif à long terme sur le secteur de l'hydrogène, si l'on n'entrevoit pas de changements notables quant aux gains de productivité dans les technologies alternatives de production, mais également sur le plan de la tarification carbone et de son évolution dans le temps.

Reprenant la première trajectoire du coût unitaire de production, les scénarios énergétiques du GIEC (2018) proposent une augmentation plus ou moins significative de la demande d'hydrogène à l'horizon 2050, allant d'un facteur de croissance de l'ordre de 1,8 à 3 par rapport à 2010, avec une accélération notable à partir de 2030 (cf. Annexe 1). Toutefois, les scénarios proposés engendrent des écarts plus ou moins importants concernant le niveau, la composition de l'hydrogène produit et la trajectoire de croissance. Concernant le scénario P1, le niveau baisse sur la décennie 2030-2040, avant de connaître une faible reprise. Cette diminution témoigne de l'importance de l'effet volume initié par la baisse significative de la demande d'énergie et d'un effet composition caractérisé par la forte diminution de la part des énergies fossiles, notamment du gaz naturel (passant de 21 % en 2030 à 9 % en 2050), dans le mélange énergétique primaire. La dynamique de reprise observée après 2040 résulte de la part des énergies renouvelables qui devient alors particulièrement significative ; l'hydrogène vert représente près de 24 % de la demande totale d'hydrogène

<footnote n="18">¹⁸ Pour une lecture critique des technologies de séquestration et de stockage du carbone, Cf. Finon & Damian (2011).</footnote>
en 2040 pour atteindre 64 % en 2050. Le scénario P2 connaît une trajec-
toire similaire à celle du premier scénario, avec une accélération plus impor-
tante à partir de 2040 et un facteur de croissance à hauteur de 2,7 entre 2010
et 2050. C'est l'effet composition qui permet la croissance à l'horizon 2050.
La part du gaz naturel dans le mélange énergétique reste stable jusqu'en 2030.
Quant à celle des énergies renouvelables, elle augmente de manière notable sur
la période 2030-2050, représentant près de 45 % de l'approvisionnement en
énergies primaires en 2050.

Parmi les scénarios énergétiques proposés, le scénario P3 semble le plus prometteur avec une augmentation assez régulière de la demande d'hydrogène, qui devrait tripler à l'horizon 2050 par rapport à son niveau de 2010. L'effet composition demeure tout aussi important. Il témoigne notamment d'une hausse de la part du gaz naturel dans le mélange énergétique à l'horizon 2030. Cette part représente encore près de 21 % de la consommation d'énergie primaire en 2050. L'énergie nucléaire est également importante, laquelle représente près du quart de la demande d'énergie en 2050. Enfin, le scénario P4 n'est pas aussi performant que le précédent, malgré une augmentation régulière de la demande d'énergie sur toute la période considérée. Cet effet d'échelle croissant ne permet pas de compenser l'effet composition engendré par la forte baisse du gaz naturel dans le mélange énergétique à partir de 2030 pour atteindre 7 % du total en 2050, alors que les énergies renouvelables n'augmentent que très lentement pour atteindre un niveau similaire à celui relevé dans le scénario P3.

Dans les différents scénarios proposés, la contribution de l'électricité à
la production d'hydrogène représente entre 60 et 80 % du total en 2050,
contre seulement 6 à 8 % en 2030. Quant à l'hydrogène vert, son impor-
tance relative serait de l'ordre de 40 à 60 % à l'horizon 2050, et de 2 à
5 % en 2030. Si l'on considère la part de l'hydrogène bleu pour les scé-
narios concernés, elle se situerait entre 20 et 40 % en 2050 contre 6 %
en 2030. Par conséquent, les effets volume et composition qui ont trait
au futur de l'hydrogène deviennent véritablement significatifs à partir de
2030. À ce titre, la croissance du marché mondial de l'hydrogène nécessite
une diminution à la fois rapide et importante du coût unitaire de produc-
tion, qui devrait atteindre une valeur proche de 1 € dès 2030. Par ailleurs,
dans les différents scénarios proposés, les niveaux observés en 2050 sont
bien inférieurs à ceux anticipés par Morgan Stanley Research (2018) qui
situait la demande d'hydrogène à hauteur de 18 % de la consommation
énergétique finale. Sachant que pareille consommation devrait être dif-
férente selon les scénarios énergétiques proposés<fnref n="19" />, le marché mondial de
l'hydrogène pourrait aller de 217 Mt (soit 3,6 fois le niveau de 2010) à près
de 460 Mt (soit 7,6 fois le niveau de 2010). Or nous en sommes bien loin.
Enfin, une baisse plus lente du coût de production ne permettrait pas le
déploiement à grande échelle de la solution hydrogène (Cl. Annexes 2 et 3).
La demande mondiale atteindrait alors un pic sur la période 2030-2040,
qui serait suivi d'une baisse plus ou moins significative pour l'ensemble
des scénarios jusqu'en 2050, à l'exception du scénario P3 qui propose des
facteurs de croissance à l'horizon 2050 allant de 1,4 à 1,6. Pour les autres
scénarios, la baisse de la demande à partir de 2040 peut être plus ou moins
significative ; elle serait de l'ordre de 20 à 40 % par rapport à 2010 pour le
scénario P1.

Conclusion

Le niveau et la trajectoire du coût de production de l'hydrogène électro-
lytique apparaissent comme des facteurs tout aussi importants que l'effet
volume engendré par la demande d'énergie et son rythme de croissance.
Au regard des formes dites décarbonées de ce dernier, c'est la demande
d'électricité et son évolution qui doit attirer l'attention<fnref n="20" />, en plus de ses
conditions de production. À ce titre, ces mêmes scénarios soulignent les
conditions selon lesquelles les industries liées à l'hydrogène pourraient
atteindre les objectifs de l'Accord de Paris en matière de réduction des
émissions de dioxyde de carbone. Ces conditions dépendent de la dimi-

<footnote n="19">¹⁹ Reprenant à la fois le niveau de la demande finale d'énergie en 2010 et son rythme de croissance supposé à l'horizon 2050, le niveau anticipé devrait aller de 6 149 à 13 023 Mtep selon les scénarios. De plus, les différents niveaux d'hydrogène qui sont évoqués renvoient à la forme dite pure, laquelle représente aujourd'hui près de 60 % de la production totale. Ce pourcentage pourrait évoluer dans l'avenir.</footnote>

<footnote n="20">²⁰ En France, la demande d'électricité révèle une stabilité depuis plusieurs années qui limite les possibilités en matière d'investissement dans la filière électrique (Hansen & Percebois, 2017).</footnote>
nution supposée des coûts de production d'hydrogène et de l'expansion des marchés concernés grâce à la croissance économique et à l'évolution de la composition du mélange électrique<fnref n="21" />. Toute croissance ralentie de la production réduirait la demande pour ces industries.

Toutefois, pour certaines technologies génératrices d'hydrogène telles que le reformage à la vapeur et l'électrolyse, il est important de considérer la dynamique future à la fois du prix des combustibles fossiles et de l'approvisionnement en électricité. La croissance économique influence la consommation d'énergie et la demande associée de combustibles fossiles et d'énergies renouvelables ; ce sont des incitations importantes pour le développement de l'industrie de l'hydrogène. Cependant, l'évolution future du prix de l'électricité reste encore incertaine. Les opérateurs d'électrolyse sont également des clients qui participent directement et activement aux marchés de l'électricité, sur la base de cadres réglementaires régional ou national qui évoluent rapidement. Comme le prix de l'électricité est profondément influencé par les décisions politiques ainsi que par la mise en œuvre d'instruments économiques pour transformer les systèmes électriques vers la durabilité, il est difficile d'en prévoir l'évolution à long terme.

Dans ce contexte, la régulation économique à travers les politiques énergétiques et climatiques joue un rôle essentiel pour orienter et financer les investissements nécessaires à la promotion de l'hydrogène vert. Dans cet ordre d'idée, l'approvisionnement en électricité apparaît comme un déterminant important du coût de réduction des émissions de dioxyde de carbone. Toutefois, la rentabilité de ces investissements dépend aussi de la manière dont on anticipe le risque de futurs verrouillages technologiques. Certaines solutions jugées efficaces aujourd'hui, pourraient s'avérer inefficaces dans l'avenir. Par conséquent, la complémentarité recherchée entre l'électricité bas carbone et l'hydrogène vert nécessite de penser de manière circulaire la causalité entre les marchés de l'hydrogène et les marchés de l'énergie produite par des sources renouvelables.

<footnote n="21">²¹ Dans notre analyse, il est supposé que les taux de retour énergétique ne connaissent pas de changements notables sur la période considérée. Les incertitudes quant à leur évolution et les questions de mesure rendent particulièrement difficile la simulation de leur trajectoire.</footnote>
Références bibliographiques

AGENCE INTERNATIONALE DE L'ÉNERGIE (AIE), 2019. *The Future of Hydrogen: Seizing Today's Opportunities*, Rapport pour le G20 et le Japon [En ligne], juin. Mis en ligne en juin 2019 (consulté le 14/04/2021). URL : https://www.iea.org/reports/the-future-of-hydrogen

ALAZARD-TOUX Nathalie, Criqui Patrick, Devezeaux de Lavergne Jean-Guy, Berthomieu Roland, Chevallet Laetitia, Gentier Sylvie, Hache Emmanuel, Le Net Elisabeth, Menanteau Philippe & Thais Françoise, 2016. « Technologies bas carbone et trajectoires de décarbonation profonde, l'analyse de l'ANCRE », *La Revue de l'Énergie* [En ligne], 630 (mars-avril), p. 138-153. Consulté le 14/04/2021. URL : https://www.larevuedelenergie.com/technologies-bas-carbone-et-trajectoires-de-decarbonation-profonde-lanalyse-de-lancre/

BAYKARA Sema Z., 2018. « Hydrogen: A Brief Overview on its Sources, Production and Environmental Impact », *International Journal of Hydrogen Energy* [En ligne], 43 (23), p. 10605-10614. Mis en ligne le 05/03/2018 (consulté le 14/04/2021). DOI : 10.1016/j.ijhydene.2018.02.022

BEEKER Étienne, 2014. *Y a-t-il une place pour l'hydrogène dans la transition énergétique?*. Note d'analyse [En ligne], France Stratégie. Mis en ligne le 26/08/2014 (consultée le 14/04/2021). URL : https://www.strategie.gouv.fr/publications/y-t-une-place-lhydrogene-transition-energetique

COMMISSARIAT À L'ÉNERGIE ATOMIQUE ET AUX ÉNERGIES ALTERNATIVES (CEA) & DIRECTION GÉNÉRALE DE L'ÉNERGIE ET DU CLIMAT (DGEC), 2018. *Plan de déploiement de l'hydrogène pour la transition énergétique*, Rapport [En ligne]. Mis en ligne le 01/06/2018 (consulté le 14/04/2021). URL : https://www.ecologie.gouv.fr/dossier-presse-plan-deploiement-lhydrogene-transition-energetique

COMMISSION EUROPÉENNE, 2020. *A hydrogen Strategy for a Climate-Neutral Europe*, Communication [En ligne], COM (2020) 301 final (juillet). Mise en ligne le 08/07/2020 (consultée le 14/04/2021). URL : https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:52020DC0301

EMONTS Bernd, REUSS Markus, STENZEL Peter, WELDER Lara, KNICKER Felix, GRUBE Thomas, GÖRNER Klaus, ROBINIUS Martin & STOLTEN Detlef, 2019. « Flexible Sector Coupling with Hydrogen: A Climate-Friendly Fuel Supply for Road Transport », *International Journal of Hydrogen Energy* [En ligne], 44 (26), p. 12918-12930. Mis en ligne le 15/04/2019 (consulté le 13/04/2021). DOI : 10.1016/j.ijhydene.2019.03.183
FABRE Adrien, 2019. « Evolution of EROIs of Electricity until 2050: Estimation and Implications on Prices », *Ecological Economics* [En ligne], 164, 106351. Mis en ligne le 20/06/2019 (consulté le 14/04/2021). DOI : 10.1016/j.ecolecon.2019.06.006

FINON Dominique & DAMIAN Michel, 2011, « Le captage et le stockage du carbone, entre nécessité et réalisme », *Natures Sciences Sociétés* [En ligne], 19 (1), p. 56-61. Mis en ligne le 01/01/2012 (consulté le 14/04/2021). URL : https://www.cairn.info/revue-natures-sciences-societes-2011-1-page-56.htm

FIZAINE Florian & COURT Victor, 2015. « Renewable Electricity Producing Technologies and Metal Depletion: A Sensitivity Analysis Using the EROI », *Ecological Economics* [En ligne], 110, p. 106-118. Mis en ligne le 13/01/2015 (consulté le 14/04/2021). DOI : 10.1016/j.ecolecon.2014.12.001

GROUPE D'EXPERTS INTERGOUVERNEMENTAL SUR L'ÉVOLUTION DU CLIMAT (GIEC), 2018. *Réchauffement planétaire de 1,5 °C*, Rapport spécial [En ligne]. Consulté le 14/04/2021. URL : https://www.ipcc.ch/sr15/

HANSEN Jean-Pierre & PERCEBOIS Jacques, 2017, *Transition(s) électrique(s) : ce que l'Europe et les marchés n'ont pas su vous dire*, Odile Jacob, Paris.

MORGAN STANLEY RESEARCH, 2018. *Could Green Hydrogen Fuel a Reduced-Carbon World?*, Rapport.

PETERS Glen P., ANDREW Robbie M., CANADELL Josep G., FUSS Sabine, JACKSON Robert B, KORSBAKKEN Jan Ivar, LE QUÉRÉ Corinne & NAKICENOVIC Nebojsa, 2017. « Key Indicators to Track Current Progress and Future Ambition of the Paris Agreement », *Nature Climate Change* [En ligne], 7 (2), p. 118-122. Mis en ligne le 30/01/2017 (consulté le 14/04/2021). DOI : 10.1038/nclimate3202

RAUGEI Marco, 2013. « Comments on “Energy Intensities, EROIs (Energy Returned On Invested), and Energy Payback Times of Electricity Generating Power Plants”: Making Clear of Quite Some Confusion », *Energy* [En ligne], 59, p. 781-782. Mis en ligne le 14/08/2013 (consulté le 14/04/2021). DOI : 10.1016/j.energy.2013.07.032

RÉSEAUX DE TRANSPORT DE L'ÉLECTRICITÉ (RTE), 2020. *La transition vers un hydrogène bas carbone. Atouts et enjeux pour le système électrique à l'horizon 2030-2035*, Principaux résultats [En ligne], janvier. Consultés le 14/04/2021. URL : https://www.connaissancesenergies.org/sites/default/files/pdf-actualites/Rapport_hydrogene-pdf.pdf
RIAHI Keywan, VAN VUUREN Detlef P., KRIEGLER Elmar, EDMONDS Jae, O'NEILL Brian C., FUJIMORI Shinichiro, BAUER Nico, CALVIN Katherine, DELLINK Rob, FRICKO Oliver, LUTZ Wolfgang, POPP Alexander, CUARESMA Jesús Crespo, KC Samir, LEIMBACH Marian, JIANG Leiwen, KRAM Tom, RAO Shilpa, EMMERLING Johannes, EBI Kristie, HASEGAWA Tomoko, HAVLIK Petr, HUMPENÖDER Florian, ALELUIA DA SILVA Lara, SMITH Steve, STEHFEST Elke, BOSETTI Valentina, EOM Jiyond, GERNAAT David, MASUI Toshihiko, ROGELJ Joeri, STREFLER Jessica, DROUET Laurent, KREY Volker, LUDERER Gunnar, HARMSEN Mathijs, TAKAHASHI Kiyoshi, BAUMSTARK Lavinia, DOELMAN Jonathan C., KAINUMA Mikiko, KLIMONT Zbigniew, MARANGONI Giacomo, LOTZE-CAMPEN Hermann, OBERSTEINER Michael, TABEAU Andrzej & TAVONI Massimo, 2016. « The Shared Socioeconomic Pathways and Their Energy, Land Use, and Greenhouse Gas Emissions Implications: An Overview », *Global Environmental Change* [En ligne], 42, p. 153-168. Mis en ligne le 09/09/2016 (consulté le 14/04/2021). DOI : 10.1016/j.gloenvcha.2016.05.009

SABA Sayed M., MÜLLER Martin, ROBINIUS Martin & STOLTEN Detlef, 2018. « The Investment Cost of Electrolysis: A Comparison of Cost Studies from the Past 30 Years », *International Journal of Hydrogen Energy* [En ligne], 43 (3), p. 1209-1223. Mis en ligne le 11/12/2017 (consulté le 14/04/2021). DOI : 10.1016/j.ijhydene.2017.11.115

WEISSBACH Daniel, RUPRECHT Götz, HUKE Armin, CZERSKI Konrad, GOTTLIEB Stephan & HUSSEIN Ahmed H., 2013. « Energy Intensities, EROIs (Energy Returned On Invested), and Energy Payback Times of Electricity Generating Power Plants », *Energy* [En ligne], 52, p. 210-221. Mis en ligne le 13/03/2013 (consulté le 14/04/2021). DOI : 10.1016/j.energy.2013.01.029
Annexes

Annexe 1 : Déploiement de l'hydrogène et trajectoire anticipée
du coût unitaire de production par électrolyse selon Morgan Stanley Research (2018)

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Graphiques A – Demande mondiale d'hydrogène (Mt).</figcaption></figure>

Source : P. Schembri.
<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Scénario P2</figcaption></figure>

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Scénario P3</figcaption></figure>

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Scénario P4</figcaption></figure>

<figure><img src="image_26.png" /></figure>

## Graphiques B – Composition de l'hydrogène (%).

Source : P. Schembri.

Note : en brun l'hydrogène d'origine fossile, en jaune l'hydrogène par électricité d'origine nucléaire, en vert l'hydrogène d'origine renouvelable, en bleu l'hydrogène d'origine fossile avec captage et stockage du carbone.
<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Annexe 2 : Déploiement de l'hydrogène et trajectoire anticipée du coût unitaire de production par électrolyse selon l'Agence Internationale de l'Énergie (2019)</figcaption></figure>

Graphiques C - Demande mondiale d'hydrogène (Mt).

Source : P. Schembri.
Scénario P1

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

Scénario P2

<figure><img src="image_29.png" /></figure>

Scénario P3

<figure><img src="image_30.png" /></figure>

Scénario P4

<figure><img src="image_31.png" /></figure>

Graphiques D – Composition de l'hydrogène (%).

Source : P. Schembri.

Note : en brun l'hydrogène d'origine fossile, en jaune l'hydrogène par électricité d'origine nucléaire, en vert l'hydrogène d'origine renouvelable, en bleu l'hydrogène d'origine fossile avec captage et stockage du carbone.
<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>Annexe 3 : Déploiement de l'hydrogène et troisième trajectoire « au fil de l'eau »
du coût unitaire de production par électrolyse.</figcaption></figure>

Graphiques E - Demande mondiale d'hydrogène (Mt).

Source : P. Schembri.
<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>Scénario P1</figcaption></figure>

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>Scénario P3</figcaption></figure>

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>Scénario P4</figcaption></figure>

<figure><img src="image_36.png" /></figure>

## Graphiques F – Composition de l'hydrogène (%).

Source : P. Schembri.

Note : en brun l'hydrogène d'origine fossile, en jaune l'hydrogène par électricité d'origine nucléaire, en vert l'hydrogène d'origine renouvelable, en bleu l'hydrogène d'origine fossile avec captage et stockage du carbone.
<figure><img src="image_37.png" /></figure>
# L'hydrogène et la transition énergétique dans les transports

## Quelques apports de la théorie économique

Guy MEUNIER & Jean-Pierre PONSSARD

## RÉSUMÉ

L'hydrogène apparaît aujourd'hui comme une technologie incontournable pour relever le défi de la transition énergétique dans les transports. S'il existe déjà de nombreux projets régionaux dans lesquels cette technologie est déployée, les analyses économiques sur le sujet restent limitées. Cette note illustre comment deux concepts clés de la théorie économique, l'effet de réseau et l'effet d'expérience, peuvent contribuer à éclairer les enjeux sous-jacents dans une analyse coût bénéfice de ces projets.

Depuis le lancement du *Plan de déploiement de l'hydrogène pour la transition énergétique* le 1er juin 2018¹ par le ministère de la Transition énergétique, les initiatives se sont multipliées, tant en France qu'à l'étranger : on peut citer les plans nationaux pour l'hydrogène, mais aussi la place accordée à ce dernier dans le plan européen, sans parler des plans au Japon, en Corée du Sud ou en Chine. Par conséquent, l'hydrogène apparaît comme une technologie incontournable pour relever le défi de la transition énergétique dans les transports. La technologie *batterie* constitue cependant une alternative crédible, si bien que les avis restent partagés. À côté de l'enthousiasme de certains, il existe aussi une interrogation légitime quant à la place réelle que pourra prendre l'hydrogène.

<footnote n="1">¹ Cf. Ministère de la Transition écologique, 2018.</footnote>
Ce texte apporte un éclairage sur cette question à partir d'une analyse économique des enjeux sous-jacents. Elle résume les présentations faites dans le cadre des Workshops MOMENTOM et reprend les principaux apports théoriques des auteurs. Ces apports seront illustrés par le cas des bus urbains à hydrogène, un segment de marché qui connaît un développement important en Europe, notamment grâce au soutien accordé par la Communauté européenne depuis le début des années 2000. Les liaisons urbaines se font en grande partie par bus (86 % en France selon l'Agence de la transition écologique [ADEME] ; cf. Bénita & Fayolle, 2018). Il y aurait environ 100 000 bus circulant dans les 75 villes les plus importantes en Europe, 68 % du parc étant constitué de bus standard de 12 m (Global Mass Transit Research, 2017). La décarbonation des liaisons urbaines par bus constitue donc un enjeu majeur, enjeu sur lequel les collectivités locales disposent d'un levier important. Cela fera l'objet de la première partie. Dans un second temps, certains apports de la théorie économique dans l'exercice d'évaluation de la solution hydrogène seront présentés.

Une étude de cas : le secteur des bus urbains

Dans le domaine du transport urbain, deux technologies permettront la décarbonation des bus : la batterie et les piles à combustible. Dans les deux cas, le moteur est électrique, alimenté soit par une batterie elle-même rechargée *via* des bornes raccordées au réseau électrique, soit par de l'électricité produite dans le véhicule *via* une pile à combustible elle-même alimentée par de l'hydrogène embarqué. Il est clair que l'efficacité est moindre en passant par l'hydrogène. Il n'en reste pas moins vrai que les bus à hydrogène disposent de certains atouts :

- une autonomie de 450 km au lieu de 200 km<fnref n="2" /> ;

- une moindre dépendance de cette autonomie aux conditions extérieures de température et de topographie du circuit que celle des bus à batterie ;

- son poids par rapport au poids excessif des batteries pour les bus articulés.

<footnote n="2">² La longueur moyenne des circuits de bus parisiens est inférieure à 180 km, d'où le faible intérêt de la RATP pour cette technologie.</footnote>
Dans ces conditions, les industriels du secteur s'accordent pour considérer que les bus à hydrogène pourraient s'attribuer une part de marché située entre 7 et 9 % en 2025 (Roland Berger GmbH, 2015).

Le tableau 1 donne une estimation en €/km du Coût Total annuel de Possession (CTP) pour trois technologies pour un bus standard. Pour un bus à hydrogène (Fuel Cell Electric Bus [FCEB]), ce coût est de 5,53 €/km, pour un bus à batterie (Battery Electric Bus [BEB]) il est de 4,97 €/km, alors qu'il n'est que de 3,96 €/km pour un bus diesel (Diesel Bus [DB]). Il s'agit à chaque fois de la somme des coûts associés au capital immobilisé, à la maintenance, au frais de personnel et au fuel. Les différentes composantes, pour un bus roulant 40 000 km par an, sont calculées de la manière suivante :

- le prix d'acquisition est annualisé sur la base d'une durée de vie de 12 ans et d'un taux d'actualisation de 4,5 % correspondant au taux préconisé pour les investissements publics en France<fnref n="3" /> (Commissariat Général à la Stratégie et à la Prospective [CGSP], 2013) ;

- les coûts de maintenance correspondent à des coûts variables spécifiques par technologie pour des opérations liées à l'âge du véhicule ;

- les frais de personnel dépendent peu de la technologie et n'interviennent donc pas dans la comparaison, même s'ils s'ajoutent pour obtenir le CTP ;

- les dépenses de fuel sont calculées en fonction d'un prix unitaire de l'énergie et de la consommation énergétique au km.

<footnote n="3">³ À partir du prix d'achat (investissement) « P », le coût annualisé « ca » en €/an s'obtient par la formule suivante : $ca=Px(1-δ)/(1-δ^T)$ avec $δ=1/(1+r)$ le facteur d'escompte et T la durée de vie de l'investissement. Avec r=4,5 %, T=12, et P=650 000, on obtient 68 213 €/an que l'on divise par 40 000 km/an pour obtenir 1,7 €/km.</footnote>
<table><caption>**Tableau 1** - Comparaison du Coût Total annuel de Possession (CTP) des bus à hydrogène, à batterie ou diesel.</caption><thead><tr><td>CTP 2020 (€/km)</td><td>FCEB</td><td>BEB</td><td>DB</td></tr></thead><tbody><tr><td>Prix d'achat (€)</td><td>650 000</td><td>470 000</td><td>210 000</td></tr><tr><td>1. Capital immobilisé</td><td>1,71</td><td>1,23</td><td>0,55</td></tr><tr><td>2. Maintenance</td><td>0,40</td><td>0,80</td><td>0,30</td></tr><tr><td>3. Frais de personnel</td><td>2,63</td><td>2,63</td><td>2,63</td></tr><tr><td>Prix unitaire (kg H2, kWh, l)</td><td>10,00</td><td>0,24</td><td>1,60</td></tr><tr><td>Consommation au km</td><td>0,08</td><td>1,30</td><td>0,30</td></tr><tr><td>4. Fuel</td><td>0,80</td><td>0,31</td><td>0,48</td></tr><tr><td>Total 1+2+3+4</td><td>5,53</td><td>4,97</td><td>3,96</td></tr></tbody></table>

Source : Meunier, Moulin & Ponssard, 2020.

Ce tableau appelle un commentaire immédiat. Les nouvelles technologies ont un sérieux handicap de coût par rapport au diesel. Peut-on anticiper des baisses de leur coût et à quelles conditions ? Ce sera le point principal d'investigation que nous allons explorer. Pour répondre à cette question, il est commode d'avoir une cible : en effet, la parité avec le diesel n'est pas le bon objectif car il faut tenir compte des bénéfices sociaux associés à l'élimination du diesel ; le bon indicateur est le coût d'abattement, nous y reviendrons.

Deux autres points sont à noter en ce qui concerne plus précisément la comparaison entre FCEB et BEB, sachant que ces deux technologies sont *a priori* équivalentes en termes de bénéfice social :

- On peut quantifier ce que devrait être le nombre de km parcourus (grâce à la plus grande autonomie et à un temps de recharge plus court du FCEB) pour que les CTP soient les mêmes. En négligeant l'impact sur les frais de personnel, on trouve 46 000 km pour le FCEB contre 40 000 pour le BEB, c'est-à-dire 15 % de plus. Ce pourcentage est assez faible et montre bien que cet avantage pourra être déterminant pour certains segments de marché (on pense ici aux taxis à hydrogène utilisés par la société Hype sur Paris).

- On peut aussi s'intéresser au coût de l'hydrogène. Il faudrait que celui-ci tombe à 3 €/kg pour les CTP soient identiques. Même si le
plan français met l'accent sur la baisse des coûts de production par électrolyse, cette cible, qui devra intégrer les coûts de logistique, n'apparaît pas réaliste.

Introduisons maintenant le coût d'abattement. L'intérêt d'une substitution des bus diesel par des bus électriques à hydrogène ou à batterie dépend des coûts, mais aussi des émissions de CO₂ évitées et de la baisse de la pollution locale. La pollution locale (principalement NOx<fnref n="4" /> et particules fines) a un impact sur la santé et il est possible de chiffrer son coût social. Le rapport Quinet (CGSP, 2013) donne des ordres de grandeur pour les bus diesel en fonction de la zone concernée (urbaine, banlieue...), et de la densité correspondante d'habitants. Ce coût social « local » se rajoute au coût du fuel pour les bus diesel. Le coût de 0,48 €/km va alors augmenter de 0,27 €/km pour les zones urbaines dites denses et de 1,36 €/km pour les zones très denses, ce qui est très significatif.

Pour évaluer la pertinence vis-à-vis de la réduction des émissions de CO₂ de la substitution d'une technologie émettrice (à l'image du bus diesel) par une autre moins émettrice (telle que le bus électrique), le « coût d'abattement » est couramment utilisé. Il mesure l'écart de coût ramené à la tonne de CO₂ évitée<fnref n="5" /> (Baker, Clarke & Shittu, 2008) :

$$CA = \frac{\text{Coût}_{\text{propre}} - \text{Coût}_{\text{fossile}}}{\text{CO}_2^{\text{fossile}} - \text{CO}_2^{\text{propre}}}$$

Ce coût en €/tCO₂ peut alors être comparé avec des valeurs de références du coût social du CO₂ telles que calculées dans le rapport Quinet (France Stratégie, 2019) pour la stratégie française : 57 €/tCO₂ en 2020, 250 €/tCO₂ en 2030 et 750 €/tCO₂ en 2050⁶.

<footnote n="4">⁴ Il s'agit d'oxydes d'azote.</footnote>

<footnote n="5">⁵ Les coûts d'abattement tels que calculés en pratique peuvent soulever des difficultés en présence d'effets d'expérience (Creti et al., 2018) ; nous y reviendrons.</footnote>

<footnote n="6">⁶ Dans le rapport Quinet (France Stratégie, 2019), la trajectoire du coût social du CO₂ (ou « valeur tutélaire du carbone ») est calculée pour remplir l'objectif de neutralité carbone en 2050 avec une contrainte de budget carbone. Il existe d'autres</footnote>
Le tableau 2 donne le coût d'abattement, avec et sans prise en compte du coût social local. Pour le bus à hydrogène, nous faisons deux hypothèses relatives au procédé de production de l'hydrogène : par reformage du méthane ou par électrolyse<fnref n="7" />. Le premier procédé émet du CO₂ alors que le second n'en émet pas, à supposer que l'électricité utilisée soit décarbonée, (ceci est souvent le cas dans les écosystèmes impliqués) ; le premier procédé génère indirectement 320 gCO₂/km. Pour le bus à batterie, nous faisons également deux hypothèses : soit une électricité décarbonée (ce qui est peu probable compte tenu des durées de recharge), soit une électricité provenant du mix énergétique européen<fnref n="8" /> ; dans ce dernier cas les émissions indirectes sont de 720 gCO₂/km. De son côté, le bus diesel émet environ 1 200 gCO₂/km.

<table><caption>**Tableau 2** – Coût d'abattement pour un bus hydrogène et un bus électrique vs un bus diesel.</caption><thead><tr><td>Coût abattement €/tCO₂</td><td>Hydrogène - reformage</td><td>Hydrogène - électrolyse</td><td>Batterie - mix européen</td><td>Batterie - mix décarboné</td></tr></thead><tbody><tr><td>Sans coût social</td><td>1789</td><td>1312</td><td>2 113</td><td>845</td></tr><tr><td>Avec coût social local (urbain dense)</td><td>1 484</td><td>1 089</td><td>1 554</td><td>622</td></tr><tr><td>Avec coût social local (urbain très dense)</td><td>248</td><td>182</td><td>-712</td><td>-285</td></tr></tbody></table>

Source : Meunier, Moulin & Ponssard, 2020.

<footnote>(trajectoires de) valeurs de référence telles que celles calculées par Nordhaus (2017) avec un modèle mondial de l'économie couplé à un modèle climatique.</footnote>

<footnote n="7">⁷ Par cohérence, il faudrait alors prendre un coût d'H₂ qui est en ligne avec ce mode de production. Certains projets régionaux ont d'ailleurs adopté une approche progressive : production d'hydrogène décarbonée à partir de gaz naturel pour des usages industriels et la mobilité, en attendant la production d'hydrogène vert (cf. Athias, 2020, pour une analyse coût-bénéfice de ces programmes).</footnote>

<footnote n="8">⁸ Comme nous l'avons vu, le mix électrique français est plutôt décarboné, mais les réseaux électriques en Europe sont interconnectés. Il faudrait mener une étude spécifique pour évaluer l'impact du développement des véhicules électriques sur les émissions de CO₂ en Europe.</footnote>
La lecture du tableau 2 appelle plusieurs commentaires : (1) sans prise en compte du coût social local, les coûts d'abattement sont très élevés (de 845 à 1 789 €/tCO$_2$, soit en dehors de l'épure même pour la valeur tutélaire du CO$_2$ en 2050 selon le rapport Quinet [France Stratégie, 2019]), la différence entre les coûts totaux de possession en 2020 des bus électriques et des bus diesel ne justifient pas la substitution ; (2) la question du mode de production de l'énergie en amont est particulièrement importante pour les bus à batterie puisqu'elle peut inverser la hiérarchie avec les bus à hydrogène ; (3) la prise en compte du coût social local justifie le choix de bus à batterie mais pas de bus à hydrogène, même si on se trouve dans des zones à forte densité de population<fnref n="9" />.

Cette première analyse fait comprendre pourquoi les villes sont des acteurs majeurs dans la transition énergétique pour des raisons de pollutions locales et de congestion. La plupart ont pris des mesures drastiques pour réduire la part du diesel dès 2025. Il n'en demeure pas moins que les coûts d'acquisition des bus en 2020 sont très élevés (650 000 € pour un bus à hydrogène et 470 000 € pour un bus à batterie versus 210 000 € pour un bus diesel). La justification économique de cette politique repose donc de manière cruciale sur une hypothèse implicite de baisse des coûts.

Concentrons-nous sur le FCEB. Supposons qu'on puisse tabler sur un coût d'acquisition de 450 000 € et un prix de l'hydrogène à 7 €/kg en 2025, alors le tableau 3 met en évidence que le coût d'abattement devient négatif dans les zones urbaines très denses, justifiant ainsi son déploiement en 2025.

<footnote n="9">⁹ Des coûts d'abattement négatifs indiquent que la substitution est profitable en l'absence d'un prix du carbone. Le fait que le même coût social local soit rapporté à des réductions d'émissions différentes (le dénominateur du coût d'abattement), explique que son impact est différent selon les technologies et d'autant plus grand que les baisses d'émissions sont petites. Ainsi, le bus à batterie avec le mix européen, qui est la technologie la plus émettrice, devient préférable au bus à hydrogène avec reformage pour l'urbain très dense, alors que c'est l'inverse pour l'urbain dense.</footnote>
<table><caption>Tableau 3 - Comparaison du coût total de possession d'un bus à hydrogène en 2020 et 2025.</caption><thead><tr><th>CTP FCEB (€/km)</th><th>2025</th><th>2020</th></tr></thead><tbody><tr><td>Prix d'achat (€)</td><td>450 000</td><td>650 000</td></tr><tr><td>1. Capital immobilisé</td><td>1,18</td><td>1,71</td></tr><tr><td>2. Maintenance</td><td>0,40</td><td>0,40</td></tr><tr><td>3. Frais de personnel</td><td>2,63</td><td>2,63</td></tr><tr><td>Prix unitaire (kg H2, kWh, l)</td><td>7,00</td><td>10</td></tr><tr><td>Consommation au km</td><td>0,08</td><td>0,08</td></tr><tr><td>4. Fuel</td><td>0,56</td><td>0,80</td></tr><tr><td>Total 1+2+3+4</td><td>4,77</td><td>5,53</td></tr><tr><th>Coût abattement €/tCO2</th><th>Hydrogène - électrolyse</th><th>Hydrogène - électrolyse</th></tr><tr><td>Avec coût social local (urbain dense)</td><td>615</td><td>1 089</td></tr><tr><td>Avec coût social local (urbain très dense)</td><td>-621</td><td>182</td></tr></tbody></table>

Source : Meunier, Moulin & Ponssard, 2020.

Mais pour que le coût baisse à 450 000 € en 2025, il faut certainement produire avant cette date pour bénéficier de l'effet d'expérience, phénomène bien connu pour les nouvelles technologies, comme on l'a constaté par exemple avec le photovoltaïque. Pour que le coût de production de l'hydrogène baisse de 10 à 7 €/kg, il faut qu'il y ait une parfaite coordination entre la demande et l'offre d'hydrogène au niveau de l'infrastructure, cela compte tenu des effets d'échelle au niveau de la production et de la distribution d'hydrogène et des coûts fixes liés au fonctionnement des stations de recharge. Sur ce dernier point, l'analyse du projet EasyMob<fnref n="10" /> en Normandie a mis en évidence que le coût de sortie à la pompe d'un kg d'hydrogène pourrait potentiellement baisser de 10 à 5,7 €/kg lorsque

<footnote n="10">¹⁰ Le projet EasyMob, lancé en 2014, prévoyait la mise en service de 250 véhicules utilitaires Kangoo électriques avec extension hydrogène alimentés par 15 stations. Pour une analyse coût-bénéfice de ce projet, cf. Brunet & Ponssard, 2017.</footnote>
la capacité des stations passe de 100 à 400 kg/jour, avec un taux de satu-
ration de plus de 80 %. Dans le premier cas, la production d'hydrogène
est centralisée avec livraison par camions. Dans le second cas, elle est
décentralisée au niveau de chaque station. Bien entendu, le deuxième cas
suppose une demande d'hydrogène bien plus élevée, et donc beaucoup
plus de véhicules.

La théorie économique permet-elle de formaliser ces questions de
manière pertinente ?

Quelques apports de la théorie économique

Pour bien comprendre les apports de la théorie économique il faut avoir
en tête deux concepts importants :

- Le concept d'effet de réseau indirect, selon lequel plus il y a d'utilisateur·rice·s d'un bien primaire (véhicules), plus il y a de biens complémentaires (stations de recharge), ce qui augmente la demande du bien primaire<fnref n="11" />. Cela implique des problèmes de coordination entre les acteurs industriels et peut expliquer une situation de blocage (« lock-in »).

- Le concept d'effet d'expérience, selon lequel les coûts de production d'un bien diminuent dans le temps avec les quantités produites en raison de divers mécanismes (standardisation, économie d'échelle, accumulation de connaissances, spécialisation...) ; les coûts de départ souvent élevés des véhicules décarbonés rendent particulièrement pertinente cette notion.

Ces concepts peuvent être associés à des défaillances de marché qui jus-
tifient l'intervention des pouvoirs publics. L'importance de ces concepts,
ainsi que la pertinence de l'éventuelle intervention publique associée, vont
varier avec les technologies (essence, batterie, H₂) et les usages (commuting,
longue distance, taxis, livraisons...), et dans le temps au cours du déploie-
ment d'une technologie. Leurs rôles au moment du décollage d'une tech-
nologie sont primordiaux (Meunier & Ponssard, 2020).

<footnote n="11">¹¹ Un effet de réseau se produit quand l'attractivité d'un bien dépend du nombre d'utilisateur·rice·s. On distingue les effets de réseau directs des effets de réseau indirects, ces derniers opérant *via* un bien complémentaire. Voir Shy (2011) pour un résumé des effets de réseau.</footnote>
L'effet de réseau et ses implications sur l'équilibre de marché

L'effet de réseau peut être associé à ce qu'on entend dans le langage cou-
rant comme le dilemme de « la poule et l'œuf » : sans station de recharge,
on n'a pas intérêt à offrir des véhicules, mais sans véhicule, on n'a pas
intérêt à mettre en place des stations. Il y a donc complémentarité entre
ces deux biens. La formalisation de cette interaction met en évidence
plusieurs résultats :

- Si la taille potentielle du marché est faible, à l'équilibre concurrentiel, il n'y aura ni stations ni véhicules.

- Si la taille du marché est moyenne, trois équilibres sont possibles, un équilibre sans stations ni véhicules, un équilibre « inférieur » avec un nombre faible de stations et de véhicules et un équilibre « supérieur » avec un nombre élevé de stations et de véhicules ; on parle alors de *tipping point*, les protagonistes pouvant rester bloqués sur l'équilibre inférieur au lieu de mettre en place l'équilibre supérieur faute de passer le seuil du *tipping point* ; à noter que l'équilibre supérieur génère le niveau de bien-être collectif le plus élevé (cf. Figure 1).

- Si la taille du marché est élevée, alors l'équilibre inférieur rejoint l'équilibre sans stations ni véhicules, seul l'équilibre « supérieur » subsiste.

Une politique publique peut être nécessaire dans le cas d'un marché de
taille moyenne. Elle s'appuie sur des subventions jointes aux stations et
aux véhicules de manière à donner un coup de pouce au déploiement.
Ce coup de pouce sera d'autant plus nécessaire si la taille du marché
est encore faible et qu'il faudra du temps pour qu'il se développe. Le
bon calibrage des subventions, d'une part entre stations et véhicules, et
d'autre part dans le temps, peut être subtil. Un déséquilibre entre stations
et véhicules ou la subvention d'un marché de taille durablement faible,
constituent autant de sources de gaspillage des fonds publics.
<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>**Figure 1** – Problèmes de coordination et équilibres multiples.</figcaption></figure>

Source : Meunier & Ponssard, 2020.

Cette analyse théorique est à mettre en regard avec l'enjeu empirique qui consiste à s'appuyer au départ sur des flottes dites « captives » : les véhicules et les stations sont alors opérés par un même opérateur. Il est possible de prévoir les besoins en hydrogène et les stations à mettre en place. L'effet de réseau est alors beaucoup plus facile à maîtriser que dans le cas de véhicules opérés par des particuliers, et la rentabilité des stations est assurée par une montée en charge rapide, à condition bien sûr que le projet considéré l'envisage. C'est évidemment le cas des bus urbains.

## L'effet d'expérience et ses implications sur le coût d'abattement

Pour bénéficier de l'effet d'expérience il faut produire, et beaucoup. Cette idée est introduite par exemple dans la théorie de la croissance
endogène pour rendre compte de divers aspects du progrès technique ; une formule simple, souvent utilisée en pratique, explicite le coût unitaire $C(Q)$ de la production d'un bien en fonction de la quantité cumulée $Q$, par l'expression $C(Q)=C(I)Q^{-\beta}$, où $\beta$ est le coefficient d'ap-prentissage ; si $\beta=0,5$, le coût baisse d'environ 30 % chaque fois que la production cumulée double<fnref n="12" /> ($2^{-0,5}=0,7$).

En combinant croissance du marché et effet d'expérience, il est facile de voir que si on anticipe une baisse de coût de 10 % lorsque la pro-duction cumulée double, une baisse de coût, soit de 650 à 450 000 € pour reprendre les chiffres du FCEB, serait obtenue dès 2027 avec un taux de croissance de 50 %, mais seulement en 2042 pour un taux de croissance de 6 %.

<table><caption>Tableau 4 - Simulation des trajectoires de coût unitaire selon le niveau d'expérience.</caption><thead><tr><td>Année</td><td>2020</td><td>2027</td><td>2042</td></tr></thead><tbody><tr><td>Effet d'expérience</td><td></td><td>10 %</td><td>10 %</td></tr><tr><td>Taux de croissance annuel</td><td></td><td>50 %</td><td>6 %</td></tr><tr><td>Production annuelle</td><td>185</td><td>3 161</td><td>667</td></tr><tr><td>Production cumulée</td><td>860</td><td>9 788</td><td>9 369</td></tr><tr><td>Coût unitaire</td><td>650 000</td><td>449 128</td><td>452 121</td></tr></tbody></table>

Source : Meunier, Moulin & Ponssard, 2020.

Il est possible d'introduire l'effet d'expérience et d'en évaluer l'impact dans le calcul du coût d'abattement. On parle alors de coût d'abattement dynamique relatif à un scénario de déploiement. Alors que le coût d'abattement statique évolue avec le temps (cf. Tableau 3), le coût d'abattement dynamique ne dépend que du scénario considéré. Par exemple, il sera beaucoup plus bas si on envisage une croissance à 50 % que dans le cas d'une croissance à 6 %, ce qui revient à dire que le premier scénario devrait être lancé bien plus tôt

<footnote n="12">¹² Pour des estimations de facteurs de réduction, cf. par exemple Agence Internationale de l'Énergie (AIE, 2000) et McDonald & Schrattenholzer (2001) : on compte 25 % pour le photovoltaïque, 11 % pour l'éolien.</footnote>
que le second. Dans une analyse coût-bénéfice, le réalisme du scénario sous-jacent est alors un point majeur.

Revenons au cas des bus, il est certain que ce n'est sûrement pas au niveau de chaque métropole qu'on pourra faire jouer l'effet d'expérience pour réduire les coûts des véhicules. À ce stade, seules quelques agglomérations en France ont mis en service fin 2019 les premiers bus à hydrogène : Pau (8), Versailles (2) et Bruay-La-Buissière et Auchel dans le Pas-de-Calais (6). Pour avoir une chance d'atteindre les objectifs de baisse de coût sur la base d'un effet d'expérience, il faudrait déployer plusieurs centaines de bus par an. Un tel volume n'est envisageable qu'à l'échelle européenne. Cela nous amène à un troisième apport de la théorie économique.

Une gouvernance combinant le local et le global

Le secteur de l'hydrogène offre un exemple de situation dans lequel se superposent des initiatives locales et nationales, au sein desquelles interagissent des institutions à différents niveaux (métropoles, régions, états) et des firmes locales et multinationales. Les grandes villes constituent un lieu privilégié pour l'élaboration de politiques locales de mobilité, compte tenu de la pollution locale et de la congestion, et C40¹³ est un exemple de réseau transnational volontaire. Les innovations sont non seulement techniques (bus électriques), mais aussi réglementaires, (zones à faibles émissions, péage urbain, circulation alternée...). D'autres politiques sectorielles relèvent de la même problématique. Au-delà de la mobilité, citons le secteur de la bioéconomie très innovant, qui est nécessairement ancré dans les territoires (par exemple PIVERT<fnref n="14" />), tout en étant au centre d'une stratégie européenne impliquant public et privé (Bio-based Industries Joint Undertaking<fnref n="15" />).

<footnote n="13">13 C40 est un réseau mondial qui associe les grandes métropoles, afin de leur permettre d'échanger sur leurs objectifs en matière de politiques climatiques et de transition énergétique.</footnote>

<footnote n="14">14 Situé à l'interface de la recherche académique et du monde industriel, l'Institut pour la Transition Énergétique PIVERT a pour finalité le développement d'une filière française compétitive dans le secteur de la chimie du végétal, à partir d'une matière première renouvelable : la biomasse d'origine oléagineuse.</footnote>

<footnote n="15">15 L'objectif de cette initiative, pilotée par l'UE, est de maximiser le potentiel de la bioéconomie en Europe, grâce à des technologies innovantes destinées à transformer les</footnote>
L'idée est alors de combiner le local et le global en se plaçant dans une perspective dynamique. Si la formalisation d'une politique publique dans un tel cadre reste à faire, les développements précédents suggèrent qu'elle pourrait prendre la forme décrite dans le tableau 5.

<table><caption>Tableau 5 - Les différentes phases du déploiement de la solution hydrogène.</caption><thead><tr><td>Phase du déploiement</td><td>Décollage</td><td>Montée en puissance</td><td>Croisière</td></tr></thead><tbody><tr><td>Caractéristiques structurelles</td><td><ul><li>Risques technologiques et commerciaux importants.</li><li>Demande privée inexistante.</li><li>Rentabilité insuffisante pour les entreprises.</li></ul></td><td><ul><li>Risques commerciaux.</li><li>Une demande privée émerge à partir de projets pilotes.</li></ul></td><td>Nombreuses entreprises et technologies (Battery Electric Vehicle [BEV], Plug-in Hybrid Electric Vehicle [PHEV], Fuel Cell Electric Vehicle [FCEV]...) sur le marché, et offres de modes de transport complémentaires (véhicules à usage privé, transports collectifs, véhicules partagés...).</td></tr><tr><td>Politiques de soutien</td><td><ul><li>Encourager la R&D et subventionner les projets pilotes impliquant des flottes captives.</li><li>Subventionner les infrastructures dans les zones correspondantes.</li><li>Encourager à la coordination entre zones de déploiement.</li></ul></td><td><ul><li>Ouverture à la concurrence dans les projets pilotes avec maintien des subventions.</li><li>Soutien actif aux infrastructures entre zones de déploiement.</li></ul></td><td><ul><li>Sortir progressivement des politiques de soutien financier.</li><li>Mettre en place une régulation globale des transports pour l'usage des espaces publics et l'exploitation des données correspondantes.</li></ul></td></tr></tbody></table>

Source : Meunier & Ponssard, 2018.

## Conclusion et perspectives

Cette analyse s'inscrit dans un programme de recherche de la chaire Énergie et Prospérité. Ce programme combine études de cas et modélisation micro-économique. Les modèles s'inspirent directement des

déchets biologiques en produits plus écologiques.
enjeux rencontrés sur le terrain et en retour fournissent des grilles permettant d'évaluer les politiques mises en œuvre.

Le plan hydrogène français fournit l'occasion d'illustrer cette démarche. Schématiquement, ce plan est concentré sur trois enjeux : la production d'hydrogène « vert » pour un usage industriel, l'utilisation de cet hydrogène dans la mobilité lourde et l'encouragement de projets territoriaux.

### *Les défis de l'hydrogène « vert » pour les usages industriels*

Le plan français fait le choix de la production d'hydrogène « vert » par électrolyse à partir de sources d'électricité décarbonées. Une autre méthode consisterait à utiliser du méthane et à stocker le CO₂ émis lors de la transformation, ce qui donne ce que l'on appelle l'hydrogène « bleu ». Cette méthode est employée dans les régions de Rotterdam et Manchester, où se déploient d'importants projets d'hydrogène. Avec l'électrolyse, le coût est bien plus important : de l'ordre 4,5 €/kg, contre 2,5 €/kg pour l'hydrogène bleu. Un coût élevé donc, qui devrait le rester à l'avenir, et qui peut être un handicap sérieux pour les usages industriels pour lesquels le coût de l'hydrogène est un facteur critique.

Le plan prévoit la mise en place d'un « complément de rémunération » pour favoriser les usages industriels, mais les moyens à consacrer ne sont pas chiffrés. Or, la facture risque d'être très élevée. Le gouvernement est-il capable de s'engager à compenser la différence ? Et à le faire dans la durée ? Les revirements sur les mécanismes de rachat de l'électricité produite par les énergies renouvelables (ENR) invitent à la prudence quant à la capacité de l'État à prendre des engagements et à les tenir.

### *Les défis de l'hydrogène dans la mobilité lourde*

Le deuxième volet du plan met l'accent sur l'utilisation de l'hydrogène dans la mobilité lourde (camions, bus, trains, véhicules utilitaires légers). Ce choix paraît tout à fait judicieux, c'est sur ce type de segments que l'hydrogène a des atouts par rapport à la batterie. Notre grille d'analyse est ici particulièrement pertinente.

À l'exception du cas très particulier des taxis parisiens mis en œuvre par la société Hype, les différents programmes régionaux développés
en France souffrent structurellement de manque de coordination entre la mise en place de l'infrastructure et les utilisateurs. rice-s potentiel-le-s. L'encouragement à la mutualisation des usages est particulièrement bienvenu, mais il est complexe à mettre en œuvre tant les métiers peuvent être différents. L'argent n'est pas forcément la clé de voûte.

Relever le défi de la baisse des coûts nécessite une approche euro-
péenne. Ceci appelle une remarque. Si la France dispose d'acteurs majeurs
sur certains composants critiques (piles à combustibles, réservoirs haute
pression), les constructeurs automobiles français tardent à investir sur
l'hydrogène, tout comme les constructeurs allemands d'ailleurs. Ils s'en-
gagent prioritairement sur les véhicules électriques à batterie. Comment
créer des incitations pour qu'ils investissent sur une autre technologie,
sachant qu'ils doivent faire face en plus à une situation de crise ?

Faire des industriels français des champions au niveau mondial ?

Le pari de l'hydrogène effectué par la France répond sans nul doute à l'enjeu climatique. Il y a aussi derrière ce pari le désir et l'espoir de faire des industriels français des champions mondiaux en la matière. Certains industriels français sont bien placés au niveau international, mais la concurrence sera rude face à des entreprises telles que Balard, Hyundai, Toyota, BYD, pour n'en nommer que quelques-unes. De surcroît, la France n'est pas la seule à développer une politique industrielle. Il y a bien sûr l'Allemagne mais aussi, et surtout, le Japon, la Chine et la Corée du Sud. Que ce soit pour structurer la filière française dans cette féroce compétition internationale, ou pour relever tous les défis que nous avons évoqués précédemment, le haut-commissariat au Plan devra s'emparer du sujet.

Références bibliographiques

AGENCE INTERNATIONALE DE L'ÉNERGIE (AIE), 2000. *Experience Curves for Energy Technology Policy*. Paris, Organisation de Coopération et de Développement Économique (OCDE)/AIE.

ATHIAS Clément, 2020. « Déploiement de l'hydrogène dans les zones industrialsoportuaires », Rapport de stage [En ligne], ENS Lyon / Chaire Énergie et Prospérité. Mis en ligne le 23/04/2020 (consulté le 03/05/2021). URL :
http://www.chair-energy-prosperity.org/publications/doctoral-master-thesis-publications/deploiement-de-lhydrogene-zones-industrialso-portuaires/

BAKER Erine, CLARKE Leon & SHITTU Ekundayo, 2008. « Technical Change and the Marginal Cost of Abatement », *Energy Economics* [En ligne], 30 (6), p. 2799-2816. Mis en ligne le 18/01/2008 (consulté le 15/04/2021). DOI : 10.1016/j.eneco.2008.01.004

BÉNITA Denis & FAYOLLE David, 2018. *Panorama et évaluation des différentes filières d'autobus urbains. États des lieux sur les technologies et les filières énergétiques existantes et en devenir pour le transport par autobus*, Rapport [En ligne], ADEME/AJBD (Expertises). Mis en ligne en 03/2019 (consulté le 15/04/2021). URL : https://www.ademe.fr/panorama-evaluation-differentes-filieres-dautobus-urbains

BRUNET Julien & PONSSARD Jean-Pierre, 2017. « Policies and Deployment for Fuel Cell Electric Vehicles an Assessment of the Normandy Project », *International Journal of Hydrogen Energy* [En ligne], 42 (7), p. 4276-428. Mis en ligne le 24/12/2016 (consulté le 23/04/2021). DOI : 10.1016/j.ijhydene.2016.11.202

COMMISSARIAT GÉNÉRAL À LA STRATÉGIE ET À LA PROSPECTIVE (CGSP), 2013. *L'Évaluation socioéconomique des investissements publics*, Rapport de la mission présidée par Émile Quinet, Tome 1 [En ligne]. Mis en ligne le 18/09/2013 (consulté le 15/04/2021). URL : https://www.strategie.gouv.fr/publications/levaluation-socioeconomique-investissements-publics-tome1

CRETI Anna, KOTELNIKOVA Alena, MEUNIER Guy & PONSSARD Jean-Pierre, 2018. « Defining the Abatement Cost in Presence of Learning-by-Doing: Application to the Fuel Cell Electric Vehicle », *Environmental and Resource Economics*, 71, p. 777-800. Mis en ligne le 11/09/2017 (consulté le 15/04/2021). DOI : 10.1007/s10640-017-0183-y

FRANCE STRATÉGIE, 2019. *La Valeur de l'action pour le climat Une valeur tutélaire du carbone pour évaluer les investissements et les politiques publiques*, Rapport de la commission présidée par Alain Quinet [En ligne]. Mis en ligne le 18/02/2019 (consulté le 15/04/2021). URL : https://www.strategie.gouv.fr/publications/de-laction-climat

GLOBAL MASS TRANSIT RESEARCH, 2017. *European Urban Bus Market Outlook Report 2017-2030*, Rapport [En ligne]. Mis en ligne en 10/2017 (consulté le 15/04/2021). URL : https://www.globalmasstransit.net/report/European-Bus-Report-market-outlook-Part-1-2017.pdf
MCDONALD Alan & SCHRATTENHOLZER Leo, 2001. « Learning Rates for Energy Technologies ». *Energy Policy* [En ligne], 29 (4), p. 255-261. Mis en ligne le 08/01/2001 (consulté le 15/04/2021). DOI : 10.1016/S0301-4215(00)00122-1

MINISTÈRE DE LA TRANSITION ÉCOLOGIQUE, 2018. *Plan de déploiement de l'hydrogène pour la transition énergétique, Les Mesures [En ligne]*. Mises en ligne le 01/06/2018 (consultées le 15/04/2021). URL : https://www.ecologie.gouv.fr/sites/default/files/Plan_deploiement_hydrogene.pdf

MEUNIER Guy & PONSSARD Jean-Pierre, 2018. « Quelle politique pour encourager le déploiement des véhicules à hydrogène en France ? », *Policy Paper* [En ligne], Chaire Énergie et Prospérité. Mis en ligne le 10/09/2018 (consulté le 23/04/2021). URL : http://www.chair-energy-prosperity.org/publications/politique-encourager-deploiement-vehicules-a-hydrogene-france/

—, 2020. « Optimal Policy and Network Effects for the Deployment of Zero Emission Vehicles », *European Economic Review* [En ligne], 126, 103449. Mis en ligne le 04/05/2020 (consulté le 15/04/2021). DOI : 10.1016/j.euroecorev.2020.103449

MEUNIER Guy, MOULIN Lucie & PONSSARD Jean-Pierre, 2020. « Why Local Initiatives for the Energy Transition Should Coordinate The Case of Cities for Fuel Cell Buses in Europe », *Working Paper* [En ligne], Chaire Énergie et Prospérité. Mis en ligne le 16/04/2020 (consulté le 23/04/2021). URL : http://www.chair-energy-prosperity.org/publications/why-local-initiatives-for-the-energy-transition-should-coordinate-the-case-of-cities-for-fuel-cell-buses-in-europe/

NORDHAUS William D., 2017. « Revisiting the Social Cost of Carbon », *Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America* [En ligne], 114 (7), p. 1518-1523. Mis en ligne le 31/01/2021 (consulté le 15/04/2021). DOI : 10.1073/pnas.1609244114

ROLAND BERGER GMBH, 2015. *Fuel Cell Electric Buses: Potential for Sustainable Public Transport in Europe. A Study for the Fuel Cells and Hydrogen Joint Undertaking (FCH JU)*, Étude [En ligne]. Mise en ligne en 09/2015 (consultée le 15/04/2021). URL : https://www.fuelcellbuses.eu/sites/default/files/documents/150909_FINAL_Bus_Study_Report_OUT_0.PDF

SHY Oz, 2011. « A Short Survey of Network Economics », Review of Industrial Organization [En ligne], 38 (2), p. 119-149. Consulté le 15/04/2021. URL : https://www.jstor.org/stable/23884968
# Le stockage de l'énergie électrique dans les batteries à ions lithium

## Une histoire d'interfaces

Loïc ASSAUD

### RÉSUMÉ

Le stockage de l'énergie constitue un défi sociétal majeur qui nécessite la mise en œuvre de batteries de plus en plus performantes. Une étude fine des mécanismes et des matériaux constitutifs de tels systèmes permet une meilleure compréhension des phénomènes conduisant à des limitations de performances et permet ainsi de les améliorer notablement. Couplée à des modèles comportementaux de vieillissement, cette approche permet de garantir des systèmes optimisés pour un stockage de l'énergie performant, sûr et durable, ainsi qu'une amélioration sensible de la durée de vie de ces dispositifs. Après une présentation succincte du principe de fonctionnement d'une batterie à ions lithium, cet article s'intéresse à la composition interne de ces systèmes et présente un modèle permettant de suivre l'état de dégradation et de vieillissement de ce type de dispositifs au cours de leur utilisation.

## Le stockage de l'énergie

Dans un contexte où la demande d'énergie ne cesse de croître et où les énergies renouvelables font face au problème lié à l'intermittence<fnref n="1" /> (photovoltaïque, éolien...), le stockage devient un enjeu majeur. Les batteries devraient pouvoir répondre à cette demande, aujourd'hui et dans les

<footnote n="1">¹ L'intermittence d'une énergie renouvelable désigne son incapacité à assurer une production constante d'électricité. S'agissant par exemple de l'éolien et du solaire, leurs productions cessent respectivement en l'absence de vent et la nuit.</footnote>
années à venir. Parmi les technologies disponibles sur le marché à l'heure actuelle, la technologie Li-ion (ions lithium) semble être la plus prometteuse, comme le montre l'augmentation importante de la production du lithium depuis ces vingt dernières années, tout en révélant cependant des limites, s'agissant notamment des ressources inégalement réparties à la surface de la planète (Figure 1). Les batteries Li-ion commencent ainsi à se démocratiser, assurant un stockage efficace de l'énergie, pour une utilisation dans des dispositifs électroniques portables, tels que nos téléphones mobiles ou encore des véhicules hybrides ou tout électriques, faisant l'objet d'une attention toute particulière en termes de recherche universitaire et industrielle (Larcher & Tarascon, 2015 ; Zubi et al., 2018). La plupart des efforts portent aujourd'hui sur l'étude de nouveaux matériaux ou de nouvelles technologies (lithium-air, lithium-soufre... ; Nayak et al., 2018). Cependant, l'intégration du matériau actif<fnref n="2" /> en termes de formulation des électrodes composites a peu été étudiée jusqu'à présent, alors que les performances des batteries en dépendent directement. Ainsi, la capacité réelle des batteries commercialisées aujourd'hui atteint péniblement en moyenne la moitié de la capacité théorique du matériau actif employé, à cause des limitations liées au transport de charges (ions et électrons) au sein de l'électrode composite, en particulier au niveau des interfaces.

Les modes de sollicitation des cellules de batteries ont également un impact majeur sur leur durée de vie. À l'heure actuelle, le cahier des charges fixé pour répondre à la demande du marché doit permettre d'élaborer des batteries assurant une recharge rapide (en quelques minutes ou quelques dizaines de minutes), un stockage d'énergie optimisé, afin d'assurer une autonomie suffisante, et enfin une durée de vie de la cellule la plus longue possible, permettant un nombre de cycles charge/décharge important (plusieurs centaines ; Thackeray, Wolverton & Isaacs, 2012).

<footnote n="2">² Au sein d'une batterie Li-ion, le matériau actif (ou matière active) désigne le matériau constitutif des électrodes positive et négative de la batterie permettant l'intercalation des ions lithium au sein de sa structure.</footnote>
<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>Figure 1 - Production et ressources en lithium.</figcaption></figure>

a. Production de lithium au cours du temps. /

b. Répartition des ressources en lithium à la surface de la Terre.
Pour répondre à ces trois critères, une compréhension fine des mécanismes se produisant au sein des cellules de batteries, en particulier au niveau des interfaces, ainsi qu'une meilleure compréhension des mécanismes de vieillissement des batteries, sont donc primordiales. Les chiffres montrent que les ressources en lithium sont limitées et qu'il est essentiel de travailler à la fois sur le design de nouveaux matériaux permettant un stockage efficace et durable de l'énergie, mais également sur la durée de vie des systèmes et leur vieillissement, afin de leur assurer une longévité maximale, sans perte de performances.

Dans cet article, nous nous intéressons à plusieurs réactions chimiques et électrochimiques à fort intérêt sociétal, permettant la mise en œuvre d'un stockage efficace de l'énergie électrique, tout en montrant leurs limitations.

## Les batteries à ions lithium : principe de fonctionnement

Les batteries à ions lithium présentent aujourd'hui les meilleures performances en tant que dispositif de stockage électrochimique de l'énergie, pour diverses applications. En particulier, elles équipent à l'heure actuelle nos téléphones portables, nos ordinateurs ou encore les véhicules électriques. Cependant, les ressources disponibles en lithium étant limitées, de nouvelles technologies de batteries émergent déjà dans les laboratoires de recherche, en particulier les systèmes Na-ion ; le sodium est en effet environ 1 000 fois plus abondant que le lithium sur Terre (Sharma *et al.*, 2018). Les matériaux d'électrode négative et d'électrode positive des batteries à ions lithium et sodium souffrent de limitations en termes de vitesse de charge, de cyclabilité (cycle charge/décharge) et de capacité à restituer de manière réversible les ions échangés lors du processus d'intercalation. C'est précisément à ces limitations que de nombreux travaux de recherche s'intéressent.

L'intérêt pour le lithium provient de ses propriétés physico-chimiques. Il s'agit du plus léger des métaux (sa masse molaire étant de 6,9 g/mol), sa densité est faible (0,53 g/cm³) et sa capacité énergétique massique théorique importante (3,86 Ah/g). De plus, c'est un élément très électropositif. Cela signifie qu'il possède les propriétés d'un élément réducteur fort, avec peu d'affinité pour les électrons et donc une tendance particulière à s'oxyder pour fournir des ions lithium (Li⁺). Dans le cas des batteries, c'est précisément l'ion Li⁺ qui nous intéresse pour le stockage de l'énergie.
<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>**Figure 2 - Réactions (électro)chimiques régissant le fonctionnement d'une batterie Li-ion.**</figcaption></figure>

a. Représentation schématique d'une batterie Li-ion. /

b. Représentation schématique des réactions électrochimiques se produisant au sein de chacune des électrodes constituant ce système de stockage de l'énergie.

Source : L. Assaud.
Une batterie à ions lithium permet la conversion réversible d'énergie chimique en énergie électrique au moyen d'un système constitué d'un empilement de deux électrodes (une positive et une négative), séparées par un séparateur imprégné d'un électrolyte contenant un sel de lithium. Il s'agit d'un dispositif électrochimique. Les électrodes sont constituées de matériaux dits d'insertion dans lesquels s'intercalent des ions Li⁺ lors des phases de charge ou de décharge de la batterie. Le processus mis en jeu est donc une réaction d'intercalation/désintercalation des ions Li⁺ dans les structures cristallographiques des matériaux constitutifs de chacune des deux électrodes. L'intercalation des ions Li⁺ conduit à la variation du potentiel des électrodes *via* une réaction d'oxydoration. Pendant la décharge, les ions Li⁺ s'insèrent à l'électrode négative, tandis qu'ils se désinsèrent de l'électrode positive. Le processus inverse intervient lors de la charge de la batterie. Le stockage réversible de l'énergie électrique en énergie chimique fait ainsi intervenir deux réactions électrochimiques couplées, conduisant à un échange (interne) d'ions et un échange (externe) d'électrons vers un circuit extérieur. Un schéma explicatif des réactions mises en jeu est présenté sur la Figure 2.

## Matériaux d'électrodes et rôle des interfaces

Une électrode de batterie est constituée de matière active (s'appuyant notamment sur des métaux de transition tels que le cobalt, le nickel, le fer ou le manganèse), qui permet l'intercalation des ions lithium, d'un agent conducteur électronique (généralement du noir de carbone) et d'un liant polymérique conférant une certaine cohésion et tenue mécanique du matériau qui est déposé sur un collecteur de courant métallique (généralement du cuivre ou de l'aluminium). Dès lors, tous ces éléments additionnés les uns aux autres constituent une électrode composite complexe, au sein de laquelle des éléments de tailles différentes et de natures chimiques différentes coexistent. Autant d'interfaces entre ces différents éléments peuvent être dénombrées. Il s'agit d'interfaces entre des matériaux solides (matière active/ noir de carbone, matière active/liant polymérique, noir de carbone/ liant polymérique, matière active/collecteur de courant...), auxquelles s'ajoutent des interfaces à l'intérieur même de la matière active (particules, agglomérats de particules, clusters...). Une fois les
électrodes mises en contact avec l'électrolyte, le plus souvent liquide, le nombre d'interfaces augmente encore. Il s'agit d'interfaces solide/liquide (matière active/électrolyte, noir de carbone/électrolyte...). Le système devient ainsi particulièrement complexe, comme l'illustre la Figure 3 (Zhou *et al.*, 2018).

Chacune de ces interfaces est susceptible d'être le siège de réactions chimiques interfaciales, conduisant à la formation de couches de passivation à la surface des électrodes (Solid Electrolyte Interphase [SEI]; Lin, Liu & Cui, 2017), ou encore à la génération de résistances de contact. Il faut ici rappeler la fameuse loi d'Ohm ($U = R i$) qui montre la relation de proportionnalité entre la tension $U$, correspondant à la différence de potentiel entre les deux électrodes, et le courant $i$ débité par la batterie. Le coefficient de proportionnalité $R$ (résistance) permet de traduire les pertes de performances engendrées. Ces résistances, ou polarisations, peuvent s'avérer être de différentes natures (résistance au transfert de charge, résistance de l'électrolyte, résistances de contact, limitation diffusionnelle...). La qualité industrielle de production des matériaux actifs d'électrodes commercialisés aujourd'hui, tels que le graphite, $LiFePO_4$ (LFP) ou $LiNi_xMn_yCo_zO_2$ (NMC), permet de les rendre intrinsèquement capables d'une (dés)insertion très rapide des ions lithium. Cependant, plusieurs facteurs limitent leurs performances en termes de vitesse (puissance). Ces facteurs, qui influent sur la quantité d'ions lithium et l'apport d'électrons à la matière active, dépendent de l'architecture (nano- et microstructure) de l'électrode à travers les zones interfaciales, la percolation des matériaux, les échelles de longueur et de temps de transport des porteurs de charge (ions et électrons). Une nouvelle possibilité de progresser dans cette direction et d'explorer les relations entre l'architecture des électrodes et les procédés électrochimiques, caractéristiques des performances finales du dispositif de stockage de l'énergie. De nombreuses études sont rapportées dans la littérature à ce sujet (Besnard *et al.*, 2017; Seid *et al.*, 2012).
<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>**Figure 3** – Architecture d'une électrode de batterie Li-ion.</figcaption></figure>

a. Représentation schématique d'une électrode composite de batterie Li-ion. /

b. Visualisation de l'interface solide/solide. / c. Visualisation de l'interface solide/liquide.

Source : L. Assaud.
Dégradation et vieillissement des batteries

Tout système utilisant des cellules Li-ion doit être informé de la quantité d'énergie qui peut être stockée et de l'énergie qui peut être fournie par la batterie à tout moment. Par conséquent, des développements fiables doivent être corrélés avec des études de vieillissement précises.

Le vieillissement des batteries entraîne principalement une perte de capacité, une perte de puissance et une augmentation de la résistance interne. La compréhension des mécanismes sous-jacents est fondamentale, afin de fournir une prédiction de vieillissement précise et fiable dans les modèles. Cependant, il n'est pas toujours facile de construire un modèle, car la cellule est un système complexe comprenant des interactions entre plusieurs domaines : physique, électrochimie, thermique... Le vieillissement qualitatif de la batterie a été étudié dans tous ces domaines, qu'il s'agisse de la dégradation de l'électrolyte ou de la formation de SEI ou de déformations mécaniques. La Figure 4 permet de visualiser, par une représentation schématique, les différents paramètres et phénomènes de dégradation pouvant intervenir au sein d'une batterie (Birkl et al., 2017 ; Vetter et al., 2005 ; Broussely et al., 2005).

Plusieurs travaux portant sur la modélisation du vieillissement des batteries ont également été entrepris ces dernières années, tenant compte en particulier de différents paramètres tels que la température, l'intensité du courant appliqué et l'état de charge (State of Charge [SOC]). Ainsi, en particulier, un modèle prédictif et reparamétrable du vieillissement a été élaboré. Il repose sur une approche fatigue. Une campagne de tests expérimentaux, menée à l'Institut de Chimie Moléculaire et des Matériaux d'Orsay (ICMMO) dans le cadre des travaux de thèse the T. Plattard (2019), a été conduite afin de quantifier l'impact unitaire des paramètres de vieillissement sur la perte de capacité de chaque batterie. Plusieurs techniques expérimentales, que nous ne détaillerons pas ici, telles que la spectroscopie d'impédance électrochimique et l'analyse de capacité incrémentale (Incremental Capacity Analysis [ICA]) ont été utilisées. Ces mesures permettent d'effectuer un recalibrage du modèle. Elles sont couplées au modèle de fatigue (Plattard et al., 2019 ; Berecibar et al., 2016).
<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>**Figure 4** – Représentation schématique illustrant les principaux mécanismes de dégradation et de vieillissement d'une batterie Li-ion.</figcaption></figure>

Source : L. Assaud, adapté d'après Birkl et al., 2017.
Les phénomènes physiques conduisant à l'échauffement des cellules, unités élémentaires constitutives de la batterie, ont également été étudiés. Ces facteurs, dont dépend la génération de chaleur, sont de deux natures :

- intrinsèque à la cellule : la chimie, les composants, la géométrie de la cellule et l'état de charge ;

- extrinsèque à la cellule : la température de la cellule, le courant et la tension de sollicitation de la cellule, l'environnement thermique.

Un modèle thermo-électrique générique peut ainsi être proposé. Il passe par une étude préliminaire visant à mettre en regard les modèles physiques de vieillissement existants avec les modèles construits à partir de données empiriques, permettant d'étayer la liste des paramètres électrothermiques influençant le comportement de la batterie. Il s'agit de mesurer expérimentalement le comportement thermique au cœur de la batterie et d'évaluer l'état de santé de celle-ci en mettant en œuvre des techniques innovantes de diagnostic, comme la spectroscopie d'impédance électrochimique. Dès lors, on cherche, par le biais de campagnes d'essais, à ordonner l'influence de ces différentes grandeurs sur l'évolution de la température au sein de la batterie, et, in fine, sur le vieillissement de la batterie, selon le mode d'utilisation de celle-ci pour des applications mobilités (véhicule électrique) ou stationnaires (alimentation d'un réseau électrique).

De manière pratique, une batterie Li-ion peut espérer avoir une durée de vie d'une dizaine d'années. Par conséquent, le modèle développé devrait permettre de prédire le vieillissement de la batterie sur le long terme et d'avoir ainsi un temps de calcul rapide. Afin de produire une estimation quantitative du vieillissement, la dégradation des cellules doit être étudiée dans diverses conditions de vieillissement et les modèles consolidés avec des données et des mesures sur le terrain, afin de générer des prévisions sur la capacité de stockage d'énergie et la capacité de production d'énergie. Plusieurs générations et chimies de batteries au lithium sont testées, en utilisant des protocoles spécifiques et en surveillant les dégradations dues au vieillissement. De nombreux modèles ont déjà été développés pour simuler le comportement électrochimique des batteries (Fuller, Doyle & Newman, 1994 ; Ramadass et al., 2004 ; Ning & Popov, 2004) :
- modèles fondamentaux, ou modèles physiques ;

- modèles phénoménologiques, ou modèles empiriques ;

- modèles mathématiques.

Lorsqu'un modèle de type « fatigue » est choisi, celui-ci présente l'inconvénient de dériver avec des sollicitations répétées, de sorte que ses paramètres doivent être régulièrement réévalués. C'est ce que la technique d'ICA permet d'établir. Ainsi, l'objectif est de faire le lien entre les pics observés sur les courbes d'ICA et la perte de capacité. De manière pratique, cette méthode consiste à tracer la dérivée $dQ/dV$ en fonction de la tension de la cellule. Typiquement, cela traduit l'évolution de la tension de la cellule pendant une décharge complète, montrant des variations en fonction de la charge déplacée lors de la réaction électrochimique. Lorsque la batterie vieillie, les courbes obtenues deviennent non superposables, ce qui montre donc qu'elles sont une évidence du vieillissement. Le modèle proposé peut ensuite être reparamétré grâce à cette mesure. Dans cet exemple (Plattard et al., 2019 ; Plattard, 2019), précisons que la chimie des cellules étudiées est de type $LiNi_xMn_yCo_zO_2$ (NMC) à l'électrode positive et de type graphite à l'électrode négative ; étant entendu que ce modèle pourrait être généralisé à d'autres types de chimies. Seul l'aspect des courbes d'ICA correspondantes serait différent.

Lors du cyclage (charge-décharge) de la batterie, le vieillissement peut être dû à trois causes principales (Dubarry et al., 2011 ; Dubarry, Nan & Brooker, 2018 ; De Hoog et al., 2017) :

- La perte de lithium : de moins en moins d'ions lithium sont disponibles pour faire des allers-retours entre les deux électrodes, car certains d'entre eux sont utilisés lors de la formation d'une couche de passivation, la SEI. Les ions sont utilisés dans des réactions parasites et conduisent à des sous-produits générés au sein de l'électrolyte. Cette cause de vieillissement peut souvent expliquer le début du vieillissement.

- La perte de matière active : la matière active se retrouve isolée, avec perte de contacts avec la matrice conductrice, dissolution du métal de transition constituant le matériau actif dans l'électrolyte, modification de la structure cristalline de l'anode et de la cathode due à des insertions/désinsertions répétées. Typiquement, dans une courbe V(Q) (tension en
fonction de la charge $Q$), la perte de matière active peut être vue comme une contraction de la courbe de tension par rapport à son état initial.

- La perte de conductivité : elle correspond à une augmentation de la résistance faradique due au ralentissement du transport de masse ou de la conduction ionique au sein de l'électrode, associée à une augmentation de la résistance ohmique due aux dégradations des contacts dans les électrodes ou de la conductivité de l'électrolyte.

De manière pratique, ces mécanismes sont le plus souvent couplés au cours du processus de vieillissement. Il faut également noter qu'en plus du vieillissement en cyclage, la batterie est également sollicitée (elle vieillit) lorsqu'elle est simplement stockée ou inutilisée (Grolleau et al., 2014 ; Kassen & Delacourt, 2013). En effet, les conditions de température et d'état de charge lors du stockage ont un impact majeur sur le vieillissement des cellules. On parle alors de vieillissement calendaire. Afin de rendre compte de ces deux aspects, le modèle de fatigue utilisé met en jeu un ensemble de fonctions de pondérations, chacune afférente à un paramètre de sollicitation de la cellule, à savoir la température ($T$), le courant ($I$) ou le SOC. La perte de capacité de la cellule peut alors être exprimée de la manière suivante :

$$ \Delta Q = K^{cyc} f_{1}(T) f_{2}(I) f_{3}(SOC) \cdot Ah + K^{cal} g_{1}(T) g_{2}(I) g_{3}(SOC) \cdot \sqrt{t} $$

Les fonctions $f_i$ sont associées à la partie cyclage du vieillissement, tandis que les fonctions $g_i$ sont associées à la partie calendaire du vieillissement, $K^{cyc}$ et $K^{cal}$ étant des constantes propres à la chimie de la batterie considérée (Badey, 2012 ; Plattard, 2019). La partie « cyclage » dépend donc des ampères-heures<fnref n="3" /> (Ah) échangés, tandis que le vieillissement calendaire évolue en $\sqrt{t}$. Les fonctions de pondération $f_i$ et $g_i$ sont multipliées entre elles car elles sont interdépendantes. Elles permettent de caractériser l'impact de chaque paramètre ($I$, $T$, SOC) sur les mécanismes de dégradation de la batterie.

<footnote n="3">³ L'ampère-heure désigne l'intensité du courant électrique qui passe à travers les bornes d'une batterie fournissant un courant d'un ampère (A) pendant une heure (h).</footnote>
<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>**Figure 5** – Évolution de la capacité restante de la batterie vieillie à 45 °C à différents états de charge (SOC, en %).</figcaption></figure>

Source : L. Assaud, adapté d'après Plattard et al., 2019.
La Figure 5 montre un exemple de la capacité restante d'une cellule Li-ion pour différentes conditions de sollicitation. Nous pouvons observer ici une perte de la capacité restituée au cours de l'utilisation, influencée par les paramètres et les conditions de sollicitation.

Une utilisation et un stockage des batteries dans des conditions pas trop extrêmes (état de charge modéré, entre 50 et 80 %, température proche de l'ambiante, courant modéré) seront donc à privilégier pour assurer une longévité maximale à la cellule lors de son stockage.

## Conclusion

Ce court article permet d'illustrer la complexité d'une batterie à ions lithium, comme système de stockage électrochimique de l'énergie. Il s'agit de systèmes constitués d'électrodes composites, à structures hiérarchiques, qui contiennent une multitude d'interfaces susceptibles de conduire à des pertes de performances relativement importantes. Une fine compréhension de ces interfaces et des mécanismes s'y produisant s'avère ainsi nécessaire pour espérer améliorer les performances de ces systèmes de stockage dans les années à venir. Par ailleurs, la prédiction du vieillissement, par des techniques non intrusives, mettant en œuvre une approche modèle, constitue également un enjeu majeur pour le développement des systèmes de stockage et de conversion de l'énergie performants.

## Références bibliographiques

* BADEY Quentin, 2012. *Étude des mécanismes et modélisation du vieillissement des batteries lithium-ion dans le cadre d'un usage automobile*, thèse de doctorat, sous la dir. de S. Franger, Université Paris-Sud.

* BERECIBAR Maitane, DUBARRY Matthieu, OMAR Noshin, VILLARREAL Igor & VAN MIERLO Joeri, 2016. « Degradation Mechanism Detection for NMC Batteries based on Incremental Capacity curves », *World Electric Vehicle Journal* [En ligne], 8 (2), p. 350-361. Mis en ligne le 24/06/2016 (consulté le 19/04/2021). DOI : 10.3390/wevj8020350

* BESNARD Nicolas, ETIEMBLE Aurélien, DOUILLARD Thierry, DUBRUNFAUT Olivier, TRAN-VAN Pierre, GAUTIER Laurent, FRANGER Sylvain, BADOT Jean-Claude,
MAIRE Eric & LESTRIEZ Bernard, 2017. « Multiscale Morphological and Electrical Characterization of Charge Transport Limitations to the Power Performance of Positive Electrode Blends for Lithium-Ion Batteries », *Advanced Energy Materials* [En ligne], 7 (8), 1602239. Mis en ligne le 21/12/2016 (consulté le 19/04/2021). DOI : 10.1002/aenm.201602239

BIRKL Christoph R., ROBERTS Matthew R., MCTURK Euan, BRUCE Peter G. & HOWEY David A., 2017. « Degradation Diagnostics for Lithium Ion Cells », *Journal of Power Sources* [En ligne], 341, p. 373-386. Mis en ligne le 12/12/2016 (consulté le 19/04/2021). DOI : 10.1016/j.jpowsour.2016.12.011

BROUSSELY Michel, BIENSAN Philippe, BONHOMME Frederic, BLANCHARD Philippe, HERREYRE Sylvie, NECHEV Kamen & STANIEWICZ Robert J., 2005. « Main Aging Mechanisms in Li Ion Batteries », *Journal of Power Sources* [En ligne], 146 (1-2), p. 90-96. Mis en ligne le 31/03/2005 (consulté le 19/03/2021). DOI : 10.1016/j.jpowsour.2005.03.172

DE HOOG Joris, TIMMERMANS Jean-Marc, IOAN-STROE Daniel, SWIERCZYNSKI Maciej, JAGUEMONT Joris, GOUTAM Shovon, OMAR Noshin, VAN MIERLO Joeri & VAN DEN BOSSCHE Peter, 2017. « Combined Cycling and Calendar Capacity Fade Modelling of a Nickel-Manganese-Cobalt Oxide Cell with Real-Life Profile Validation », *Applied Energy* [En ligne], 200, p. 47-61. Mis en ligne le 12/05/2017 (consulté le 19/04/2021). DOI : 10.1016/j.apenergy.2017.05.018

DUBARRY Matthieu, TRUCHOT Cyril, CUGNET Mikaël, LIAW Bor Yann, GERING Kevin, SAZHIN Sergiy, JAMISON David & MICHELBACHER Christopher, 2011. « Evaluation of Commercial Lithium-Ion Cells Based on Composite Positive Electrode for Plug-In Hybrid Electric Vehicle (PHEV) Applications. Part I: Initial Characterizations », *Journal of Power Sources* [En ligne], 196 (23), p. 10328-10335. Mis en ligne le 25/08/2011 (consulté le 19/04/2021). DOI : 10.1016/j.jpowsour.2011.08.077

DUBARRY Matthieu, NAN Qin & BROOKER Paul, 2018. « Calendar Aging of Commercial Li-Ion cells of different chemistries-A review », *Current Opinion in Electrochemistry*, 9, p. 106-113. DOI : 10.1016/j.coelec.2018.05.023

FULLER Thomas F., DOYLE Marc, NEWMAN John, 1994. « Simulation and Optimization of the Dual Lithium Ion Insertion Cell », *Journal of the Electrochemical Society*, 141, 1, p. 1-10. DOI : 10.1149/1.2054684

GROLLEAU Sébastien, DELAILLE Arnaud, GUALOUS Hamid, GYAN Philippe, REVEL Renaud, BERNARD Julien, REDONDO-IGLESIAS Eduardo & PETER Jérémy, 2014. « Calendar Aging of Commercial Graphite/LiFePO₄ Cell: Predicting Capacity Fade under Time Dependent Storage Conditions »,
*Journal of Power Sources* [En ligne], 255, p. 450-458. Mis en ligne le 11/12/2013 (consulté le 19/04/2021). DOI: 10.1016/j.jpowsour.2013.11.098

KASSEN Mohammad & DELACOURT Charles, 2013. « Postmortem Analysis of Calendar-Aged Graphite LiFePO₄ Cells », *Journal of Power Sources* [En ligne], 235, p. 159-171. Mis en ligne le 13/02/2013 (consulté le 19/04/2021). DOI: 10.1016/j.jpowsour.2013.01.147

LARCHER Dominique & TARASCON Jean-Marie, 2015. « Towards Greener and More Sustainable Batteries for Electrical Energy Storage », *Nature Chemistry* [En ligne], 7, p. 19-29. Mis en ligne le 17/11/2014 (consulté le 19/04/2021). DOI: 10.1038/NCHEM.2085

LIN Dingchang, LIU Yayuan & CUI Yi, 2017. « Reviving the Lithium Metal Anode for High-Energy Batteries », *Nature Nanotechnology* [En ligne], 12, p. 194-2016. Mis en ligne le 07/03/2017 (consulté le 19/04/2021). DOI: 10.1038/NNANO.2017.16

NAYAK Prasant Kumar, YANG Liangtao, BREHM Wolfgang & ADELHELM Philipp, 2018. « From Lithium-Ion to Sodium-Ion Batteries: Advantages, Challenges, and Surprises », *Angewandte Chemie – International Edition* [En ligne], 57 (1), p. 102-120. Mis en ligne le 19/06/2017 (consulté le 19/04/2021). DOI : 10.1002/anie.201703772

NING Gang & POPOV Branko N., 2004. « Cycle Life Modeling of Lithium-Ion Batteries », *Journal of the Electrochemical Society* [En ligne], 151 (10), p. A1584-A1591. Mis en ligne le 21/09/2004 (consulté le 19/04/2021). DOI: 10.1149/1.1787631

PLATTARD Tiphaine, 2019. *Modélisation du vieillissement d'une batterie Lithium-ion. Couplage d'un modèle de fatigue avec un modèle comportemental*, thèse de doctorat, sous la dir. de S. Franger et le co-encadrement de L. Assaud & N. Barnel, Université Paris-Saclay.

PLATTARD Tiphaine, BARNEL Nathalie, Assaud Loïc, FRANGER Sylvain & DUFFAULT Jean-Marc, 2019. « Combining a Fatigue Model and an Incremental Capacity Analysis on a Commercial NMC/Graphite Cell under Constant Current Cycling with and without Calendar Aging », *Batteries* [En ligne], 5 (1), 36. Mis en ligne le 21/03/2019 (consulté le 19/04/2021). DOI: 10.3390/batteries5010036

RAMADASS Prem, HARAN Bala, GOMADAM Parthasarathy M., WHITE Ralph & POPOV Branko N., 2004. « Development of First Principles Capacity Fade Model for Li-Ion Cells », *Journal of the Electrochemical Society* [En ligne], 151 (2), p. A196-A203. Mis en ligne le 08/01/2004 (consulté le 19/04/2021). DOI: 10.1149/1.1634273
SEID Khalid A., BADOT Jean-Claude, DUBRUNFAUT Olivier, LEVASSEUR Stéphane, GUYOMARD Dominique & LESTRIEZ Bernard, 2012. « Multiscale Electronic Transport Mechanism and True Conductivities in Amorphous Carbon-LiFePO₄ Nanocomposites », *Journal of Materials Chemistry* [En ligne], 22 (6), p. 2641-2649. Mis en ligne le 20/12/2011 (consulté le 19/04/2021). DOI : 10.1039/c2jm13429b

SHARMA Lalit, BHATIA Ankush, ASSAUD Loïc, FRANGER Sylvain & BARPANDA Prabeer, 2018. « Ultra-Rapid Combustion Synthesis of Na₂FePO₄F Fluorophosphate Host for Li-Ion and Na-Ion Insertion », *Ionics* [En ligne], 24, p. 2187-2192. Mis en ligne le 07/12/2017 (consulté le 19/04/2021). DOI : 10.1007/s11581-017-2376-3

THACKERAY Michael M., WOLVERTON Christopher, ISAACS Eric D., 2012. « Electrical Energy Storage for Transportation: Approaching the Limits of, and Going Beyond, Lithium-Ion Batteries », *Energy & Environmental Science* [En ligne], 5 (7), p. 7854-7863. Mis en ligne le 31/05/2012 (consulté le 19/04/2021). DOI : 10.1039/c2ee21892e

VETTER Jens, NOVÁK Petr M., WAGNER Markus R., VEIT Claudia, MÖLLER Kai-Christian, BESENHARD Júrgen Otto M., WINTER Martin, WOHLFAHRT-MEHRENS Margret, VOGLER Christian & HAMMOUCHE Abderrezak, 2005. « Ageing Mechanisms in Lithium-Ion Batteries », *Journal of Power Sources* [En ligne], 147 (1-2), p. 269-281. Mis en ligne le 14/03/2005 (consulté le 19/04/2021). DOI : 10.1016/j.jpowsour.2005.01.006

ZHOU Limin, ZHANG Kai, HU Zhe, TAO Zhanliang, MAI Liqiang, KANG Yong-Mook, CHOU Shu-Lei & Chen Jun, 2018. « Recent Developments on and Prospects for Electrode Materials with Hierarchical Structures for Lithium-Ion Batteries », *Advanced Energy Materials* [En ligne], 8 (6), 1701415. Mis en ligne le 16/11/2017 (consulté le 19/04/2021). DOI : 10.1002/aenm.201701415

ZUBI Ghassan, DUFO-LÓPEZ Rodolfo, CARVALHO Monica & PASAOGLU Guzay, 2018. « The Lithium-Ion Battery: State of the Art and Future Perspectives », *Renewable and Sustainable Energy Reviews* [En ligne], 89, p. 292-308. Mis en ligne le 11/04/2018 (consulté le 19/04/2021). DOI : 10.1016/j.rser.2018.03.002
# A Systematic Review of Qualitative Studies on Residential Consumer Experience with Smart Meters and Dynamic Pricing

Penelope BUCKLEY

## RÉSUMÉ

La littérature qualitative concernant l'étude de l'expérience des consommateurs avec les compteurs intelligents, ainsi que les incitations qui y sont associées, est analysée afin d'identifier les barrières à leur acceptation et à leur adoption. L'acceptation est un élément clé car les ménages doivent d'abord être prêts à installer des compteurs intelligents chez eux. Ladoption permet quant à elle de savoir si ces dispositifs peuvent être efficaces. Parmi les barrières identifiées, il y a le fait que les ménages ne font pas confiance aux compagnies d'énergie. Ils ne savent pas comment agissent les compteurs intelligents et comment ils peuvent les utiliser à leur profit. Ils trouvent que la tarification dynamique est complexe et lorsqu'ils ont le choix, peu d'entre eux optent pour cette tarification. L'effet sur la consommation de ces dispositifs est souvent de courte durée, les économies monétaires étant rarement suffisamment élevées pour encourager des changements de comportement persistants et les ménages étant contraints de faire un feedback selon leur niveau de confort personnel – sur lequel ils ne sont pas prêts à faire des compromis – et les rigidités de leur vie quotidienne. Grâce à cette analyse, différents segments cibles de consommateurs de ces compteurs intelligents sont identifiés.

The average residential consumer has learnt to be a passive user of electricity. For this consumer electricity has an invisible quality; it arrives in the household through hidden wires and is consumed as part of daily life and routine, which makes it difficult to connect daily activities to energy consumption (Burgess & Nye, 2008; Hargreaves, Nye & Burgess, 2010). Residential consumers tend to overestimate their energy use in terms of
visible, low-energy appliances such as lighting, whereas they underestimate
consumption from less visible, high-energy items (Attari *et al.*, 2010).

Furthermore, most residential consumers pay a fixed rate for electricity. All consumed kilowatt hours (kWh) are charged at the same fixed price; the consumer does not differentiate between a kWh consumed at 7 pm or one that is consumed at 4 am. Yet these two kWh do not have the same production costs, as electricity consumed during peak hours costs significantly more to produce and distribute (Faruqui, 2012). This lack of transparent pricing gives electricity an unlimited quality; no matter how much is consumed, no matter when it is consumed, the price per kWh remains the same.

In reality, electricity is not invisible nor in unlimited supply. Electricity grids across the world are under pressure to supply enough to meet the demands of modern life. With the electrification of the home and domestication of technology, energy needs have changed and energy networks cannot keep up (Verbong, Beemsterboer & Sengers, 2013). This increased demand is putting great strain on electricity generators, with certain generators only used for a few hours a year to meet demand on high peak days. In the EU 5–8% of electricity network capacity is used only 1% of the time (Faruqui, Harris & Hledik, 2010).

Across the world, countries are setting objectives to facilitate the transition to a greener society with fewer CO₂ emissions, more renewable energy sources and increased energy savings. This transition to a cleaner, sustainable energy system requires residential consumers to take a more active role in energy systems. To aid consumers, smart meters (SMs) are being installed with associated in-home displays (IHDs) that better inform households of their real-time energy consumption and encourage reduced consumption through incentives such as dynamic pricing (DP).

SM implementation by consumers is considered central to the success of the electricity grid transition, and equally one of its greatest barriers (Verbong, Beemsterboer & Sengers, 2013). To lower energy consumption, consumers must not only accept the installation of SMs and the use of different incentives, but also engage with the information and incentives provided, and use them to modify their daily
energy-consuming behaviour<fnref n="1" /> (Buchanan, Russo & Anderson, 2015). This paper systematically reviews studies presenting interviews, focus groups and surveys with residential consumers to provide a qualitative analysis of the different barriers to acceptance and adoption of SMs and DP.

## Method

Appropriate articles were located through searches of CrossRef, EconLit, EconPapers Repec, Google Scholar, NBER, ScienceDirect, SpringerLink, Web of Science and SSRN databases using the following keywords:

- Type of consumption: electricity consumption, electricity demand, electricity usage, energy consumption, energy demand, energy usage

- Type of incentive: smart meter, advanced met*, feedback, nudge, norm, dynamic pricing, tariff, time of use, critical peak pricing, real time pricing, peak time rebate

- Level of consumption: residential, household, consumer

This search produced a selection of 3153 references. After eliminating duplicate and irrelevant references based upon title and abstract, 47 articles written in English and carried out in a developed country since 2005² were kept for review. Table 1 provides details of the study selection methodology. The 47 articles were thoroughly read in order to identify the main barriers to SM and DP acceptance and adoption.

<footnote n="1">¹ See Buckley (2020) for a complementary meta-analysis of quantitative experimental results from using different information and incentives to encourage households to lower their energy consumption.</footnote>

<footnote n="2">² Only references from 2005 onwards were considered to reflect studies taking place during the “Smart Grid Era” (McKerracher & Torriti, 2013).</footnote>
<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>**Table 1** - Study selection flowchart.</figcaption></figure>

Source: P. Buckley.
## Barriers to Acceptance

In today's society, much of an individual's life is tracked, monitored and analysed. SMs are another example of such monitoring, yet there is an increasing amount of opposition to their use. Equally, time-variant tariffs are not a new way of pricing goods and services. Consumers face DP in numerous areas; when buying a plane or train ticket, when reserving a hotel or hiring a car, and when using a toll bridge. However, such pricing programmes have low penetration in the electricity market (Dütschke & Paetz, 2013).

## *Mistrust of Energy Companies' Intentions*

Consumers are wary of energy companies' motives for providing SM technology due to previous bad experience (Hall, Jeanneret & Rai, 2016). Energy companies may not offer an SM package that is in the interest of the household, but one that serves the energy companies' interest (Kaufmann, Künzel & Loock, 2013). Consumers who feel that energy companies benefit most from the use of SMs are less positive about SM installation in their homes (Krishnamurti et al., 2012). Furthermore, householders doubt whether energy companies will pass on the monetary savings to customers. Instead, they believe energy companies will prioritise maintaining their profit margins, given profits increase as consumers use more energy (Goulden et al., 2014; Spence et al., 2014). Dutch stakeholders<fnref n="3" /> express ambiguity as to whether SM installation is in the interest of end-users. They emphasise that while there are advantages for consumers, energy companies have their own motivations and it is unclear as to whose interests are better served (Verbong, Beemsterboer & Sengers, 2013).

Australian households' trust in their energy supplier greatly affects their willingness to participate in direct load control, with those who explicitly express mistrust being much less likely to participate. Even when this lack of mistrust is addressed, the proportion of households willing to participate only increases by a marginal amount (Stenner et al., 2017). Even attempts to address issues of misinformation may backfire; when

<footnote n="3">³ The stakeholders interviewed represented governmental organisations, electrical and gas utility companies, researchers of energy-related consumer behaviour, and residents.</footnote>
American consumers are better informed about SM technology, they are more likely to react negatively to the technology (Horne *et al.*, 2015).

Trust remains an issue once the SM has been installed. Consumers are unsure of what energy companies will do with the substantial amount of data on their energy consumption behaviour and habits (Richter & Pollitt, 2018). Dutch households are concerned that energy companies will use data for commercial means (Naus *et al.*, 2014). Namely, that energy companies will be able to use the real-time data to market specific services and/or products to consumers. For this reason, consumers are willing to pay a significant amount to have an SM which has no effect on privacy (Pepermans, 2014). This lack of trust increases the psychological costs that consumers face, as they must spend time monitoring energy companies' use of their data (Gerpott & Paukert, 2013).

Though trust issues are mostly viewed as a barrier to adoption of SMs, American consumers suggest that the increased accuracy of energy bills due to real-time feedback from SMs provides energy companies with an opportunity to build trust with consumers (Krishnamurti *et al.*, 2012). However, households could face increased bills if their consumption was previously underestimated (Raimi & Carrico, 2016).

*Uncertainty Regarding Technology*

With new technologies of a particularly technical nature, consumers are not always sure of what the technology is and what it can do. Few surveyed American consumers have heard of SMs and smart grids, and those who have are not sure of their purpose (Raimi & Carrico, 2016). Both British and American consumers have a tendency to confuse SMs with the devices required to display energy consumption data, expecting an SM to come with an IHD so that they can verify the accuracy of their energy bill and see appliance-specific data describing their energy consumption in detail (Darby, 2010; Krishnamurti *et al.*, 2012).

German consumers are also unsure of what dynamic electricity pricing is and what it can do. Of 160 participants, 53% believed that DP may result in a reduction in their energy use (Dütschke & Paetz, 2013). Added to this uncertainty are difficulties in calculating peak and
off-peak consumption, given consumers are generally unaware of the dif-
ferent energy demands of their various appliances (Goulden et al., 2014).

This uncertainty is unsurprising given how the traditional electric-
ity market is set up; households are accustomed to being passive users of
energy. The implications of DP in the residential sector goes against years
of policy aimed at reducing price volatility for residential consumers in the
electricity market (Alexander, 2010). This uncertainty can lead to confu-
sion in regard to the benefits and risks of SM and DP, leading to unrealistic
expectations (potentially in favour of energy companies) and disappointed
consumers (Krishnamurti et al., 2012).

Complexity of Tariffs

In choice-based experiments, few Norwegian participants opt for the
more complicated time of use (TOU) or critical peak pricing (CPP) tar-
iffs, even when offered SM technology to automatically measure their
hourly consumption (Ericson, 2011). German participants are more
likely to select a simple TOU tariff with low price variation, as opposed
to dynamic real-time pricing (RTP) with high price variation (Dütschke
& Paetz, 2013; Schlereth, Skiera & Schulz, 2018). Time-variant tariffs
are generally considered too complex, with consumers particularly con-
fused if the tariff contains multiple components<fnref n="4" />, odd-endings to price
values or uses percentages (Layer, Feurer & Jochem, 2017).

However, greater knowledge of energy conservation increases the like-
lihood that consumers choose TOU and CPP tariffs (Yoshida, Tanaka
& Managi, 2017). Indeed, consumers generally prefer dynamic tariffs to
static tariffs, as Dütschke & Paetz (2013) experiment using different tariffs
in a smart home laboratory over 8 weeks reveals; three of the four partici-
pants preferring dynamic tariffs to static tariffs, with the exception of the
most dynamic tariff including both varying prices and load limits.

<footnote n="4">⁴ Price components refer to the number of differently priced periods. For example, a simple TOU tariff would have two price periods: peak and off-peak.</footnote>
## Reluctance Towards Automation and Third-party Control

A particular concern with SM installation is relinquishing control of one's environment to energy companies (Barnicoat & Danson, 2015). Krishnamurti *et al.* (2012) find that American consumers believe SMs will be used by energy companies to control household energy use; for example, to cut off supply to households that consume too much electricity.

Dutch households prefer manual control to automatic SM control in order to make their own decisions regarding when to turn off appliances. These households do not wish to lose control for the sake of convenience (Leijten *et al.*, 2014). When Swedish consumers are willing to allow third-party control of their appliances, they expect substantial monetary compensation to do so (Broberg & Persson, 2016). On the other hand, German consumers prefer a system in which smart appliances can react automatically to variations in prices rather than making the changes themselves (Dütschke & Paetz, 2013).

Belgian consumers are willing to accept a trade-off between no automation and total automation, preferring to monitor and self-program the SM and IHD to automatically turn off appliances that have been on stand-by for too long (Pepermans, 2014). British participants are willing to accept an electricity tariff with a limited amount of control of their heating by a third party over a more dynamic TOU tariff (Fell *et al.*, 2015).

For households unwilling to allow third-party intervention to control their energy consumption, it is unlikely that they would make the necessary behavioural changes in order to reduce energy consumption (Verbong, Beemsterboer & Sengers, 2013). Additionally, the extent to which consumers are willing to allow automatic control is limited by their willingness to compromise on their desired comfort level.

## Barriers to Adoption

Assuming consumers have accepted SM installations in their homes, the next issue to consider is whether households will engage with the information and respond to the incentives provided in order to lower their consumption.
*Limited Motivation from Monetary Savings*

Consumers typically state that their main motivation for accepting SMs and DP is financial. British consumers expect to make financial savings that are double the price they pay for “smart services” (Richter & Pollitt, 2018). When choosing between tariffs, German consumers expect to save 50 €–150 € (Dütschke & Paetz, 2013). Actual savings are in the order of 20 €–60 €; the lower end of these expectations.

Although monetary savings are the main driving factor to accepting SM and DP, actual savings from smarter energy consumption in individual appliances are likely to be too small to induce behavioural changes (Goulden et al., 2014); pennies rather than pounds (Hargreaves, Nye & Burgess, 2010). On the other hand, some participants in Murtagh, Gatersleben & Uzzell (2014) find that each little saving adds up; though others feel that they are comfortably well-off to not bother with trying to save energy to lower their bills.

To motivate engagement with energy consumption data, Bager & Mundaca (2017) frame consumption information as a salient loss compared to an amount spent on electricity. Framing information as a loss of money instead of a cost saving invokes greater motivation, as consumers do not wish to lose earnt money.

*Understanding of Information on Display*

To allow consumers to make the most out of the two-way communication capabilities of SMs, they require an IHD to visualise their energy consumption in real time. German households believe that such a device is a necessity for DP tariffs as without it, they do not feel adequately informed to be able to make the appropriate changes to their behaviour (Dütschke & Paetz, 2013).

IHDs can present consumption data in a variety of ways. In an investigation of the effectiveness of IHDs, British consumers respond quickest to changes in information when presented numerically, and find analogue displays<fnref n="5" /> hardest to understand. Participants

<footnote n="5">⁵ The study presents the consumption level on an analogue scale (a dial like a speedometer in a car) as opposed to a digit or in the form of a smiley or sad face.</footnote>
prefer consumption data to be in colour, but this does not improve
their understanding (Chiang, Natarajan & Walker, 2012). On the
other hand, both Italian and British consumers quickly understand
colour-based feedback, but prefer numerical information to be dis-
played as well (Bonino, Corno & De Russis, 2012).

Households express a preference for consumption data to be displayed in monetary terms, rather than in energy units or CO₂ emissions, as such information is more relatable and comparable (Hargreaves, Nye & Burgess, 2010; Karjalainen, 2011; Raw & Ross, 2011; Buchanan, Russo & Anderson, 2014). While it is understandable that monetary comparisons are more relatable for consumers, they may not be of much value if prices have changed across different time periods. In this case, energy unit comparisons would be of more use (Darby, 2010; Karjalainen, 2011). American consumers are particularly interested in an appliance-level breakdown of their energy consumption (Krishnamurti et al., 2013).

Spence et al. (2014) find that participants who see their hypothetical
consumption in monetary or energy units are more likely to state finan-
cial reasons as motivation for lowering their demand. Those who receive
consumption information in terms of CO₂ emissions are more likely
to cite environmental motivations. Participants’ motivations are clearly
primed by their IHD’s data presentation; as different displays evoke dif-
ferent motivations. Interestingly, participants who see monetary units
are more likely to say that lowering their energy consumption is not
worth it. Australian households find that IHDs focus too much on the
numbers, on quantifying what can be “saved and shaved” rather than on
what households can do to change their behaviour and ultimately lower
their consumption (Strengers, 2011).

Inflexibility of Daily Routines

The principal objective of DP is to lower consumption during peak
periods when demand is higher and electricity costs more to pro-
duce (Faruqui, Harris & Hledik, 2010). Households feel that there
is little that they can do to prevent their natural peaks of energy
consumption (due to inflexible work routines or ingrained energy
consumption habits) without drastically changing their lifestyle (Naus *et al.*, 2014; Hall, Jeanneret & Rai, 2016).

UK households are reluctant to lower consumption below their normal level and, when prompted to do so, become defensive. They feel that they have no control over certain aspects of their energy consumption; certain appliances are necessities no matter how much is consumed and they are not willing to sacrifice their quality of life to save a small amount on energy (Hargreaves, Nye & Burgess, 2010). Households with children are particularly inflexible during the evening peak, leading to difficulties in their ability to adjust consumption during potentially high-priced hours (Nicholls & Strengers, 2015).

German households are willing to change certain behaviours and use certain appliances at off-peak hours, such as dishwashers, washing machines and tumble dryers. However, they are unwilling, and potentially unable, to change their time of use of other activities related to comfort or entertainment (Dütschke & Paetz, 2013). Similarly, Goulden *et al.* (2014) finds that consumers are willing to adjust their habits in regard to appliances where energy consumption is not at the point of use, i.e. white goods, but unwilling to do so for items that consume energy at the point of use, i.e. showers and televisions.

Ericson (2011) hypothesises that consumers whose consumption patterns are favourable to DP (i.e. their consumption is low during peak periods) are more likely to accept such tariffs. However, this will not have the desired demand reduction effect for these consumers, as they have less demand to shift to begin with. These consumers will benefit from DP without demand responsiveness. This is true of both British and German participants in choice experiments who are more likely to choose a time-variant tariff if they consider that shifting consumption is an easy task (Buryk *et al.*, 2015; Schlereth, Skiera & Schulz, 2018).

## Novelty Factor of Consumption Information

A common theme in field experiments and pilot studies using SMs, IHDs and DP is that behavioural changes made by households are short-lived. There is an initial novelty factor when households use IHDs frequently to identify a baseline or normal level of consumption (Oltra *et al.*, 2013). Any
deviations from this level are then identified and acted upon (Strengers, 2011; Buchanan, Russo & Anderson, 2014; Westskog, Winther & Sæle, 2015).

This identification leads to reactive and proactive behavioural changes. When energy consumption is unusually high, households identify and turn off appliances as necessary (reactive). In the longer term, they monitor individual appliances to determine which are inefficient and need replacing (proactive; Hargreaves, Nye & Burgess, 2010). Essentially, this affects future consumption decisions, with households taking energy efficiency into greater consideration when purchasing new appliances.

However, IHDs are rarely used by households in the longer term; they become part of the background of daily life and are used to monitor abnormalities rather than elicit demand reduction (Hargreaves, Nye & Burgess, 2013). This finding is corroborated by Schleich *et al.* (2013) who report limited use of feedback via a web portal, and by Ueno *et al.* (2006) who find a decrease in the number interactions with an IHD a few weeks after installation.

Studies on DP are not without questions as to the durability of demand response. Faruqui & George (2005) find that under TOU pricing, the demand response across two summers greatly decreases; from 5.9% in summer 2003 to 0.6% in summer 2004. An Italian experiment finds that consumption increases under TOU pricing compared to flat-rate tariffs (Torriti, 2012). This could be considered a rebound effect, where households respond to the lower off-peak price by increasing their consumption off-peak by more than they lower their consumption in the peak period.

## *Effect on Household Dynamics*

In Hargreaves, Nye & Burgess (2010) mostly male household members use IHDs, with female members reported as “uninterested”. IHDs are seen to cause conflict within households; as some individuals feel their actions are being constantly monitored by another member of the household. However, though the male household members may be more likely to be the bill payer, it is often the female household members who are responsible for managing daily activities and thus energy consumption of the household (Murtagh, Gatersleben & Uzzell, 2014).
Households with children and older people are less likely to sacrifice comfort and convenience to lower their energy consumption (Murtagh, Gatersleben & Uzzell, 2014). These types of households are less flexible than others. Older generations, in particular, are more likely to spend more time at home, and they may have certain needs or health issues that require consuming energy (Barnicoat & Danson, 2015). In focus groups with both children and their parents, Fell & Chiu (2014) find that although parents are interested in discussing energy consumption for their children's educational benefit, implementing energy-saving behaviours is a low priority.

## Conclusion and recommendations

SMs and DP correct two market failures in the residential electricity market: SMs make energy visible by providing consumption information, and DP limits how much energy can be consumed by charging residential consumers prices that reflect actual costs at a given time. This paper has reviewed the qualitative literature on how households and consumers perceive, interact with and use SMs, IHDs and DP as tools and incentives to lower their energy consumption. Four barriers to acceptance and five barriers to adoption of both SMs and DP have been highlighted. In order for SMs and their associated incentives to be effective at encouraging households to lower their consumption, the barriers to acceptance and adoption discussed above will need to be overcome. This paper concludes with recommendations for overcoming these barriers.

Energy companies should increase their efforts to rebuild consumer trust where it has been lost. Such efforts will need to be credible given that non-verifiable attempts at “trust building” are insufficient to increase consumer confidence in energy companies (Stenner et al., 2017). Trust could be rebuilt by decreasing the uncertainty around the impact of SMs, IHDs and DP on household bills. In particular, as the introduction of SMs results in more reliable billing, some consumers whose consumption was previously underbilled will see an increase in their bill despite not changing their behaviour. To build trust with these consumers, energy companies could pledge to freeze consumer bills for a certain transition period after the installation of an SM to allow households to familiarise themselves with the
technology. This would be a similar practice to that of designing DP tariffs
to be revenue neutral (Faruqui, Hledík & Tsoukalis, 2009).

Given the increased complexity of DP tariffs relative to flat-rate tariffs,
consumers need to be carefully informed of the detail and educated as
to how such tariffs can be beneficial to them. In particular, energy com-
panies should take care to limit the complexity of tariffs (Layer, Feurer
& Jochem, 2017). After exposure to DP in experimental studies, house-
holds are more likely to opt for such tariffs in their daily life (Dütschke
& Paetz, 2013; Yoshida, Tanaka & Managi, 2017). Energy companies
should work on effective communication strategies to better inform
households about both the technology and incentives, as doing so can
build trust, and has been shown to increase consumers' willingness to
accept SMs and DP.

Engaging consumers with the information provided by SMs and IHDs
is paramount to effective energy consumption reduction. Simply stating
how much money households are saving highlights that only small mon-
etary amounts are saved with each energy-saving action, and may serve
to discourage energy-saving efforts (Hargreaves, Nye & Burgess, 2010;
Murtagh, Gatersleben & Uzzell, 2014). Different presentations of con-
sumption information invoke different motivations to save energy, and
different individuals respond differently to these presentations (Spence
et al., 2014). Given this, it is unlikely that a one-size-fits-all approach
would be successful at encouraging reductions in consumption: a more
individual approach may be appropriate.

With regard to smart service preferences, Kaufmann, Künzel &
Loock (2013) identify four different segments of Swiss consumers: “tech-
nology minded”, “safety minded”, “risk-averse” and “price sensitive”.
Murtagh, Gatersleben & Uzzell (2014) categorise British participants
into one of three groups: “monitor enthusiasts”, “aspiring energy savers”
and “energy non-active”. Richter & Pollitt (2018) find three specific clus-
ters of British consumer types: “private data”, “risk averse”, and “open
data”. Concerning the choice of dynamic tariffs, Schlereth, Skiera &
Schulz (2018) separate German consumers into three different groups:
“price sensitive”, “flexible” and “risk averse”.
Across these different consumer categorisations, four clear segments can be identified:

- Technophiles, who are enthusiastic about receiving data on their consumption and managing it, and who are open to sharing their data in order for energy companies to provide automated control of appliances

- The data usage conscious, who are concerned about how their data can be exploited and who prefer to retain control of their own energy consumption

- The risk-averse, who have strong preferences for a tariff with a low peak/off-peak price ratio or a flat-rate tariff. They do not value potential monetary savings as highly, and are more technology-averse

- And the price-sensitive, who prefer a tariff with a high peak/off-peak price ratio and are more likely to switch to DP contracts.

An additional category consists of pro-environmental consumers, who see the positive environmental benefits of using an SM and IHD to reduce their energy consumption. These consumers derive additional utility due to a “warm glow” effect of giving to others, or to the environment (Gerpott & Paukert, 2013).

If these different segments of consumers can be identified, then appropriate technology and incentives can be offered to them so that they have the tools most relevant to their characteristics, motivations and situation. These tools will be more effective at engaging with consumers to lower their energy consumption. Therefore, rather than a one-size-fits-all approach to energy saving, a consumer segment-specific approach is recommended.

That being said, a consumer segment that may not necessarily benefit from the use of SMs and IHDs to reduce energy use is the segment of consumers for whom energy consumption is already low, as they will have little scope to further reduce their demand (Darby, 2010). Such consumers may be pro-environmental consumers who have already reduced their consumption through other mechanisms, or low-income consumers who may not have the means to consume large quantities of energy, nor the scope to further reduce their consumption without
becoming fuel-poor. Special consideration should be taken when targeting this particular consumer segment.

Finally, automation and third-party control was found to be a significant barrier to acceptance even though it has the potential to help overcome the barrier to adoption concerning the inflexibility of daily life. Given that households may find it difficult to shift some consumption, the recommendation here is to focus on demand that can be shifted, and to provide households with technology that will allow for automatic peak demand shifting of appliances for which consumption is not at the point of use. Introducing automation and third-party control may also help to increase consumer trust in energy companies if it helps consumers achieve energy savings with minimal effort. Such technology will not be readily accepted by all consumers, and so the focus here should be on technophiles and price-sensitive consumers.

## References

ALEXANDER Barbara R., 2010. "Dynamic Pricing? Not So fast! A Residential Consumer Perspective", *The Electricity Journal* [Online], 23 (6), p. 39-49. Online since 30/06/2010 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.tej.2010.05.014

ATTARI Shahzeen Z., DEKAY Michael L., DAVIDSON Cliff I. & BRUINE DE BRUIN Wändi, 2010. "Public Perceptions of Energy Consumption and Savings", *Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America* [Online], 107 (37), p. 16054-16059. Online since 16/08/2010 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1073/pnas.1001509107

BAGER Simon & MUNDACA Luis, 2017. "Making 'Smart Meters' Smarter? Insights from a Behavioural Economics Pilot Field Experiment in Copenhagen, Denmark", *Energy Research & Social Science* [Online], 28, p. 68-76. Online since 25/04/2017 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.erss.2017.04.008

BARNICOAT Greta & DANSON Mike, 2015. "The Ageing Population and Smart Metering: A Field Study of Householders' Attitudes and Behaviours towards Energy Use in Scotland", *Energy Research & Social Science* [Online], 9, p. 107-115. Online since 29/08/2015 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.erss.2015.08.020
BONINO Dario, CORNO Fulvio & DE RUSSIS Luigi, 2012. "Home Energy Consumption Feedback: A User Survey". *Energy and Buildings* [Online], 47, p. 383-393. Online since 21/12/2011 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.enbuild.2011.12.017

BROBERG Tomas & PERSSON Lars, 2016. "Is our Everyday Comfort for Sale? Preferences for Demand Management on the Electricity Market", *Energy Economics* [Online], 54, p. 24-32. Online since 14/11/2015 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.eneco.2015.11.005

BUCHANAN Kathryn, RUSSO Riccardo & ANDERSON Ben, 2014. "Feeding Back about Eco-Feedback: How Do Consumers Use and Respond to Energy Monitors?", *Energy Policy* [Online], 73, p. 138-146. Online since 02/06/2014 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.enpol.2014.05.008

—, 2015. "The Question of Energy Reduction: The Problem(s) with Feedback", *Energy Policy* [Online], 77, p. 89-96. Online since 17/12/2014 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.enpol.2014.12.008

BUCKLEY Penelope, 2020. "Prices, Information and Nudges for Residential Electricity Conservation: A Meta-Analysis", *Ecological Economics* [Online], 172, 106635. Online since 05/03/2020 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.ecolecon.2020.106635

BURGESS Jacquelin & NYE Michael, 2008. "Re-Materialising Energy Use through Transparent Monitoring Systems", *Energy Policy* [Online], 36 (12), p. 4454-4459. Online since 23/10/2008 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.enpol.2008.09.039

BURYK Stephen, MEAD Doug, MOURATO Susana & TORRITI Jacopo, 2015. "Investigating Preferences for Dynamic Electricity Tariffs: The Effect of Environmental and System Benefit Disclosure", *Energy Policy* [Online], 80, p. 190-195. Online since 13/02/2015 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.enpol.2015.01.030

CHIANG Teresa, NATARAJAN Sukumar & WALKER Ian, 2012. "A Laboratory Test of the Efficacy of Energy Display Interface Design", *Energy and Buildings* [Online], 55, p. 471-480. Online since 28/07/2012 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.enbuild.2012.07.026

DARBY Sarah, 2010. "Smart Metering: What Potential for Householder Engagement?", *Building Research & Information* [Online], 38 (5), p. 442-457. Online since 25/08/2010 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1080/09613218.2010.492660
DÜTSCHKE Elisabeth & PAETZ Alexandra-Gwyn, 2013. "Dynamic Electricity Pricing: Which Programs Do Consumers Prefer?", *Energy Policy* [Online], 59, p. 226-234. Online since 27/04/2013 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.enpol.2013.03.025

ERICSON Torgeir, 2011. "Households' Self-Selection of Dynamic Electricity Tariffs", *Applied Energy* [Online], 88 (7), p. 2541-2547. Online since 12/02/2011 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.apenergy.2011.01.024

FARUQUI Ahmad, 2012. "The Ethics of Dynamic Pricing", in F. P. Sioshansi (ed.), *Smart Grid. Integrating Renewable, Distributed & Efficient Energy* [Online], Waltham, Academic Press, p. 61-83. Online since 30/11/2011 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/B978-0-12-386452-9.00003-6

FARUQUI Ahmad & GEORGE Sephen, 2005. "Quantifying Customer Response to Dynamic Pricing", *The Electricity Journal* [Online], 18 (4), p. 53-63. Online since 27/04/2005 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.tej.2005.04.005

FARUQUI Ahmad, HARRIS Dan & HLEDIK Ryan, 2010. "Unlocking the €53 Billion Savings from Smart Meters in the EU: How Increasing the Adoption of Dynamic Tariffs Could Make or Break the EU's Smart Grid Investment", *Energy Policy* [Online], 38 (10), p. 6222-6231. Online since 01/07/2010 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.enpol.2010.06.010

FARUQUI Ahmad, HLEDIK Ryan & TSOUKALIS John, 2009. "The Power of Dynamic Pricing", *The Electricity Journal* [Online], 22 (3), p. 42-56. Online since 25/03/2009 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.tej.2009.02.011

FELL Michael J. & CHIU Lai Fong, 2014. "Children, Parents and Home Energy Use: Exploring Motivations and Limits to Energy Demand Reduction", *Energy Policy* [Online], 65, p. 351-358. Online since 31/10/2013 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.enpol.2013.10.003

FELL Michael J., SHIPWORTH David, HUEBNER Gesche M. & ELWELL Clifford A., 2015. "Public Acceptability of Domestic Demand-Side Response in Great Britain: The Role of Automation and Direct Load Control", *Energy Research & Social Science* [Online], 9, p. 72-84. Online since 05/09/2015 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.erss.2015.08.023

GERPOTT Torsten J. & PAUKERT Mathias, 2013. "Determinants of Willingness to Pay for Smart Meters: An Empirical Analysis of Household Customers in Germany", *Energy Policy* [Online], 61, p. 483-495. Online since 16/07/2013 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.enpol.2013.06.012
GOULDEN Murray, BEDWELL Ben, RENNICK-EGGLESTONE Stefan, RODDEN Tom & SPENCE Alexa, 2014. "Smart Grids, Smart Users? The Role of the User in Demand Side Management", *Energy Research & Social Science* [Online], 2, p. 21-29. Online since 23/05/2014 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.erss.2014.04.008

HALL Nina L., JEANNERET Talia D. & RAI Alan, 2016. "Cost-Reflective Electricity Pricing: Consumer Preferences and Perceptions", *Energy Policy* [Online], 95, p. 62-72. Online since 07/05/2016 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.enpol.2016.04.042

HARGREAVES Tom, NYE Michael & BURGESS Jacquelin, 2010. "Making Energy Visible: A Qualitative Field Study of How Householders Interact with Feedback from Smart Energy Monitors". *Energy Policy* [Online], 38 (10), p. 6111-6119. Online since 06/07/2010 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.enpol.2010.05.068

—, 2013. "Keeping Energy Visible? Exploring How Householders Interact with Feedback from Smart Energy Monitors in the Longer Term", *Energy Policy* [Online], 52, p. 126-134. Online since 10/04/2012 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.enpol.2012.03.027

HORNE Christine, DARRAS Brice, BEAN Elyse, SRIVASTAVA Anurag & FRICKEL Scott, 2015. "Privacy, Technology, and Norms: The Case of Smart Meters", *Social Science Research* [Online], 51, p. 64-76. Online since 16/12/2014 (connection on 22/04/2021). DOI: /10.1016/j.ssresearch.2014.12.003

KARJALAINEN Sami, 2011. "Consumer Preferences for Feedback on Household Electricity Consumption", *Energy and Buildings* [Online], 43 (2-3), p. 458-467. Online since 13/10/2010 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.enbuild.2010.10.010

KAUFMANN, Simon, KÜNZEL Karoline & LOOCK Moritz, 2013. "Customer Value of Smart Metering: Explorative Evidence from a Choice-Based Conjoint Study in Switzerland", *Energy Policy* [Online], 53, p. 229-239. Online since 26/12/2012 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.enpol.2012.10.072

KRISHNAMURTI Tamar, DAVIS Alexander L., WONG-PARODI Gabrielle, WANG Jack & CANFIELD Casey, 2013. "Creating an In-Home Display: Experimental Evidence and Guidelines for Design", *Applied Energy* [Online], 108, p. 448-458. Online since 18/04/2013 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.apenergy.2013.03.048
KRISHNAMURTI Tamar, SCHWARTZ Daniel, DAVIS Alexander, FISCHHOFF Baruch, BRUINE DE BRUIN Wändi, LAVE Lester & WANG Jack, 2012. "Preparing for Smart Grid Technologies: A Behavioral Decision Research Approach to Understanding Consumer Expectations about Smart Meters", *Energy Policy* [Online], 41, p. 790-797. Online since 10/12/2011 (connection on 22/04/2021). DOI: /10.1016/j.enpol.2011.11.047

LAYER Patrick, FEURER Sven & JOCHEM Patrick, 2017. "Perceived Price Complexity of Dynamic Energy Tariffs: An Investigation of Antecedents and Consequences", *Energy Policy* [Online], 106, p. 244-254. Online since 04/04/2017 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.enpol.2017.02.051

LEIJTEN Fenna. R. M., BOLDERDIJK Jan Willem, KEIZER Kees, GORSIRA Madelijne, VAN DER WERFF Ellen & STEG Linda, 2014. "Factors that Influence Consumers' Acceptance of Future Energy Systems: The Effects of Adjustment Type, Production Level, and Price", *Energy Efficiency* [Online], 7, p. 973-985. Online since 08/06/2014 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1007/s12053-014-9271-9

MCKERRACHER Colin & TORRITI Jacopo, 2013. "Energy Consumption Feedback in Perspective: Integrating Australian Data to Meta-Analyses on In-Home Displays", *Energy Efficiency* [Online], 6, p. 387-405. Online since 10/08/2012 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1007/s12053-012-9169-3

MURTAGH Niamh, GATERSLEBEN Birgitta & UZZELL David, 2014. "20:60:20: Differences in Energy Behaviour and Conservation between and within Households with Electricity Monitors", PLoS ONE [Online], 9 (3), e92019. Online since 18/03/2021 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1371/journal.pone.0092019

NAUS Joeri, SPAARGAREN GERT, VAN VLIET Bas J. M. & VAN DER HORST Hiljie M., 2014. "Smart Grids, Information Flows and Emerging Domestic Energy Practices", *Energy Policy* [Online], 68, p. 436-446. Online since 15/02/2014 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.enpol.2014.01.038

NICHOLLS Larissa & STRENGERS Yolande, 2015. "Peak Demand and the 'Family Peak' Period in Australia: Understanding Practice (In)Flexibility in Households with Children", *Energy Research & Social Science* [Online], 9, p. 116-124. Online since 11/09/2015 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.erss.2015.08.018

OLTRA Christian, BOSO Alex, ESPLUGA Josep & PRADES Ana, 2013. "A Qualitative Study of Users' Engagement with Real-Time Feedback from In-House Energy
Consumption Displays”, *Energy Policy* [Online], 61, p. 788-792. Online since 19/07/2013 (connection on 22/04/2021). DOI: /10.1016/j.enpol.2013.06.127

PEPERMANS Guido, 2014. "Valuing Smart Meters", *Energy Economics* [Online], 45, p. 280-294. Online since 22/07/2014 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.eneco.2014.07.011

RAIMI Kaitlin T. & CARRICO Amanda R., 2016. "Understanding and Beliefs about Smart Energy Technology", *Energy Research & Social Science* [Online], 12, p. 68-74. Online since 24/12/2015 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.erss.2015.12.018

RAW Gary & Ross David, 2011. *Energy Demand Research Project: Final Analysis, Report* [Online], AECOM/Office of Gas and Electricity Markets. Online since 23/06/2011 (connection on 22/04/2021). URL: https://www.ofgem.gov.uk/publications-and-updates/energy-demand-research-project-final-analysis

RICHTER Laura-Lucia & POLLITT Michael, 2018. "Which Smart Electricity Service Contracts Will Consumers Accept? The Demand for Compensation in a Platform Market", *Energy Economics* [Online], 72, p. 436-450. Online since 12/04/2018 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.eneco.2018.04.004

SCHLEICH Joachim, KLOBASA Marian, GÖLZ Sebastian & BRUNNER Marc, 2013. "Effects of Feedback on Residential Electricity Demand: Findings from a Field Trial in Austria", *Energy Policy* [Online], 61, p. 1097-1106. Online since 02/06/2013 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.enpol.2013.05.012

SCHLERETH Christian, SKIERA Bernd & SCHULZ Fabian, 2018. "Why Do Consumers Prefer Static instead of Dynamic Pricing Plans? An Empirical Study for a Better Understanding of the Low Preferences for Time-Variant Pricing Plans", *European Journal of Operational Research* [Online], 269 (3), p. 1165-1179. Online since 30/03/2018 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.ejor.2018.03.033

SPENCE Alexa, LEYGUE Caroline, BEDWELL Ben & O'MALLEY Claire, 2014. "Engaging with Energy Reduction: Does a Climate Change Frame Have the Potential for Achieving Broader Sustainable Behaviour?", *Journal of Environmental Psychology* [Online], 38, p. 17-28. Online since 24/12/2013 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.jenvp.2013.12.006

STENNER Karen, FREDERIKS Elisha R., HOBMAN Elisabeth V. & COOK Stephanie, 2017. "Willingness to Participate in Direct Load Control: The Role of Consumer Distrust", *Applied Energy* [Online], 189, p. 76-88. Online since 22/12/2016 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.apenergy.2016.10.099
STRENGERS Yolande, 2011. "Negotiating Everyday Life: The Role of Energy and Water Consumption Feedback", *Journal of Consumer Culture* [Online], 11 (3), p. 319-338. Online since 06/12/2011 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1177/1469540511417994

TORRITI Jacopo, 2012. "Price-Based Demand Side Management: Assessing the Impacts of Time-of-Use Tariffs on Residential Electricity Demand and Peak Shifting in Northern Italy", *Energy* [Online], 44 (1), p. 576-583. Online since 02/07/2012 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.energy.2012.05.043

UENO Tsuyoshi, SANO Fuminori, SAEKI Osamu & TSUJI Kiichiro, 2006. "Effectiveness of an Energy-Consumption Information System on Energy Savings in Residential Houses Based on Monitored Data", *Applied Energy* [Online], 83 (2), p. 166-183. Online since 14/06/2005 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.apenergy.2005.02.002

VERBONG Geert P. J., BEEMSTERBOER Sjouke & SENGERS, Frans, 2013. "Smart Grids or Smart Users? Involving Users in Developing a Low Carbon Electricity Economy", *Energy Policy* [Online], 52, p. 117-125. Online since 28/04/2012 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1016/j.enpol.2012.05.003

WESTSKOG Hege, WINTHER Tanja & SÆLE Hanne, 2015. "The Effects of In-Home Displays: Revisiting the Context", *Sustainability* [Online], 7 (5), p. 5431-5451. Online since 05/05/2015 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.3390/su7055431

YOSHIDA Yumi, TANAKA Kenta & MANAGI Shunsuke, 2017. "Which Dynamic Pricing Rule is Most Preferred by Consumers? Application of Choice Experiment", *Journal of Economic Structures* [Online], 6, 4. Online since 02/03/2017 (connection on 22/04/2021). DOI: 10.1186/s40008-017-0064-0
Auteur·e·s

ASSAUD, Loïc

ICMMO (Institut de Chimie Moléculaire et des Matériaux d'Orsay,
UMR 8182) – ERIEE (Équipe de Recherche et d'Innovation en
Électrochimie pour l'Énergie), CNRS, Université Paris-Saclay ; Rue du
Doyen Georges Poitou, 91400 Orsay, France

Maître de Conférences en chimie des matériaux, HDR, coordinateur du Massive Open Online Course MOMENTOM (MOlecules and Materials for the ENergy of TOMorrow)

Thèmes de recherche : fonctionnalisation de surfaces par des matériaux innovants pour la photo-électro-catalyse, la production d'hydrogène et les batteries

Dernière publication : Amit C. Bhosale, Prakash C. Ghosh & Loïc Assaud, « Preparation Methods of Membrane Electrode Assemblies for Proton Exchange Membrane Fuel Cells and Unitized Regenerative Fuel Cells: A Review », *Renewable and Sustainable Energy Reviews*, 133, 2020, 110286, DOI :10.1016/j.rser.2020.110286

loic.assaud@universite-paris-saclay.fr

AUKAULOO, Ally

ICMMO (Institut de Chimie Moléculaire et des Matériaux d'Orsay, UMR 8182), CNRS, Université Paris-Saclay ; Bâtiments 410/420/430, Université Paris Saclay, UMR 8182, Rue du doyen Georges Poitou, 91405 Orsay cedex ; Institut des sciences du vivant Frédéric Joliot, CEA Saclay, Université Paris-Saclay

Professeur des universités, membre sénior de l'Institut Universitaire de France, conseiller scientifique au CEA-Saclay

Thèmes de recherche : photosynthèse artificielle comme solution aux problèmes d'approvisionnement énergétique et contraintes
environnementales, chimie moléculaire qui capte l'énergie lumineuse
pour réaliser la catalyse de transformations chimiques multiélectroniques
**Dernière publication** : Philipp Gotico, Loïc Roupnel, Regis Guillot,
Marie Sircoglou, Winfried Leibl, Zakaria Halime & Ally Aukauloo,
« Atropisomeric Hydrogen Bonding Control for CO2 Binding and
Enhancement of Electrocatalytic Reduction at Iron Porphyrins »,
*Angewandte Chemie International Edition*, 59 (50), 2020, p. 22451-22455,
DOI : 10.1002/anie.202010859

ally.aukauloo@universite-paris-saclay.fr

BUCKLEY, Penelope

Univ. Grenoble Alpes, CNRS, INRAE, Grenoble INP, GAEL
(Grenoble Applied Economics Laboratory) ; 38000 Grenoble, France
Chercheuse postdoctorale, membre des associations d'économie de l'éner-
gie et de l'environnement, au niveau national ainsi qu'international (FAEE,
FAERE, IAEE, EAERE)

Thèmes de recherche : comportements des consommateurs dans le cadre de la transition énergétique, comportements des ménages face aux signaux pour les encourager à réduire leur consommation énergétique, préférences des consommateurs pour les systèmes de stockage de l'énergie par l'hydrogène

Dernière publication : Penelope Buckley, « Prices, Information and Nudges for Residential Electricity Conservation: A Meta-Analysis », *Ecological Economics*, 172, 2020, 106635, DOI : 10.1016/j.ecolecon.2020.106635

research@penelopebuckley.com

DURAND, Étienne

EDIEC (Équipe de Droit International Européen et Comparé, EA 4185,
Université Jean Moulin-Lyon 3 ; Droit (Quais) – EDIEC, 1C, avenue des
Frères Lumières CS 78242, 69372 Lyon Cedex 08

Maître de Conférences en droit public, membre du Centre d'études euro-
péennes, directeur du Master Droit européen des affaires de l'Université Lyon 3

Thèmes de recherche : droit européen de l'énergie, droit économique de l'Union européenne

Dernières publications : Étienne Durand, *Électricité de source renouvelable et droit du marché intérieur européen*, Paris, Éditions LGDJ, à paraître en
2021 ; Étienne Durand, « Le marché au service de la démocratie. L'exemple de la protection de l'environnement », in. É. CARPANO & G. MARTI (dir.), *Démocratie et Marché dans l'Union européenne*, Bruxelles, Bruylant, 2021, p. 291-305 ; Étienne Durand, « Aide d'État et nucléaire. Le jeu d'équilibriste de la CJUE (note sous CJUE, Gde ch., 22 sept. 2020, *Autriche c. Commission*, aff. C-594/18 P) », *Lexis Nexis 360 Secteur public*, 14 décembre 2020 ; Étienne Durand « Indépendance des autorités de régulation, l'arbre qui cache la forêt », Note sous CJUE, 11 juin 2020, *Prezident Slovenskej republiky*, aff. C-378/19, *Énergie – Environnement – infrastructures*, 8-9 (septembre), 2020, comm. 24 ; Étienne Durand, « Une lecture de la décision QPC Force 5 au prisme du principe de participation du public (Cons. const., 28 mai 2020, n° 2020-843 QPC) », *Droit de l'environnement*, 291 (juillet-août) 2020, p. 243-250 ;

etienne.durand1@univ-lyon3.fr

## LE BAUT-FERRARESE, Bernadette

EDIEC (Équipe de Droit International Européen et Comparé, EA-4185), Université Jean Moulin-Lyon 3 ; Droit (Quais) – EDIEC, 1C, avenue des Frères Lumière CS 78242, 69372 Lyon Cedex 08

Professeure de droit public

**Thèmes de recherche** : droit et politique de la transition énergétique

**Principales publications** : Bernadette Le Baut-Ferrarese (dir.), *Droit des énergies renouvelables*, Paris, Éditions Le Moniteur, 2008, 528 p. ; Bernadette Le Baut-Ferrarese (dir.), *Traité de droit des énergies renouvelables*, Paris, Éditions Le Moniteur, 2012, 685 p.

bernadette.ferrarese@univ-lyon3.fr

## MEUNIER, Guy

INRAE-UR1303 ALISS (Alimentation et Sciences Sociales), Université Paris-Saclay ; INRA-ALISS, 65, boulevard de Brandebourg, 94205 Ivry sur Seine

Chargé de recherche, professeur chargé de cours à l'École polytechnique, responsable de l'axe « Politiques sectorielles » de la chaire Énergie et Prospérité

**Thèmes de recherche** : économie de l'environnement, innovation et politique climatique, transition énergétique

**Dernières publications** : Guy Meunier & Jean-Pierre Ponssard, « Optimal Policy and Network Effects for the Deployment of Zero Emission
Vehicles », *European Economic Review*, 16, 2020, 103449, DOI: 10.1016/j.euroecorev.2020.103449 ; Guy Meunier & Ingmar Schumacher, « The Importance of Considering Optimal Government Policy when Social Norms Matter for the Private Provision of Public Goods », *Journal of Public Economic Theory*, 22 (3), 2020, p. 630-655, DOI: 10.1111/jpet.12418 ; Guy Meunier, « Land-Sparing vs Land-Sharing with Incomplete Policies », *European Review of Agricultural Economics*, 47 (2), 2020, p. 438-466, DOI: 10.1093/erae/jbz011 ; Guy Meunier, « Economic Assessment of Nutritional Recommendations: a Comment », *Journal of Health Economics*, 65, 2020, p. 43-47, DOI: 10.1016/j.jhealeco.2019.03.003 ; Guy Meunier, Juan-Pablo Montero & Jean-Pierre Ponssard, « Output-Based Allocations in Pollution Markets with Uncertainty and Self-Selection », *Journal of Environmental Economics and Management*, 92, 2018, p. 832-851, DOI: 10.1016/j.jeem.2017.10.001

https://sites.google.com/site/guymeu/home ; guy.meunier@inrae.fr

## PONSSARD, Jean-Pierre

CREST (Centre de Recherche en Économie et Statistique ; UMR 9194), École polytechnique, CNRS, ENSAE Paris ; 5 Avenue Henry Le Chatelier, TSA 96642, 91764 Palaiseau Cedex

Directeur de recherche émérite, directeur scientifique de la chaire Énergie et Prospérité

**Thèmes de recherche** : économie industrielle, économie de l'environnement, théorie des jeux

**Dernières publications** : Guy Meunier & Jean-Pierre Ponssard, « Optimal Policy and Network Effects for the Deployment of Zero Emission Vehicles », *European Economic Review*, 16, 2020, 103449, DOI: 10.1016/j.euroecorev.2020.103449 ; Anna Creti, Alena Kotelnikova, Guy Meunier & Jean-Pierre-Ponssard, « Defining the Abatement Cost in Presence of Learning-by-Doing: Application to the Fuel Cell Electric Vehicle », *Environmental and Resource Economics*, 71, 2018, p. 777-800, DOI : 10.1007/s10640-017-0183-y ; Julien Brunet & Jean-Pierre Ponssard, « Policies and Deployment for Fuel Cell Electric Vehicles an Assessment of the Normandy Project », *International Journal of Hydrogen Energy*, 42 (7), 2017, p. 4276-4284, DOI : 10.1016/j.ijhydene.2016.11.202 ; Frédéric Branger, Jean-Pierre Ponssard, Oliver, Ponssard Sartor & Misato Sato, « EU
ETS, Free Allocations, and Activity Level Thresholds: The Devil Lies in the Details », *Journal of The Association of Environmental and Resource Economists*, 2 (3), 2015, p. 401-437, DOI: 10.1086/682343

http://ponssard.net/ ; jean-pierre.ponssard@polytechnique.edu

**REMITA, Hynd**

Institut de Chimie Physique (UMR 8000, CNRS), Université Paris-Saclay ; Bâtiment 349 – Faculté des Sciences d'Orsay, 15, avenue Jean Perrin, 91405 Orsay

Directrice de Recherche au CNRS, coordinatrice de l'Initiative de Recherche Stratégique (IRS) MOMENTOM, Université Paris-Saclay

**Thèmes de recherche** : synthèse de nanomatériaux, nanoparticules métal- liques, radiolyse, photocatalyse, génération d'hydrogène, traitement de l'eau

**Publications principales en lien avec le présent ouvrage** : Xiaojiao Yuan,

Cong Wang, Diana Dragoe, Patricia Beaunier, Christophe Colbeau-Justin & Hynd Remita, « Highly Promoted Photocatalytic Hydrogen Generation by Multiple Electron Transfer Pathways », *Applied Catalysis B: Environmental*, 281, 2021, 119457, DOI: 10.1016/j.apcatb.2020.119457;

Xiaojiao Yuan, Diana Dragoe, Patricia Beaunier, Daniel Bahena Uribe, Laurence Ramos, Maria Guadalupe Méndez-Medrano & Hynd Remita, « Polypyrrole Nanostructures Modified with Mono- and Bimetallic Nanoparticles for Photocatalytic H2 Generation », *Journal of Materials Chemistry A*, 8 (1), 2020, p. 268-277, DOI: 10.1039/C9TA11088G; Jully Patel, Xiaojiao Yuan, Stéphanie Mendes Marinho, Winfried Leibl, Hynd Remita & Ally Aukauloo, « Visible Light-Driven Simultaneous Water Oxidation and Quinone Reduction by a Nano-Structured Conjugated Polymer Without Co-catalysts », *Chemical Science*, 11 (28), 2020, p. 7324-7328, DOI: 10.1039/d0sc02122a; Maria Guadalupe Méndez-Medrano, Ewa Kowalska, Anaïs Lehoux, Alexandre Herissan, Bunsho Ohtani, Daniel Bahena, Valérie Briois, Christophe Colbeau-Justin, C.; José Luis Rodríguez-López & Hynd Remita, « Surface Modification of TiO2 with Ag Nanoparticles and CuO Nanoclusters for Application in Photocatalysis », *The Journal of Physical Chemistry C*, 120 (9), 2016, p. 5143-5154, DOI: 10.1021/acs.jpcc.5b10703

hynd.remita@universite-paris-saclay.fr
SCHEMBRI, Patrick

CEARC (Cultures, Environnements, Arctique, Représentations, Climat, UR 4455) ; Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines ; 11, Boulevard d'Alembert, 78280 Guyancourt

Maître de conférences en sciences économiques, membre de l'Observatoire de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UMR CNRS-UVSQ), coordinateur scientifique de l'axe Sciences Humaines et Sociales, Initiative de Recherche Stratégique (IRS) MOMENTOM, Université de Paris-Saclay

**Thèmes de recherche** : la modélisation théorique et appliquée, l'économie de la croissance et des changements climatiques, l'économie de l'innovation et des transferts de technologies vertes, la théorie du capital naturel et le développement soutenable, la transition énergétique, l'agriculture et la relation formation-emploi

**Publications en lien avec le présent ouvrage** : Patrick Schembri & Katia Radja, « Editorial », in P. Schembri & K. Radja (eds), « Green Growth and Sustainability: New Challenges for an Economics of Quality », *International Journal of Sustainable Development*, Special Issue, 18 (1-2), 2015, p. 1-8 ; Pierre Grou, Dominique Mertens-Santamaria, Katia Radja & Patrick Schembri, *Pour une nouvelle industrialisation des régions françaises*, Paris, L'Harmattan, 2012, 101 p. ; Alain Nicolas, Katia Radja & Patrick Schembri, « Vulnerability and Training-Employment Relationship: The French Case », *The European Journal of Qualification*, 3 (June), 2011, p. 13-18 ; Olivier Petit & Patrick Schembri, « Régimes de gouvernance pétrolière et conflits des mobiles sécuritaires », in C. Serfati (dir.), *Une économie politique de la sécurité*, Paris, Édition Karthala, 2009, p. 161-180 ; Patrick Schembri & Olivier Petit, « Clean Technology Transfers and North-South Technological Gap: An Important Issue for Environmental Policies », *Économie internationale / International Economics*, 120 (4), 2009, p. 109-129, DOI: 10.3917/ecoi.120.0109

patrick.schembri@uvsq.fr
<figure><img src="image_45.png" /></figure>
Édition et mise en page : Flavie Lavallée

Couverture et infographies : Clara Hinoveanu

Relecture en anglais : Ben Skuse
<figure><img src="image_46.png" /></figure>
<figure><img src="image_47.png" /></figure>
<figure><img src="image_48.png" /></figure>
# ÉNERGIES « NOUVELLES » ET SOCIÉTÉ
## LA TRANSITION ÉNERGÉTIQUE ACTUELLE
## À LA CROISÉE DES CHEMINS ET DES SAVOIRS

Les mutations importantes imposées par l'urgence climatique, la digitalisation accélérée des activités économiques et la crise sanitaire interrogent la manière dont on comprend le monde et ses évolutions. À ce titre, l'énergie demeure au centre des débats sur l'avenir des sociétés. Les deux derniers siècles ont été marqués par des progrès considérables, qui ont reposé sur un usage intensif des ressources énergétiques à l'origine de problèmes d'ordres écologique et technologique. Les réponses actuelles proposées reposent à la fois sur la pleine maîtrise de la consommation d'énergie et la forte pénétration des sources renouvelables dans les mélanges énergétiques utilisés. Or, ces réponses sont sources de défis pour les acteurs des filières énergétiques, les usagers et les décideurs politiques. En effet, la transition énergétique actuelle doit promouvoir la sobriété énergétique requise pour préserver la stabilité du climat, tout en garantissant le droit d'accès à une énergie bon marché.

Comment pareille transition rencontre-t-elle le droit par référence à la protection des libertés individuelles et à la garantie de la sécurité de chacun ? Sous quelles conditions les innovations technologiques, telles que la solution hydrogène pour la mobilité et la batterie pour le stockage de l'énergie électrique, peuvent-elles être déployées à grande échelle ? Quels sont les obstacles à l'appropriation par les usagers des technologies contribuant à la maîtrise de leur consommation d'énergie ? Telles sont les questions traitées dans cet ouvrage qui rassemble des contributions présentées lors du workshop MOMENTOM (MOlecules and Materials for the ENergy of TOMorrow) du 21 novembre 2019 à la Maison des Sciences de l'Homme Paris-Saclay. S'inscrivant dans le cadre de l'Initiative de Recherche Stratégique du même nom, l'approche originale adoptée dans ces pages vise à croiser les regards de chimistes, économistes et juristes sur les modèles de référence et autres systèmes de représentation de la transition énergétique actuelle.

<figure><img src="image_49.png" /></figure>