Upload folder using huggingface_hub

.gcloudignore

@@ -0,0 +1,20 @@
+# This file specifies files that are *not* uploaded to Google Cloud
+# using gcloud. It follows the same syntax as .gitignore, with the addition of
+# "#!include" directives (which insert the entries of the given .gitignore-style
+# file at that point).
+#
+# For more information, run:
+#   $ gcloud topic gcloudignore
+#
+.gcloudignore
+# If you would like to upload your .git directory, .gitignore file or files
+# from your .gitignore file, remove the corresponding line
+# below:
+.git
+.gitignore
+
+# Python pycache:
+__pycache__/
+# Ignored by the build system
+/setup.cfg
+/venv

.gitattributes

@@ -33,3 +33,7 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+PDF/Anticiper-les-effets-de-l-adaptation-dun-rechauffement-climatique-de-plus-4-degres-quels-couts-de-l-adaptation.pdf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+PDF/deu-2023.pdf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+PDF/memo_risques_physiques_focus_batiment_2022.pdf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+vectors/index.annoy filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

.gitignore

@@ -0,0 +1,230 @@
+setAPIKEY.sh
+
+# Created by https://www.toptal.com/developers/gitignore/api/python,visualstudiocode,macos
+# Edit at https://www.toptal.com/developers/gitignore?templates=python,visualstudiocode,macos
+
+### macOS ###
+# General
+.DS_Store
+.AppleDouble
+.LSOverride
+
+# Icon must end with two \r
+Icon
+
+
+# Thumbnails
+._*
+
+# Files that might appear in the root of a volume
+.DocumentRevisions-V100
+.fseventsd
+.Spotlight-V100
+.TemporaryItems
+.Trashes
+.VolumeIcon.icns
+.com.apple.timemachine.donotpresent
+
+# Directories potentially created on remote AFP share
+.AppleDB
+.AppleDesktop
+Network Trash Folder
+Temporary Items
+.apdisk
+
+### macOS Patch ###
+# iCloud generated files
+*.icloud
+
+### Python ###
+# Byte-compiled / optimized / DLL files
+__pycache__/
+*.py[cod]
+*$py.class
+
+# C extensions
+*.so
+
+# Distribution / packaging
+.Python
+build/
+develop-eggs/
+dist/
+downloads/
+eggs/
+.eggs/
+lib/
+lib64/
+parts/
+sdist/
+var/
+wheels/
+share/python-wheels/
+*.egg-info/
+.installed.cfg
+*.egg
+MANIFEST
+
+# PyInstaller
+#  Usually these files are written by a python script from a template
+#  before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it.
+*.manifest
+*.spec
+
+# Installer logs
+pip-log.txt
+pip-delete-this-directory.txt
+
+# Unit test / coverage reports
+htmlcov/
+.tox/
+.nox/
+.coverage
+.coverage.*
+.cache
+nosetests.xml
+coverage.xml
+*.cover
+*.py,cover
+.hypothesis/
+.pytest_cache/
+cover/
+
+# Translations
+*.mo
+*.pot
+
+# Django stuff:
+*.log
+local_settings.py
+db.sqlite3
+db.sqlite3-journal
+
+# Flask stuff:
+instance/
+.webassets-cache
+
+# Scrapy stuff:
+.scrapy
+
+# Sphinx documentation
+docs/_build/
+
+# PyBuilder
+.pybuilder/
+target/
+
+# Jupyter Notebook
+.ipynb_checkpoints
+
+# IPython
+profile_default/
+ipython_config.py
+
+# pyenv
+#   For a library or package, you might want to ignore these files since the code is
+#   intended to run in multiple environments; otherwise, check them in:
+# .python-version
+
+# pipenv
+#   According to pypa/pipenv#598, it is recommended to include Pipfile.lock in version control.
+#   However, in case of collaboration, if having platform-specific dependencies or dependencies
+#   having no cross-platform support, pipenv may install dependencies that don't work, or not
+#   install all needed dependencies.
+#Pipfile.lock
+
+# poetry
+#   Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include poetry.lock in version control.
+#   This is especially recommended for binary packages to ensure reproducibility, and is more
+#   commonly ignored for libraries.
+#   https://python-poetry.org/docs/basic-usage/#commit-your-poetrylock-file-to-version-control
+#poetry.lock
+
+# pdm
+#   Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include pdm.lock in version control.
+#pdm.lock
+#   pdm stores project-wide configurations in .pdm.toml, but it is recommended to not include it
+#   in version control.
+#   https://pdm.fming.dev/#use-with-ide
+.pdm.toml
+
+# PEP 582; used by e.g. github.com/David-OConnor/pyflow and github.com/pdm-project/pdm
+__pypackages__/
+
+# Celery stuff
+celerybeat-schedule
+celerybeat.pid
+
+# SageMath parsed files
+*.sage.py
+
+# Environments
+.env
+.venv
+env/
+venv/
+ENV/
+env.bak/
+venv.bak/
+
+# Spyder project settings
+.spyderproject
+.spyproject
+
+# Rope project settings
+.ropeproject
+
+# mkdocs documentation
+/site
+
+# mypy
+.mypy_cache/
+.dmypy.json
+dmypy.json
+
+# Pyre type checker
+.pyre/
+
+# pytype static type analyzer
+.pytype/
+
+# Cython debug symbols
+cython_debug/
+
+# PyCharm
+#  JetBrains specific template is maintained in a separate JetBrains.gitignore that can
+#  be found at https://github.com/github/gitignore/blob/main/Global/JetBrains.gitignore
+#  and can be added to the global gitignore or merged into this file.  For a more nuclear
+#  option (not recommended) you can uncomment the following to ignore the entire idea folder.
+#.idea/
+
+### Python Patch ###
+# Poetry local configuration file - https://python-poetry.org/docs/configuration/#local-configuration
+poetry.toml
+
+# ruff
+.ruff_cache/
+
+# LSP config files
+pyrightconfig.json
+
+### VisualStudioCode ###
+.vscode/*
+!.vscode/settings.json
+!.vscode/tasks.json
+!.vscode/launch.json
+!.vscode/extensions.json
+!.vscode/*.code-snippets
+
+# Local History for Visual Studio Code
+.history/
+
+# Built Visual Studio Code Extensions
+*.vsix
+
+### VisualStudioCode Patch ###
+# Ignore all local history of files
+.history
+.ionide
+
+# End of https://www.toptal.com/developers/gitignore/api/python,visualstudiocode,macos

Dockerfile

@@ -0,0 +1,16 @@
+FROM python:3.10
+
+WORKDIR /app
+
+ENV VIRTUAL_ENV=/opt/venv
+RUN python3 -m venv $VIRTUAL_ENV
+
+ENV PATH="$VIRTUAL_ENV/bin:$PATH"
+ENV GRADIO_SERVER_PORT=7860
+ENV ANNOY_COMPILER_ARGS=-DNO_MANUAL_VECTORIZATION
+
+RUN mkdir -p ./logs ./sources ./vectors ./PDF
+COPY . .
+RUN pip install --upgrade pip
+RUN pip install -r requirements.txt
+CMD ["python", "app.py"]

PDF/.gitignore

@@ -0,0 +1,2 @@
+*
+!.gitignore

PDF/Anticiper-les-effets-de-l-adaptation-dun-rechauffement-climatique-de-plus-4-degres-quels-couts-de-l-adaptation.pdf

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:be9d2d29a6545fc1949b10eb8428e6fac632aa84020fa61f4f76600817a21cd5
+size 2079496

PDF/deu-2023.pdf

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:09ea20da6494b2de2ae4d1f45dd309ee72700acf676a3d5dfdbf4f2cec8408bb
+size 9714830

PDF/memo_risques_physiques_focus_batiment_2022.pdf

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:9c3f8c224d1e3d269e7688b1a49cff025f24a67bfa156306ce94ed5d3ede0720
+size 5330523

README.md

@@ -1,12 +1,23 @@
 ---
 title: Clara
-emoji: 📊
-colorFrom: gray
-colorTo: green
+app_file: app.py
+sdk: gradio
+sdk_version: 4.19.1
+---
+# CLARA
+
+
+---
+title: ClimateQ&A
+emoji: 🌍
+colorFrom: blue
+colorTo: red
 sdk: gradio
-sdk_version: 4.29.0
+sdk_version: 4.19.1
 app_file: app.py
+fullWidth: true
 pinned: false
+short_description: Ask any questions to the IPCC and IPBES reports
 ---
 
-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+To run locally run ``gradio app.py`` 

app.py

@@ -0,0 +1,402 @@
+# , get_pinecone_vectorstore, find_similar_vectors
+from climateqa.engine.vectorstore import build_vectores_stores
+from climateqa.engine.rag import make_rag_papers_chain
+from climateqa.engine.keywords import make_keywords_chain
+from climateqa.sample_questions import QUESTIONS
+from climateqa.engine.text_retriever import ClimateQARetriever
+from climateqa.engine.rag import make_rag_chain
+from climateqa.engine.llm import get_llm
+from utils import create_user_id
+from datetime import datetime
+import json
+import re
+import gradio as gr
+from climateqa.papers.openalex import OpenAlex
+from sentence_transformers import CrossEncoder
+
+reranker = CrossEncoder("mixedbread-ai/mxbai-rerank-xsmall-v1")
+oa = OpenAlex()
+
+# Load environment variables in local mode
+try:
+    from dotenv import load_dotenv
+    load_dotenv()
+except Exception as e:
+    pass
+
+# Set up Gradio Theme
+theme = gr.themes.Base(
+    primary_hue="blue",
+    secondary_hue="red",
+    font=[gr.themes.GoogleFont("Poppins"), "ui-sans-serif",
+          "system-ui", "sans-serif"],
+)
+
+
+init_prompt = ""
+
+system_template = {
+    "role": "system",
+    "content": init_prompt,
+}
+
+user_id = create_user_id()
+
+
+def parse_output_llm_with_sources(output):
+    # Split the content into a list of text and "[Doc X]" references
+    content_parts = re.split(r'\[(Doc\s?\d+(?:,\s?Doc\s?\d+)*)\]', output)
+    parts = []
+    for part in content_parts:
+        if part.startswith("Doc"):
+            subparts = part.split(",")
+
+            subparts = [subpart.lower().replace("doc", "").strip()
+                        for subpart in subparts]
+            subparts = [f"""<a href="#doc{subpart}" class="a-doc-ref" target="_self"><span class='doc-ref'><sup style="color:#FFC000 !important;">({
+                subpart})</sup></span></a>""" for subpart in subparts]
+            parts.append("".join(subparts))
+        else:
+            parts.append(part)
+    content_parts = "".join(parts)
+    return content_parts
+
+
+def serialize_docs(docs):
+    new_docs = []
+    for doc in docs:
+        new_doc = {}
+        new_doc["page_content"] = doc.page_content
+        new_doc["metadata"] = doc.metadata
+        new_docs.append(new_doc)
+    return new_docs
+
+
+# Create vectorstore and retriever
+vectorstore = build_vectores_stores("./sources")
+llm = get_llm(provider="openai", max_tokens=1024, temperature=0.0)
+
+
+async def chat(query, history):
+    """taking a query and a message history, use a pipeline (reformulation, retriever, answering) to yield a tuple of:
+    (messages in gradio format, messages in langchain format, source documents)"""
+
+    print(f">> NEW QUESTION : {query}")
+
+    retriever = ClimateQARetriever(
+        vectorstore=vectorstore, sources=["Custom"], reports=[])
+    rag_chain = make_rag_chain(retriever, llm)
+
+    inputs = {"query": query, "audience": None}
+    result = rag_chain.astream_log(inputs)
+
+    path_reformulation = "/logs/reformulation/final_output"
+    path_keywords = "/logs/keywords/final_output"
+    path_retriever = "/logs/find_documents/final_output"
+    path_answer = "/logs/answer/streamed_output_str/-"
+
+    docs_html = ""
+    output_query = ""
+    output_language = ""
+    output_keywords = ""
+    gallery = []
+
+    try:
+        async for op in result:
+
+            op = op.ops[0]
+
+            if op['path'] == path_reformulation:  # reforulated question
+                try:
+                    output_language = op['value']["language"]  # str
+                    output_query = op["value"]["question"]
+                except Exception as e:
+                    raise gr.Error(f"ClimateQ&A Error: {e} - The error has been noted, try another question and if the error remains, you can contact us :)")
+
+            if op["path"] == path_keywords:
+                try:
+                    output_keywords = op['value']["keywords"]  # str
+                    output_keywords = " AND ".join(output_keywords)
+                except Exception as e:
+                    pass
+
+            elif op['path'] == path_retriever:  # documents
+                try:
+                    docs = op['value']['docs']  # List[Document]
+                    docs_html = []
+                    for i, d in enumerate(docs, 1):
+                        docs_html.append(make_html_source(d, i))
+                    docs_html = "".join(docs_html)
+                except TypeError:
+                    print("No documents found")
+                    print("op: ", op)
+                    continue
+
+            elif op['path'] == path_answer:  # final answer
+                new_token = op['value']  # str
+                # time.sleep(0.01)
+                previous_answer = history[-1][1]
+                previous_answer = previous_answer if previous_answer is not None else ""
+                answer_yet = previous_answer + new_token
+                answer_yet = parse_output_llm_with_sources(answer_yet)
+                history[-1] = (query, answer_yet)
+
+            else:
+                continue
+
+            history = [tuple(x) for x in history]
+            yield history, docs_html, output_query, output_language, gallery, output_query, output_keywords
+
+    except Exception as e:
+        raise gr.Error(f"{e}")
+
+    timestamp = str(datetime.now().timestamp())
+    log_file = "logs/" + timestamp + ".json"
+    prompt = history[-1][0]
+    logs = {
+        "user_id": str(user_id),
+        "prompt": prompt,
+        "query": prompt,
+        "question": output_query,
+        "sources": ["Custom"],
+        "docs": serialize_docs(docs),
+        "answer": history[-1][1],
+        "time": timestamp,
+    }
+    log_locally(log_file, logs)
+
+    yield history, docs_html, output_query, output_language, gallery, output_query, output_keywords
+
+
+def make_html_source(source, i):
+    # Prépare le contenu HTML pour un fichier texte
+    text_content = source.page_content.strip()
+    meta = source.metadata
+    # Nom de la source
+    name = f"<b>Document {i}</b>"
+
+    # Contenu HTML de la carte
+    card = f"""
+    <div class="card" id="doc{i}">
+        <div class="card-content">
+            <div>
+                <div style="float:right;width 10%;position:relative;top:0px">
+                    <a href='{meta['ax_url']}'><img style="width:20px" src='/file/assets/download.png' /></a>
+                </div>
+                <div>
+                    <h2>Extrait {i}</h2>
+                    <h2> {meta['ax_name']} - Page {int(meta['ax_page'])}</h2>
+                </div>
+            </div>
+            <p>{text_content}</p>
+
+        </div>
+        <div class="card-footer">
+            <span>{name}</span>
+        </div>
+    </div>
+    """
+
+    return card
+
+
+def log_locally(file, logs):
+    # Convertit les logs en format JSON
+    logs_json = json.dumps(logs)
+
+    # Écrit les logs dans un fichier local
+    with open(file, 'w') as f:
+        f.write(logs_json)
+
+
+def generate_keywords(query):
+    chain = make_keywords_chain(llm)
+    keywords = chain.invoke(query)
+    keywords = " AND ".join(keywords["keywords"])
+    return keywords
+
+
+papers_cols_widths = {
+    "doc": 50,
+    "id": 100,
+    "title": 300,
+    "doi": 100,
+    "publication_year": 100,
+    "abstract": 500,
+    "rerank_score": 100,
+    "is_oa": 50,
+}
+
+papers_cols = list(papers_cols_widths.keys())
+papers_cols_widths = list(papers_cols_widths.values())
+
+
+async def find_papers(query, keywords, after):
+
+    summary = ""
+
+    df_works = oa.search(keywords, after=after)
+    df_works = df_works.dropna(subset=["abstract"])
+    df_works = oa.rerank(query, df_works, reranker)
+    df_works = df_works.sort_values("rerank_score", ascending=False)
+    G = oa.make_network(df_works)
+
+    height = "750px"
+    network = oa.show_network(
+        G, color_by="rerank_score", notebook=False, height=height)
+    network_html = network.generate_html()
+
+    network_html = network_html.replace("'", "\"")
+    css_to_inject = "<style>#mynetwork { border: none !important; } .card { border: none !important; }</style>"
+    network_html = network_html + css_to_inject
+
+    network_html = f"""<iframe style="width: 100%; height: {height};margin:0 auto" name="result" allow="midi; geolocation; microphone; camera;
+    display-capture; encrypted-media;" sandbox="allow-modals allow-forms
+    allow-scripts allow-same-origin allow-popups
+    allow-top-navigation-by-user-activation allow-downloads" allowfullscreen=""
+    allowpaymentrequest="" frameborder="0" srcdoc='{network_html}'></iframe>"""
+
+    docs = df_works["content"].head(15).tolist()
+
+    df_works = df_works.reset_index(
+        drop=True).reset_index().rename(columns={"index": "doc"})
+    df_works["doc"] = df_works["doc"] + 1
+    df_works = df_works[papers_cols]
+
+    yield df_works, network_html, summary
+
+    chain = make_rag_papers_chain(llm)
+    result = chain.astream_log(
+        {"question": query, "docs": docs, "language": "English"})
+    path_answer = "/logs/StrOutputParser/streamed_output/-"
+
+    async for op in result:
+
+        op = op.ops[0]
+
+        if op['path'] == path_answer:  # reforulated question
+            new_token = op['value']  # str
+            summary += new_token
+        else:
+            continue
+        yield df_works, network_html, summary
+
+
+# --------------------------------------------------------------------
+# Gradio
+# --------------------------------------------------------------------
+
+
+init_prompt = """
+Hello, I am Clara, an AI Assistant created by Axionable. My purpose is to answer your questions using the provided extracted passages, context, and guidelines.
+
+❓ How to interact with Clara
+
+Ask your question: You can ask me anything you want to know. I'll provide an answer based on the extracted passages and other relevant sources.
+Response structure: I aim to provide clear and structured answers using the given data.
+Guidelines: I follow specific guidelines to ensure that my responses are accurate and useful.
+⚠️ Limitations
+Though I do my best to help, there might be times when my responses are incorrect or incomplete. If that happens, please feel free to ask for more information or provide feedback to help improve my performance.
+
+What would you like to know today?
+"""
+
+
+with gr.Blocks(title="CLARA", css="style.css", theme=theme, elem_id="main-component") as demo:
+
+    with gr.Tab("CLARA"):
+
+        with gr.Row(elem_id="chatbot-row"):
+            with gr.Column(scale=2):
+                chatbot = gr.Chatbot(
+                    value=[(None, init_prompt)],
+                    show_copy_button=True, show_label=False, elem_id="chatbot", layout="panel",
+                    avatar_images=(None, "assets/logo4.png"))
+
+                with gr.Row(elem_id="input-message"):
+                    textbox = gr.Textbox(placeholder="Posez votre question", show_label=False,
+                                         scale=7, lines=1, interactive=True, elem_id="input-textbox")
+
+            with gr.Column(scale=1, variant="panel", elem_id="right-panel"):
+
+                with gr.Tabs() as tabs:
+
+                    with gr.Tab("Sources", elem_id="tab-citations", id=1):
+                        sources_textbox = gr.HTML(
+                            show_label=False, elem_id="sources-textbox")
+                        docs_textbox = gr.State("")
+
+# ---------------------------------------------------------------------------------------
+# OTHER TABS
+# ---------------------------------------------------------------------------------------
+
+    with gr.Tab("Figures", elem_id="tab-images", elem_classes="max-height other-tabs"):
+        gallery_component = gr.Gallery()
+
+    with gr.Tab("Papers (beta)", elem_id="tab-papers", elem_classes="max-height other-tabs"):
+
+        with gr.Row():
+            with gr.Column(scale=1):
+                query_papers = gr.Textbox(
+                    placeholder="Question", show_label=False, lines=1, interactive=True, elem_id="query-papers")
+                keywords_papers = gr.Textbox(
+                    placeholder="Keywords", show_label=False, lines=1, interactive=True, elem_id="keywords-papers")
+                after = gr.Slider(minimum=1950, maximum=2023, step=1, value=1960,
+                                  label="Publication date", show_label=True, interactive=True, elem_id="date-papers")
+                search_papers = gr.Button(
+                    "Search", elem_id="search-papers", interactive=True)
+
+            with gr.Column(scale=7):
+
+                with gr.Tab("Summary", elem_id="papers-summary-tab"):
+                    papers_summary = gr.Markdown(
+                        visible=True, elem_id="papers-summary")
+
+                with gr.Tab("Relevant papers", elem_id="papers-results-tab"):
+                    papers_dataframe = gr.Dataframe(
+                        visible=True, elem_id="papers-table", headers=papers_cols)
+
+                with gr.Tab("Citations network", elem_id="papers-network-tab"):
+                    citations_network = gr.HTML(
+                        visible=True, elem_id="papers-citations-network")
+
+    with gr.Tab("À propos", elem_classes="max-height other-tabs"):
+        with gr.Row():
+            with gr.Column(scale=1):
+                gr.Markdown(
+                    "CLARA (Climate LLM for Adaptation & Risks Answers) by [Axionable](https://www.axionable.com/)"
+                    "– Fork de [ClimateQ&A](https://huggingface.co/spaces/Ekimetrics/climate-question-answering/tree/main)")
+
+    def start_chat(query, history):
+        history = history + [(query, None)]
+        history = [tuple(x) for x in history]
+        return (gr.update(interactive=False), gr.update(selected=1), history)
+
+    def finish_chat():
+        return (gr.update(interactive=True, value=""))
+
+    (textbox
+        .submit(start_chat, [textbox, chatbot], [textbox, tabs, chatbot], queue=False, api_name="start_chat_textbox")
+        .then(chat, [textbox, chatbot], [chatbot, sources_textbox], concurrency_limit=8, api_name="chat_textbox")
+        .then(finish_chat, None, [textbox], api_name="finish_chat_textbox")
+     )
+
+
+
+    def change_sample_questions(key):
+        index = list(QUESTIONS.keys()).index(key)
+        visible_bools = [False] * len(samples)
+        visible_bools[index] = True
+        return [gr.update(visible=visible_bools[i]) for i in range(len(samples))]
+
+ #   dropdown_samples.change(change_sample_questions,dropdown_samples,samples)
+
+    query_papers.submit(generate_keywords, [query_papers], [keywords_papers])
+    search_papers.click(find_papers, [query_papers, keywords_papers, after], [
+                        papers_dataframe, citations_network, papers_summary])
+
+    demo.queue()
+
+demo.launch(allowed_paths=["assets/download.png",
+            "assets/logo4.png"], 
+            favicon_path="assets/logo4.png")

app.yaml

@@ -0,0 +1,29 @@
+runtime: python310
+entrypoint: gunicorn -b 0.0.0.0:$PORT app:demo 
+
+handlers:
+- url: /assets
+  static_dir: assets
+
+# Si votre code nécessite des variables d'environnement
+env_variables:
+  PORT: 8000
+
+readiness_check:
+  app_start_timeout_sec: 3000
+
+instance_class: F4_1G
+
+
+#Pour activer le debug en cas de crash
+#automatic_scaling:
+#  max_num_instances: 5
+#  min_num_instances: 1
+
+
+
+
+
+#env: flex
+#resources:
+#  disk_size_gb: 20

climateqa/constants.py

@@ -0,0 +1,45 @@
+POSSIBLE_REPORTS = [
+    "IPCC AR6 WGI SPM",
+    "IPCC AR6 WGI FR",
+    "IPCC AR6 WGI TS",
+    "IPCC AR6 WGII SPM",
+    "IPCC AR6 WGII TS",
+    "IPCC AR6 WGII FR",
+    "IPCC AR6 WGIII SPM",
+    "IPCC AR6 WGIII TS",
+    "IPCC AR6 WGIII FR",
+    "IPCC AR6 SYR",
+    "IPCC SR GW SPM",
+    "IPCC SR CCL SPM",
+    "IPCC SR OC SPM",
+    "IPCC SR OC TS",
+    "IPCC SR OC C1",
+    "IPCC SR OC C2",
+    "IPCC SR OC C3",
+    "IPCC SR OC C4",
+    "IPCC SR OC C5",
+    "IPCC SR OC C6",
+    "IPCC SR OC CC B9",
+    "IPCC SR OC A1 G",
+    "IPBES GAR FR",
+    "IPBES GAR SPM",
+    "IPBES TAM SW FR",
+    "IPBES TAM SW SPM",
+    "IPBES RAR AF FR",
+    "IPBES RAR AF SPM",
+    "IPBES RAR AM FR",
+    "IPBES RAR AM SPM",
+    "IPBES RAR AP FR",
+    "IPBES RAR AP SPM",
+    "IPBES RAR ECA FR",
+    "IPBES RAR ECA SPM",
+    "IPBES AR LDR FR",
+    "IPBES AR LDR SPM",
+    "IPBES IAS A C1",
+    "IPBES IAS A C2",
+    "IPBES IAS A C3",
+    "IPBES IAS A C4",
+    "IPBES IAS A C5",
+    "IPBES IAS A C6",
+    "IPBES IAS A SPM"
+]

climateqa/engine/embeddings.py

@@ -0,0 +1,25 @@
+
+from langchain_community.embeddings import HuggingFaceBgeEmbeddings
+from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
+
+def get_embeddings_function(version = "v1.2"):
+
+    if version == "v1.2":
+
+        # https://huggingface.co/BAAI/bge-base-en-v1.5
+        # Best embedding model at a reasonable size at the moment (2023-11-22)
+    
+        model_name = "BAAI/bge-base-en-v1.5"
+        encode_kwargs = {'normalize_embeddings': True} # set True to compute cosine similarity
+        print("Loading embeddings model: ", model_name)
+        embeddings_function = HuggingFaceBgeEmbeddings(
+            model_name=model_name,
+            encode_kwargs=encode_kwargs,
+            query_instruction="Represent this sentence for searching relevant passages: "
+        )
+
+    else:
+
+        embeddings_function = HuggingFaceEmbeddings(model_name = "sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1")
+
+    return embeddings_function

climateqa/engine/keywords.py

@@ -0,0 +1,30 @@
+
+from typing import List
+from typing import Literal
+from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
+from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
+from langchain_core.utils.function_calling import convert_to_openai_function
+from langchain.output_parsers.openai_functions import JsonOutputFunctionsParser
+
+class KeywordsOutput(BaseModel):
+    """Analyzing the user query to get keywords for a search engine"""
+    
+    keywords: list = Field(
+        description="""
+        Generate 1 or 2 relevant keywords from the user query to ask a search engine for scientific research papers.
+        
+        Example:
+        - "What is the impact of deep sea mining ?" -> ["deep sea mining"]
+        - "How will El Nino be impacted by climate change" -> ["el nino"]
+        - "Is climate change a hoax" -> [Climate change","hoax"]
+        """
+    )
+
+
+def make_keywords_chain(llm):
+
+    functions = [convert_to_openai_function(KeywordsOutput)]
+    llm_functions = llm.bind(functions = functions,function_call={"name":"KeywordsOutput"})
+
+    chain = llm_functions | JsonOutputFunctionsParser()
+    return chain

climateqa/engine/llm/__init__.py

@@ -0,0 +1,8 @@
+from climateqa.engine.llm.openai import get_llm as get_openai_llm
+
+
+def get_llm(provider="openai", **kwargs):
+    if provider == "openai":
+        return get_openai_llm(**kwargs)
+    else:
+        raise ValueError(f"Unknown provider: {provider}")

climateqa/engine/llm/openai.py

@@ -0,0 +1,25 @@
+from langchain_openai import ChatOpenAI
+import os
+
+try:
+    from dotenv import load_dotenv
+    load_dotenv()
+except Exception:
+    pass
+# gpt-3.5-turbo-0125
+
+
+def get_llm(model="gpt-3.5-turbo", max_tokens=1024, temperature=0.0,
+            streaming=True, timeout=30, **kwargs):
+
+    llm = ChatOpenAI(
+        model=model,
+        api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY", None),
+        max_tokens=max_tokens,
+        streaming=streaming,
+        temperature=temperature,
+        timeout=timeout,
+        **kwargs,
+    )
+
+    return llm

climateqa/engine/old/chains.py

@@ -0,0 +1,83 @@
+# https://python.langchain.com/docs/modules/chains/how_to/custom_chain
+# Including reformulation of the question in the chain
+import json
+
+from langchain import PromptTemplate, LLMChain
+from langchain.chains import RetrievalQAWithSourcesChain,QAWithSourcesChain
+from langchain.chains import TransformChain, SequentialChain
+from langchain.chains.qa_with_sources import load_qa_with_sources_chain
+
+from climateqa.prompts import answer_prompt, reformulation_prompt,audience_prompts
+from climateqa.custom_retrieval_chain import CustomRetrievalQAWithSourcesChain
+
+
+def load_combine_documents_chain(llm):
+    prompt = PromptTemplate(template=answer_prompt, input_variables=["summaries", "question","audience","language"])
+    qa_chain = load_qa_with_sources_chain(llm, chain_type="stuff",prompt = prompt)
+    return qa_chain
+
+def load_qa_chain_with_docs(llm):
+    """Load a QA chain with documents.
+    Useful when you already have retrieved docs
+
+    To be called with this input
+
+    ```
+    output = chain({
+        "question":query,
+        "audience":"experts climate scientists",
+        "docs":docs,
+        "language":"English",
+    })
+    ```
+    """
+
+    qa_chain = load_combine_documents_chain(llm)
+    chain = QAWithSourcesChain(
+        input_docs_key = "docs",
+        combine_documents_chain = qa_chain,
+        return_source_documents = True,
+    )
+    return chain
+
+
+def load_qa_chain_with_text(llm):
+
+    prompt = PromptTemplate(
+        template = answer_prompt,
+        input_variables=["question","audience","language","summaries"],
+    )
+    qa_chain = LLMChain(llm = llm,prompt = prompt)
+    return qa_chain
+
+
+def load_qa_chain_with_retriever(retriever,llm):
+    qa_chain = load_combine_documents_chain(llm)
+
+    # This could be improved by providing a document prompt to avoid modifying page_content in the docs
+    # See here https://github.com/langchain-ai/langchain/issues/3523
+
+    answer_chain = CustomRetrievalQAWithSourcesChain(
+        combine_documents_chain = qa_chain,
+        retriever=retriever,
+        return_source_documents = True,
+        verbose = True,
+        fallback_answer="**⚠️ No relevant passages found in the climate science reports (IPCC and IPBES), you may want to ask a more specific question (specifying your question on climate issues).**",
+    )
+    return answer_chain
+
+
+def load_climateqa_chain(retriever,llm_reformulation,llm_answer):
+
+    reformulation_chain = load_reformulation_chain(llm_reformulation)
+    answer_chain = load_qa_chain_with_retriever(retriever,llm_answer)
+
+    climateqa_chain = SequentialChain(
+        chains = [reformulation_chain,answer_chain],
+        input_variables=["query","audience"],
+        output_variables=["answer","question","language","source_documents"],
+        return_all = True,
+        verbose = True,
+    )
+    return climateqa_chain
+

climateqa/engine/old/chat.py

@@ -0,0 +1,39 @@
+# LANGCHAIN IMPORTS
+from langchain import PromptTemplate, LLMChain
+from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
+from langchain.chains import RetrievalQAWithSourcesChain
+from langchain.chains.qa_with_sources import load_qa_with_sources_chain
+
+
+# CLIMATEQA
+from climateqa.retriever import ClimateQARetriever
+from climateqa.vectorstore import get_pinecone_vectorstore
+from climateqa.chains import load_climateqa_chain
+
+
+class ClimateQA:
+    def __init__(self,hf_embedding_model = "sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1",
+                 show_progress_bar = False,batch_size = 1,max_tokens = 1024,**kwargs):
+    
+        self.llm = self.get_llm(max_tokens = max_tokens,**kwargs)
+        self.embeddings_function = HuggingFaceEmbeddings(
+            model_name=hf_embedding_model,
+            encode_kwargs={"show_progress_bar":show_progress_bar,"batch_size":batch_size}
+        )
+
+
+
+    def get_vectorstore(self):
+        pass
+
+
+    def reformulate(self):
+        pass
+
+
+    def retrieve(self):
+        pass
+
+
+    def ask(self):
+        pass

climateqa/engine/old/custom_retrieval_chain.py

@@ -0,0 +1,63 @@
+from __future__ import annotations
+import inspect
+from typing import Any, Dict, List, Optional
+
+from pydantic import Extra
+
+from langchain.schema.language_model import BaseLanguageModel
+from langchain.callbacks.manager import (
+    AsyncCallbackManagerForChainRun,
+    CallbackManagerForChainRun,
+)
+from langchain.chains.base import Chain
+from langchain.prompts.base import BasePromptTemplate
+
+from typing import Any, Dict, List
+
+from langchain.callbacks.manager import (
+    AsyncCallbackManagerForChainRun,
+    CallbackManagerForChainRun,
+)
+from langchain.chains.combine_documents.stuff import StuffDocumentsChain
+from langchain.chains.qa_with_sources.base import BaseQAWithSourcesChain
+from langchain.docstore.document import Document
+from langchain.pydantic_v1 import Field
+from langchain.schema import BaseRetriever
+
+from langchain.chains import RetrievalQAWithSourcesChain
+
+
+from langchain.chains.router.llm_router import LLMRouterChain
+
+class CustomRetrievalQAWithSourcesChain(RetrievalQAWithSourcesChain):
+
+    fallback_answer:str = "No sources available to answer this question."
+
+    def _call(self,inputs,run_manager=None):
+        _run_manager = run_manager or CallbackManagerForChainRun.get_noop_manager()
+        accepts_run_manager = (
+            "run_manager" in inspect.signature(self._get_docs).parameters
+        )
+        if accepts_run_manager:
+            docs = self._get_docs(inputs, run_manager=_run_manager)
+        else:
+            docs = self._get_docs(inputs)  # type: ignore[call-arg]
+
+        
+        if len(docs) == 0:
+            answer = self.fallback_answer
+            sources = []
+        else:
+
+            answer = self.combine_documents_chain.run(
+                input_documents=docs, callbacks=_run_manager.get_child(), **inputs
+            )
+            answer, sources = self._split_sources(answer)
+
+        result: Dict[str, Any] = {
+            self.answer_key: answer,
+            self.sources_answer_key: sources,
+        }
+        if self.return_source_documents:
+            result["source_documents"] = docs
+        return result

climateqa/engine/prompts.py

@@ -0,0 +1,80 @@
+
+# If the message is not relevant to climate change (like "How are you", "I am 18 years old" or "When was built the eiffel tower"), return N/A
+
+reformulation_prompt_template = """
+Reformulate the following user message to be a short standalone question in English, in the context of an educational discussion about climate change.
+---
+query: La technologie nous sauvera-t-elle ?
+-> 
+'question': 'Can technology help humanity mitigate the effects of climate change?',
+'language': 'French',
+---
+query: what are our reserves in fossil fuel?
+-> 
+'question': 'What are the current reserves of fossil fuels and how long will they last?',
+'language': 'English',
+---
+query: what are the main causes of climate change?
+->
+'question': 'What are the main causes of climate change in the last century?',
+'language': 'English'
+---
+
+{format_instructions}
+
+Reformulate the question in English and detect the language of the original message
+Output the result as json with two keys "question" and "language"
+query: {query}
+->
+```json
+"""
+
+answer_prompt_without_docs_template = """
+You are Clara, an AI Assistant created by Axionable. Your role is to explain climate-related questions using info from the documents. 
+Always stay true to climate science and do not make up information. If you do not know the answer, just say you do not know.
+
+Guidelines:
+- If it's a conversational question such as "hello", "who are you", ..., you can answer directly
+- Start by explaining clearly that you could not find any passages to answer in the documents, but it can be because of the search engine, and not because it's not there. So your answer is based on your own knowledge and must be taken with great caution because it's AI generated and you prefer to use sources to answer.
+- Also explain that the user should reformulate the question to be more specific to the documents
+- Because your role is to explain climate science, you can never be skeptical about climate change. 
+- If the question is not related to environmental issues, never never answer it. Say it's not your role.
+- Make paragraphs by starting new lines to make your answers more readable. 
+
+Question: {question}
+Answer in {language}:
+"""
+
+
+
+audience_prompts = {
+    "children": "6 year old children that don't know anything about science and climate change and need metaphors to learn",
+    "general": "the general public who know the basics in science and climate change and want to learn more about it without technical terms. Still use references to passages.",
+    "experts": "expert and climate scientists that are not afraid of technical terms",
+}
+
+
+
+answer_prompt_template_custom = """
+You are Clara, an AI Assistant created by Axionable. You are given a question and extracted passages. Provide a clear and structured answer based on the passages provided, the context and the guidelines.
+
+Guidelines:
+- If the passages have useful facts or numbers, use them in your answer.
+- When you use information from a passage, mention where it came from by using [Doc i] at the end of the sentence. i stands for the name of the document and page if you know it.
+- Do not use the sentence 'Doc i says ...' to say where information came from.
+- If the same thing is said in more than one document, you can mention all of them like this: [Doc i, Doc j, Doc k]
+- Do not just summarize each passage one by one. Group your summaries to highlight the key parts in the explanation.
+- If it makes sense, use bullet points and lists to make your answers easier to understand.
+- You do not need to use every passage. Only use the ones that help answer the question.
+- If the documents do not have the information needed to answer the question, just say you do not have enough information.
+- Consider by default that the question is about the past century unless it is specified otherwise. 
+- If the passage is the caption of a picture, you can still use it as part of your answer as any other document.
+
+-----------------------
+Passages:
+{context}
+
+-----------------------
+Question: {question} - Explained to {audience}
+Answer in {language} with the passages citations:
+"""

climateqa/engine/rag.py

@@ -0,0 +1,121 @@
+from operator import itemgetter
+
+from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
+from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
+from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough, RunnableLambda, RunnableBranch
+from langchain_core.prompts.prompt import PromptTemplate
+from langchain_core.prompts.base import format_document
+
+from climateqa.engine.reformulation import make_reformulation_chain
+from climateqa.engine.prompts import answer_prompt_template_custom,answer_prompt_without_docs_template
+from climateqa.engine.utils import pass_values, flatten_dict,prepare_chain,rename_chain
+from climateqa.engine.keywords import make_keywords_chain
+
+DEFAULT_DOCUMENT_PROMPT = PromptTemplate.from_template(
+    template="{page_content}")
+
+
+def _combine_documents(
+    docs, document_prompt=DEFAULT_DOCUMENT_PROMPT, sep="\n\n"
+):
+
+    doc_strings = []
+
+    for i, doc in enumerate(docs):
+        chunk_type = "Doc"
+        if isinstance(doc, str):
+            doc_formatted = doc
+        else:
+            doc_formatted = format_document(doc, document_prompt)
+        doc_string = f"{chunk_type} {i+1}: " + doc_formatted
+        doc_string = doc_string.replace("\n", " ")
+        doc_strings.append(doc_string)
+
+    return sep.join(doc_strings)
+
+
+def make_rag_chain(retriever, llm):
+
+    # Construct the prompt
+    prompt = ChatPromptTemplate.from_template(answer_prompt_template_custom)
+    prompt_without_docs = ChatPromptTemplate.from_template(
+        answer_prompt_without_docs_template)
+
+    # ------- CHAIN 0 - Reformulation
+    reformulation = make_reformulation_chain(llm)
+    reformulation = prepare_chain(reformulation, "reformulation")
+
+    # ------- Find all keywords from the reformulated query
+    keywords = make_keywords_chain(llm)
+    keywords = {"keywords": itemgetter("question") | keywords}
+    keywords = prepare_chain(keywords, "keywords")
+
+    # ------- CHAIN 1
+    # Retrieved documents
+    find_documents = {"docs": itemgetter(
+        "question") | retriever} | RunnablePassthrough()
+    find_documents = prepare_chain(find_documents, "find_documents")
+
+    # ------- CHAIN 2
+    # Construct inputs for the llm
+    input_documents = {
+        "context": lambda x: _combine_documents(x["docs"]),
+        **pass_values(["question", "audience", "language", "keywords"])
+    }
+
+    # ------- CHAIN 3
+    # Bot answer
+    llm_final = rename_chain(llm, "answer")
+
+    answer_with_docs = {
+        "answer": input_documents | prompt | llm_final | StrOutputParser(),
+        **pass_values(["question", "audience", "language", "query", "docs", "keywords"]),
+    }
+
+    answer_without_docs = {
+        "answer":  prompt_without_docs | llm_final | StrOutputParser(),
+        **pass_values(["question", "audience", "language", "query", "docs", "keywords"]),
+    }
+
+    answer = RunnableBranch(
+        (lambda x: len(x["docs"]) > 0, answer_with_docs),
+        answer_with_docs,
+    )
+
+    # ------- FINAL CHAIN
+    # Build the final chain
+    rag_chain = reformulation | keywords | find_documents | answer
+
+    return rag_chain
+
+
+def make_rag_papers_chain(llm):
+
+    #prompt = ChatPromptTemplate.from_template(papers_prompt_template)
+
+    input_documents = {
+        "context": lambda x: _combine_documents(x["docs"]),
+        **pass_values(["question", "language"])
+    }
+
+    chain = input_documents | llm | StrOutputParser()
+    chain = rename_chain(chain,"answer")
+
+    return chain
+
+
+
+
+
+
+def make_illustration_chain(llm):
+
+   # prompt_with_images = ChatPromptTemplate.from_template(answer_prompt_images_template)
+
+    input_description_images = {
+        "images":lambda x : _combine_documents(get_image_docs(x["docs"])),
+        **pass_values(["question","audience","language","answer"]),
+    }
+
+    illustration_chain = input_description_images | llm | StrOutputParser()
+    return illustration_chain

climateqa/engine/reformulation.py

@@ -0,0 +1,42 @@
+
+from langchain.output_parsers.structured import StructuredOutputParser, ResponseSchema
+from langchain_core.prompts import PromptTemplate
+from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough, RunnableLambda, RunnableBranch
+
+from climateqa.engine.prompts import reformulation_prompt_template
+from climateqa.engine.utils import pass_values, flatten_dict
+
+
+response_schemas = [
+    ResponseSchema(name="language", description="The detected language of the input message"),
+    ResponseSchema(name="question", description="The reformulated question always in English")
+]
+output_parser = StructuredOutputParser.from_response_schemas(response_schemas)
+format_instructions = output_parser.get_format_instructions()
+
+def fallback_default_values(x):
+    if x["question"] is None:
+        x["question"] = x["query"]
+        x["language"] = "english"
+    
+    return x
+
+def make_reformulation_chain(llm):
+
+    prompt = PromptTemplate(
+        template=reformulation_prompt_template,
+        input_variables=["query"],
+        partial_variables={"format_instructions": format_instructions}
+    )
+
+    chain = (prompt | llm.bind(stop=["```"]) | output_parser)
+
+    reformulation_chain = (
+        {"reformulation":chain,**pass_values(["query"])}
+        | RunnablePassthrough()
+        | flatten_dict
+        | fallback_default_values
+    )
+
+
+    return reformulation_chain

climateqa/engine/retriever.py

@@ -0,0 +1,166 @@
+# https://github.com/langchain-ai/langchain/issues/8623
+
+import pandas as pd
+
+from langchain_core.retrievers import BaseRetriever
+from langchain_core.vectorstores import VectorStoreRetriever
+from langchain_core.documents.base import Document
+from langchain_core.vectorstores import VectorStore
+from langchain_core.callbacks.manager import CallbackManagerForRetrieverRun
+
+from typing import List
+from pydantic import Field
+
+class ClimateQARetriever(BaseRetriever):
+    vectorstore:VectorStore
+    sources:list = ["IPCC","IPBES","IPOS"]
+    reports:list = []
+    threshold:float = 0.6
+    k_summary:int = 3
+    k_total:int = 10
+    namespace:str = "vectors",
+    min_size:int = 200,
+
+
+    def _get_relevant_documents(
+        self, query: str, *, run_manager: CallbackManagerForRetrieverRun
+    ) -> List[Document]:
+
+        # Check if all elements in the list are either IPCC or IPBES
+        assert isinstance(self.sources,list)
+        assert all([x in ["IPCC","IPBES","IPOS"] for x in self.sources])
+        assert self.k_total > self.k_summary, "k_total should be greater than k_summary"
+
+        # Prepare base search kwargs
+        filters = {}
+
+        if len(self.reports) > 0:
+            filters["short_name"] = {"$in":self.reports}
+        else:
+            filters["source"] = { "$in":self.sources}
+
+        # Search for k_summary documents in the summaries dataset
+        filters_summaries = {
+            **filters,
+            "report_type": { "$in":["SPM"]},
+        }
+
+        #build with pinecone
+        #docs_summaries = self.vectorstore.similarity_search_with_score(query=query,filter = filters_summaries,k = self.k_summary)
+        docs_summaries = self.vectorstore.similarity_search_with_score(query=query, k=self.k_summary)
+        docs_summaries = [x for x in docs_summaries if x[1] > self.threshold]
+
+        # Search for k_total - k_summary documents in the full reports dataset
+        filters_full = {
+            **filters,
+            "report_type": { "$nin":["SPM"]},
+        }
+        k_full = self.k_total - len(docs_summaries)
+        #docs_full = self.vectorstore.similarity_search_with_score(query=query,filter = filters_full,k = k_full)
+        docs_full = self.vectorstore.similarity_search_with_score(query=query,k = k_full)
+
+        # Concatenate documents
+        docs = docs_summaries + docs_full
+
+        # Filter if scores are below threshold
+        docs = [x for x in docs if len(x[0].page_content) > self.min_size]
+        # docs = [x for x in docs if x[1] > self.threshold]
+
+        # Add score to metadata
+        results = []
+        for i,(doc,score) in enumerate(docs):
+            doc.metadata["similarity_score"] = score
+            doc.metadata["content"] = doc.page_content
+            doc.metadata["page_number"] = int(doc.metadata["page_number"]) + 1
+            # doc.page_content = f"""Doc {i+1} - {doc.metadata['short_name']}: {doc.page_content}"""
+            results.append(doc)
+        
+        # Sort by score
+        # results = sorted(results,key = lambda x : x.metadata["similarity_score"],reverse = True)
+
+        return results
+
+
+
+
+# def filter_summaries(df,k_summary = 3,k_total = 10):
+#     # assert source in ["IPCC","IPBES","ALL"], "source arg should be in (IPCC,IPBES,ALL)"
+
+#     # # Filter by source
+#     # if source == "IPCC":
+#     #     df = df.loc[df["source"]=="IPCC"]
+#     # elif source == "IPBES":
+#     #     df = df.loc[df["source"]=="IPBES"]
+#     # else:
+#     #     pass
+
+#     # Separate summaries and full reports
+#     df_summaries = df.loc[df["report_type"].isin(["SPM","TS"])]
+#     df_full = df.loc[~df["report_type"].isin(["SPM","TS"])]
+
+#     # Find passages from summaries dataset
+#     passages_summaries = df_summaries.head(k_summary)
+
+#     # Find passages from full reports dataset
+#     passages_fullreports = df_full.head(k_total - len(passages_summaries))
+
+#     # Concatenate passages
+#     passages = pd.concat([passages_summaries,passages_fullreports],axis = 0,ignore_index = True)
+#     return passages
+
+
+
+
+# def retrieve_with_summaries(query,retriever,k_summary = 3,k_total = 10,sources = ["IPCC","IPBES"],max_k = 100,threshold = 0.555,as_dict = True,min_length = 300):
+#     assert max_k > k_total
+
+#     validated_sources = ["IPCC","IPBES"]
+#     sources = [x for x in sources if x in validated_sources]
+#     filters = {
+#         "source": { "$in": sources },
+#     }
+#     print(filters)
+
+#     # Retrieve documents
+#     docs = retriever.retrieve(query,top_k = max_k,filters = filters)
+
+#     # Filter by score
+#     docs = [{**x.meta,"score":x.score,"content":x.content} for x in docs if x.score > threshold]
+
+#     if len(docs) == 0:
+#         return []
+#     res = pd.DataFrame(docs)
+#     passages_df = filter_summaries(res,k_summary,k_total)
+#     if as_dict:
+#         contents = passages_df["content"].tolist()
+#         meta = passages_df.drop(columns = ["content"]).to_dict(orient = "records")
+#         passages = []
+#         for i in range(len(contents)):
+#             passages.append({"content":contents[i],"meta":meta[i]})
+#         return passages
+#     else:
+#         return passages_df
+
+
+
+# def retrieve(query,sources = ["IPCC"],threshold = 0.555,k = 10):
+
+
+#     print("hellooooo")
+
+#     # Reformulate queries
+#     reformulated_query,language = reformulate(query)
+
+#     print(reformulated_query)
+
+#     # Retrieve documents
+#     passages = retrieve_with_summaries(reformulated_query,retriever,k_total = k,k_summary = 3,as_dict = True,sources = sources,threshold = threshold)
+#     response = {
+#       "query":query,
+#       "reformulated_query":reformulated_query,
+#       "language":language,
+#       "sources":passages,
+#       "prompts":{"init_prompt":init_prompt,"sources_prompt":sources_prompt},
+#     }
+#     return response
+

climateqa/engine/text_retriever.py

@@ -0,0 +1,48 @@
+from langchain_core.retrievers import BaseRetriever
+from langchain_core.documents.base import Document
+from langchain_core.vectorstores import VectorStore
+from langchain_core.callbacks.manager import CallbackManagerForRetrieverRun
+from typing import List
+
+class ClimateQARetriever(BaseRetriever):
+    vectorstore: VectorStore
+    sources: list = []
+    reports:list = []
+    threshold: float = 0.6
+    k_summary: int = 3
+    k_total: int = 10
+    min_size: int = 200
+
+    def _get_relevant_documents(
+        self, query: str, *, run_manager: CallbackManagerForRetrieverRun
+    ) -> List[Document]:
+
+       # Check if all elements in the list are either IPCC or IPBES
+        assert isinstance(self.sources,list)
+        assert self.k_total > self.k_summary, "k_total should be greater than k_summary"
+
+        # Prepare base search kwargs
+        filters = {}
+
+        filters["source"] = { "$in":self.sources}
+
+        # Build with pinecone
+        docs_summaries = self.vectorstore.similarity_search_with_score(query=query, k=self.k_summary)
+        docs_summaries = [x for x in docs_summaries if x[1] > self.threshold]
+
+        k_full = self.k_total - len(docs_summaries)
+        docs_full = self.vectorstore.similarity_search_with_score(query=query,k = k_full)
+
+        # Concatenate documents
+        docs = docs_summaries + docs_full
+        
+        # Add score to metadata
+        results = []
+        for i, (doc, score) in enumerate(docs):
+            doc.metadata["similarity_score"] = score
+            doc.metadata["content"] = doc.page_content
+            doc.metadata["chunk_type"] = "text"
+            doc.metadata["page_number"] = 1
+            results.append(doc)
+        return results
+

climateqa/engine/utils.py

@@ -0,0 +1,69 @@
+from operator import itemgetter
+from typing import Any, Dict, Iterable, Tuple
+from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
+
+
+def pass_values(x):
+    if not isinstance(x, list):
+        x = [x]
+    return {k: itemgetter(k) for k in x}
+
+
+def prepare_chain(chain,name):
+    chain = propagate_inputs(chain)
+    chain = rename_chain(chain,name)
+    return chain
+
+
+def propagate_inputs(chain):
+    chain_with_values = {
+        "outputs": chain,
+        "inputs": RunnablePassthrough()
+    } | RunnablePassthrough() | flatten_dict
+    return chain_with_values
+
+def rename_chain(chain,name):
+    return chain.with_config({"run_name":name})
+
+
+# Drawn from langchain utils and modified to remove the parent key
+def _flatten_dict(
+    nested_dict: Dict[str, Any], parent_key: str = "", sep: str = "_"
+) -> Iterable[Tuple[str, Any]]:
+    """
+    Generator that yields flattened items from a nested dictionary for a flat dict.
+
+    Parameters:
+        nested_dict (dict): The nested dictionary to flatten.
+        parent_key (str): The prefix to prepend to the keys of the flattened dict.
+        sep (str): The separator to use between the parent key and the key of the
+            flattened dictionary.
+
+    Yields:
+        (str, any): A key-value pair from the flattened dictionary.
+    """
+    for key, value in nested_dict.items():
+        new_key = key
+        if isinstance(value, dict):
+            yield from _flatten_dict(value, new_key, sep)
+        else:
+            yield new_key, value
+
+
+def flatten_dict(
+    nested_dict: Dict[str, Any], parent_key: str = "", sep: str = "_"
+) -> Dict[str, Any]:
+    """Flattens a nested dictionary into a flat dictionary.
+
+    Parameters:
+        nested_dict (dict): The nested dictionary to flatten.
+        parent_key (str): The prefix to prepend to the keys of the flattened dict.
+        sep (str): The separator to use between the parent key and the key of the
+            flattened dictionary.
+
+    Returns:
+        (dict): A flat dictionary.
+
+    """
+    flat_dict = {k: v for k, v in _flatten_dict(nested_dict, parent_key, sep)}
+    return flat_dict

climateqa/engine/vectorstore.py

@@ -0,0 +1,114 @@
+# Pinecone
+# More info at https://docs.pinecone.io/docs/langchain
+# And https://python.langchain.com/docs/integrations/vectorstores/pinecone
+#import os
+#from pinecone import Pinecone
+#from langchain_community.vectorstores import Pinecone as PineconeVectorstore
+
+# LOAD ENVIRONMENT VARIABLES
+#try:
+#    from dotenv import load_dotenv
+#    load_dotenv()
+#except:
+#    pass
+
+
+#def get_pinecone_vectorstore(embeddings,text_key = "content"):
+
+    # # initialize pinecone
+    # pinecone.init(
+    #     api_key=os.getenv("PINECONE_API_KEY"),  # find at app.pinecone.io
+    #     environment=os.getenv("PINECONE_API_ENVIRONMENT"),  # next to api key in console
+    # )
+
+    # index_name = os.getenv("PINECONE_API_INDEX")
+    # vectorstore = Pinecone.from_existing_index(index_name, embeddings,text_key = text_key)
+
+    # return vectorstore
+
+#    pc = Pinecone(api_key=os.getenv("PINECONE_API_KEY"))
+#    index = pc.Index(os.getenv("PINECONE_API_INDEX"))
+
+#    vectorstore = PineconeVectorstore(
+#        index, embeddings, text_key,
+#    )
+#    return vectorstore
+
+
+
+# def get_pinecone_retriever(vectorstore,k = 10,namespace = "vectors",sources = ["IPBES","IPCC"]):
+
+#     assert isinstance(sources,list)
+
+#     # Check if all elements in the list are either IPCC or IPBES
+#     filter = {
+#         "source": { "$in":sources},
+#     }
+
+#     retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={
+#         "k": k,
+#         "namespace":"vectors",
+#         "filter":filter
+#     })
+
+#     return retriever
+
+from langchain_community.vectorstores import Annoy
+from langchain_community.document_loaders import TextLoader
+from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
+from climateqa.engine.embeddings import get_embeddings_function
+embeddings_function = get_embeddings_function()
+
+#def build_vectores_stores(content_path):
+#    loader = TextLoader(content_path)
+#    documents = loader.load()
+#    text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
+#    docs = text_splitter.split_documents(documents)
+
+#    vector_store_from_docs = Annoy.from_documents(docs, embeddings_function)
+#    return vector_store_from_docs
+
+
+import os
+import pdfplumber
+
+def build_vectores_stores(folder_path, pdf_folder="./PDF", vectors_path = "./vectors"):
+  
+    if os.path.isfile(vectors_path+"/index.annoy"):
+        return Annoy.load_local(vectors_path, embeddings_function,allow_dangerous_deserialization=True)
+
+    # Extract text from PDF files
+    print("Extraction PDF ...")
+    for pdf_file in os.listdir(pdf_folder):
+        if pdf_file.startswith("."):
+            continue
+        print(" >  "+pdf_folder+"/"+pdf_file)
+        with pdfplumber.open(pdf_folder+"/"+pdf_file) as pdf:
+            for pdf_page in pdf.pages:
+                f = open(folder_path+"/"+pdf_file+" page "+str(pdf_page.page_number), "w")
+                # f.write(pdf_file+" page "+str(pdf_page.page_number))
+                for char_pdf in pdf_page.chars:
+                    f.write(char_pdf["text"])
+                f.close()
+
+    docs = []
+    vector_store_from_docs = ()  # Créer un nouvel objet Annoy ou utiliser celui déjà initialisé selon votre code existant
+    for filename in os.listdir(folder_path):
+        if filename.startswith("."):
+            continue
+        file_path = os.path.join(folder_path, filename)
+        if os.path.isfile(file_path):
+            loader = TextLoader(file_path)
+            documents = loader.load()
+
+            for doc in documents:
+                if (doc.metadata):
+                    doc.metadata["ax_page"] = doc.metadata['source'].split(" ")[-1]
+                    doc.metadata["ax_name"] = doc.metadata['source'].split(" ")[0].split("/")[-1]
+                    doc.metadata["ax_url"] = "https://storage.googleapis.com/docs-axio-clara/"+doc.metadata["ax_name"]
+
+            text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
+            docs += text_splitter.split_documents(documents)
+    vector_store_from_docs = Annoy.from_documents(docs, embeddings_function)
+    vector_store_from_docs.save_local(vectors_path)
+    return vector_store_from_docs

climateqa/papers/__init__.py

@@ -0,0 +1,43 @@
+import pandas as pd
+
+from pyalex import Works, Authors, Sources, Institutions, Concepts, Publishers, Funders
+import pyalex
+
+pyalex.config.email = "theo.alvesdacosta@ekimetrics.com"
+
+class OpenAlex():
+    def __init__(self):
+        pass
+
+
+
+    def search(self,keywords,n_results = 100,after = None,before = None):
+        works = Works().search(keywords).get()
+
+        for page in works.paginate(per_page=n_results):
+            break
+
+        df_works = pd.DataFrame(page)
+
+        return works
+    
+
+    def make_network(self):
+        pass
+
+
+    def get_abstract_from_inverted_index(self,index):
+
+        # Determine the maximum index to know the length of the reconstructed array
+        max_index = max([max(positions) for positions in index.values()])
+        
+        # Initialize a list with placeholders for all positions
+        reconstructed = [''] * (max_index + 1)
+        
+        # Iterate through the inverted index and place each token at its respective position(s)
+        for token, positions in index.items():
+            for position in positions:
+                reconstructed[position] = token
+        
+        # Join the tokens to form the reconstructed sentence(s)
+        return ' '.join(reconstructed)

climateqa/papers/openalex.py

@@ -0,0 +1,142 @@
+import pandas as pd
+import networkx as nx
+import matplotlib.pyplot as plt
+from pyvis.network import Network
+
+from pyalex import Works, Authors, Sources, Institutions, Concepts, Publishers, Funders
+import pyalex
+
+pyalex.config.email = "theo.alvesdacosta@ekimetrics.com"
+
+class OpenAlex():
+    def __init__(self):
+        pass
+
+
+
+    def search(self,keywords,n_results = 100,after = None,before = None):
+
+        if isinstance(keywords,str):
+            works = Works().search(keywords)
+            if after is not None:
+                assert isinstance(after,int), "after must be an integer"
+                assert after > 1900, "after must be greater than 1900"
+                works = works.filter(publication_year=f">{after}")
+
+            for page in works.paginate(per_page=n_results):
+                break
+
+            df_works = pd.DataFrame(page)
+            df_works["abstract"] = df_works["abstract_inverted_index"].apply(lambda x: self.get_abstract_from_inverted_index(x))
+            df_works["is_oa"] = df_works["open_access"].map(lambda x : x.get("is_oa",False))
+            df_works["pdf_url"] = df_works["primary_location"].map(lambda x : x.get("pdf_url",None))
+            df_works["content"] = df_works["title"] + "\n" + df_works["abstract"]
+
+        else:
+            df_works = []
+            for keyword in keywords:
+                df_keyword = self.search(keyword,n_results = n_results,after = after,before = before)
+                df_works.append(df_keyword)
+            df_works = pd.concat(df_works,ignore_index=True,axis = 0)
+        return df_works
+    
+
+    def rerank(self,query,df,reranker):
+    
+        scores = reranker.rank(
+            query,
+            df["content"].tolist(),
+            top_k = len(df),
+        )
+        scores.sort(key = lambda x : x["corpus_id"])
+        scores = [x["score"] for x in scores]
+        df["rerank_score"] = scores
+        return df
+
+
+    def make_network(self,df):
+
+        # Initialize your graph
+        G = nx.DiGraph()
+
+        for i,row in df.iterrows():
+            paper = row.to_dict()
+            G.add_node(paper['id'], **paper)
+            for reference in paper['referenced_works']:
+                if reference not in G:
+                    pass
+                else:
+                    # G.add_node(reference, id=reference, title="", reference_works=[], original=False)
+                    G.add_edge(paper['id'], reference, relationship="CITING")
+        return G
+
+    def show_network(self,G,height = "750px",notebook = True,color_by = "pagerank"):
+
+        net = Network(height=height, width="100%", bgcolor="#ffffff", font_color="black",notebook = notebook,directed = True,neighborhood_highlight = True)
+        net.force_atlas_2based()
+
+        # Add nodes with size reflecting the PageRank to highlight importance
+        pagerank = nx.pagerank(G)
+
+        if color_by == "pagerank":
+            color_scores = pagerank
+        elif color_by == "rerank_score":
+            color_scores = {node: G.nodes[node].get("rerank_score", 0) for node in G.nodes}
+        else:
+            raise ValueError(f"Unknown color_by value: {color_by}")
+
+        # Normalize PageRank values to [0, 1] for color mapping
+        min_score = min(color_scores.values())
+        max_score = max(color_scores.values())
+        norm_color_scores = {node: (color_scores[node] - min_score) / (max_score - min_score) for node in color_scores}
+
+
+
+        for node in G.nodes:
+            info = G.nodes[node]
+            title = info["title"]
+            label = title[:30] + " ..."
+
+            title = [title,f"Year: {info['publication_year']}",f"ID: {info['id']}"]
+            title = "\n".join(title)
+
+            color_value = norm_color_scores[node]
+            # Generating a color from blue (low) to red (high)
+            color = plt.cm.RdBu_r(color_value) # coolwarm is a matplotlib colormap from blue to red
+            def clamp(x): 
+                return int(max(0, min(x*255, 255)))
+            color = tuple([clamp(x) for x in color[:3]])
+            color = '#%02x%02x%02x' % color
+            
+            net.add_node(node, title=title,size = pagerank[node]*1000,label = label,color = color)
+
+        # Add edges
+        for edge in G.edges:
+            net.add_edge(edge[0], edge[1],arrowStrikethrough=True,color = "gray")
+
+        # Show the network
+        if notebook:
+            return net.show("network.html")
+        else:
+            return net
+
+
+    def get_abstract_from_inverted_index(self,index):
+
+        if index is None:
+            return ""
+        else:
+
+            # Determine the maximum index to know the length of the reconstructed array
+            max_index = max([max(positions) for positions in index.values()])
+            
+            # Initialize a list with placeholders for all positions
+            reconstructed = [''] * (max_index + 1)
+            
+            # Iterate through the inverted index and place each token at its respective position(s)
+            for token, positions in index.items():
+                for position in positions:
+                    reconstructed[position] = token
+            
+            # Join the tokens to form the reconstructed sentence(s)
+            return ' '.join(reconstructed)

climateqa/sample_questions.py

@@ -0,0 +1,10 @@
+
+QUESTIONS = {
+    "Popular Questions": [
+        "Quels sont les principaux aspects du secteur de la construction qui pourraient être affectés par le changement climatique et ses impacts physiques (inondations, tempêtes, sécheresses, etc.) ?",
+        "Comment pouvons-nous évaluer la vulnérabilité de nos opérations et de nos actifs aux phénomènes météorologiques extrêmes et aux changements climatiques à long terme ?",
+        "Quels sont les risques spécifiques auxquels le secteur des travaux publics dans le contexte du changement climatique ?",
+        "Comment Bouygues peut tirer parti des tendances émergentes ?",
+        "Quelles sont les opportunités économiques identifiées par Eiffage ?",
+    ]   
+}

climateqa/utils.py

@@ -0,0 +1,22 @@
+
+import io
+import os
+from PIL import Image
+from azure.storage.blob import ContainerClient
+
+
+def get_file_from_azure_blob_storage(path):
+    AZURE_SAS_URL_TRD = os.environ["AZURE_SAS_URL_TRD"]
+    container_client = ContainerClient.from_container_url(AZURE_SAS_URL_TRD)
+    blob_client = container_client.get_blob_client(path)
+    stream = blob_client.download_blob().readall()
+    file_object = io.BytesIO(stream)
+    return file_object
+
+
+def get_image_from_azure_blob_storage(path):
+    base_path = "climateqa/documents/"
+    path = os.path.join(base_path, path)
+    file_object = get_file_from_azure_blob_storage(path)
+    image = Image.open(file_object)
+    return image

logs/.gitignore

@@ -0,0 +1,2 @@
+*
+!.gitignore

logs/1715089094.182418.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"user_id": "69482bac-5b03-4be6-a42a-4626f1108ec8", "prompt": "hey", "query": "hey", "question": "Hey, what is your question?", "sources": ["Custom"], "docs": [{"page_content": "Quelles visions strat\u00e9giques pour la fili\u00e8re construction neuve dans une France neutre en carbone en 2050 ? Rapport I 129 I Sc\u00e9nario 2 \u2013 Coop\u00e9rations territoriales #3 - Coop\u00e9ration  entre acteurs Promouvoir les bonnes pratiques de co-\u00e9laboration ou co-production des projets avec les habitants et acteurs des territoires. Contexte  et enjeux  :  Afin de r\u00e9pondre aux enjeux du sc\u00e9nario 2, de nombreux projets exemplaires devraient \u00eatre conduits et financ\u00e9s dans les ann\u00e9es \u00e0 venir avec pour objectif de faire \u00e9clore des solutions \u00e0 la fois techniques mais aussi organisationnelles de collaboration entre acteurs de la ville, du b\u00e2timent et habitants. Afin que les enseignements de ces projets b\u00e9n\u00e9ficient \u00e0 un plus grand nombre, la diffusion de leurs r\u00e9sultats et en particulier des bonnes pratiques qui en d\u00e9couleront est essentielle.  Il s\u2019agit : \uf09f D\u2019\u00e9viter que chaque projet naissant ne reparte de z\u00e9ro dans l\u2019apprentissage  \uf09f De faciliter la pr\u00e9paration et la r\u00e9alisation de ces nouveaux projets  \uf09f D\u2019accro\u00eetre rapidement le nombre de projets Description Objectifs Booster le nombre de projets co-\u00e9labor\u00e9s ou co-produits partout sur le territoire. Famille de mesures  Diffusion des bonnes pratiques : \uf09f Capitalisation des retours d\u2019exp\u00e9riences \uf09f Communication sur les retours d\u2019exp\u00e9rience Principes et \u00e9tapes cl\u00e9s (temporalit\u00e9) Amplifier le partage d\u2019exp\u00e9rience et la mont\u00e9e en comp\u00e9tence des b\u00e9n\u00e9ficiaires, permettant aux \u00e9quipes locales de se saisir de sujets et de dupliquer plus facilement les projets en s\u2019appuyant sur les bonnes pratiques identifi\u00e9es. Au fil de l\u2019eau Capitaliser sur les retours d\u2019exp\u00e9rience en r\u00e9alisant des fiches projets / documents de r\u00e9f\u00e9rence et identifier les bonnes pratiques. Mobiliser un maximum d\u2019outils de diffusion de ces bonnes pratiques, via, par exemple des K clubs L (comme le club K Petites villes de demain L) : \uf09f Fiches projets, documents de r\u00e9f\u00e9rence, podcast, vid\u00e9os \uf09f Webinaires, conf\u00e9rences, ateliers  \uf09f Formations  \uf09f Plateforme en ligne de diffusion de tous les supports Acteurs porteurs \uf09f Financeurs des Appels \u00e0 projets exemplaires, AMI (y compris ADEME) \uf09f Associations d\u2019habitats participatifs Acteurs cibles \uf09f Collectivit\u00e9s \uf09f Habitants / Associations de consommateurs \uf09f Adh\u00e9rents des associations d\u2019habitats participatifs (Habitat Participatif France) Statut Existante \u00e0 renforcer (sur le mod\u00e8le du Club K Petites villes de demain L) Crit\u00e8res d\u2019\u00e9valuation Incidence  Moyenne Gains attendus  Multiplication du nombre de projets participatifs Limites / obstacles pr\u00e9vus", "metadata": {"source": "./sources/visions-strategiques-construction-france-2022-rapport.pdf page 129", "ax_page": "129", "ax_name": "visions-strategiques-construction-france-2022-rapport.pdf", "ax_url": "https://storage.googleapis.com/docs-axio-clara/visions-strategiques-construction-france-2022-rapport.pdf", "similarity_score": 1.0848233699798584, "content": "Quelles visions strat\u00e9giques pour la fili\u00e8re construction neuve dans une France neutre en carbone en 2050 ? 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En effet, la caract\u00e9risation des impacts socio-\u00e9conomiques d\u2019ambition climatiques dans le reste du monde est n\u00e9cessaire, soit sur la base d'hypoth\u00e8ses exog\u00e8nes, soit \u00e0 partir des r\u00e9sultats d'outils de mod\u00e9lisation mondiaux interconnect\u00e9s, est n\u00e9cessaires car elle affecte les r\u00e9sultats du mod\u00e8le NEMESIS. Par exemple, la mise en \u0153uvre unilat\u00e9rale d'une politique stricte d'att\u00e9nuation du changement climatique dans l'UE peut avoir des effets n\u00e9gatifs sur la comp\u00e9titivit\u00e9 des entreprises de l'UE et peut m\u00eame conduire \u00e0 une nouvelle conception des options politiques dans l'UE, telles qu'une taxe sur le carbone aux fronti\u00e8res ou des quotas gratuits dans le syst\u00e8me d'\u00e9change de quotas d'\u00e9mission de l'UE (ETS).", "metadata": {"source": "./sources/ADEME_2023.pdf page 93", "ax_page": "93", "ax_name": "ADEME_2023.pdf", "ax_url": "https://storage.googleapis.com/docs-axio-clara/ADEME_2023.pdf", "similarity_score": 1.0870143175125122, "content": "Outre la politique interne de l'UE, il est \u00e9galement important de d\u00e9finir ce qui se passe dans le reste du monde. 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Sc\u00e9nario 5 Delayed 8 Pour la mise en \u0153uvre du sc\u00e9nario O Delayed P, des hypoth\u00e8ses additionnelles, sur les actifs \u00e9chou\u00e9s et les pertes de qualification de la force de travail qu\u2019entra\u00eenerait un tel sc\u00e9nario adverse ont \u00e9t\u00e9 introduites dans le mod\u00e8le Three-ME. La m\u00e9thodologie de calcul et de mise en \u0153uvre de ces chocs exog\u00e8nes est d\u00e9taill\u00e9e en section 4.4.2 et s\u2019appuie sur les travaux de l\u2019International Renewable Energy Agency (2017) pour les actifs \u00e9chou\u00e9s et de Mercure et al. (2021) pour les pertes de qualification. Par ailleurs, les r\u00e9sultats pr\u00e9sent\u00e9s en section 3.4.3 incluent ces hypoth\u00e8ses.", "metadata": {"source": "./sources/ADEME_2023.pdf page 18", "ax_page": "18", "ax_name": "ADEME_2023.pdf", "ax_url": "https://storage.googleapis.com/docs-axio-clara/ADEME_2023.pdf", "similarity_score": 1.0895025730133057, "content": "Risques de transition : une analyse multi-mod\u00e8les pour la France I 18 I Toutefois, les demandes d\u2019\u00e9nergies des diff\u00e9rents agents (m\u00e9nages, secteurs priv\u00e9s et publics) sont endog\u00e8nes dans Three-ME, seuls les mix de production des vecteurs \u00e9nerg\u00e9tiques sont fix\u00e9s ex ante. 2.4.4.2. Sc\u00e9nario 5 Delayed 8 Pour la mise en \u0153uvre du sc\u00e9nario O Delayed P, des hypoth\u00e8ses additionnelles, sur les actifs \u00e9chou\u00e9s et les pertes de qualification de la force de travail qu\u2019entra\u00eenerait un tel sc\u00e9nario adverse ont \u00e9t\u00e9 introduites dans le mod\u00e8le Three-ME. La m\u00e9thodologie de calcul et de mise en \u0153uvre de ces chocs exog\u00e8nes est d\u00e9taill\u00e9e en section 4.4.2 et s\u2019appuie sur les travaux de l\u2019International Renewable Energy Agency (2017) pour les actifs \u00e9chou\u00e9s et de Mercure et al. (2021) pour les pertes de qualification. Par ailleurs, les r\u00e9sultats pr\u00e9sent\u00e9s en section 3.4.3 incluent ces hypoth\u00e8ses.", "chunk_type": "text", "page_number": 1}}, {"page_content": "Quelles visions strat\u00e9giques pour la fili\u00e8re construction neuve dans une France neutre en carbone en 2050 ? Rapport I 129 I Sc\u00e9nario 2 \u2013 Coop\u00e9rations territoriales #3 - Coop\u00e9ration  entre acteurs Promouvoir les bonnes pratiques de co-\u00e9laboration ou co-production des projets avec les habitants et acteurs des territoires. Contexte  et enjeux  :  Afin de r\u00e9pondre aux enjeux du sc\u00e9nario 2, de nombreux projets exemplaires devraient \u00eatre conduits et financ\u00e9s dans les ann\u00e9es \u00e0 venir avec pour objectif de faire \u00e9clore des solutions \u00e0 la fois techniques mais aussi organisationnelles de collaboration entre acteurs de la ville, du b\u00e2timent et habitants. Afin que les enseignements de ces projets b\u00e9n\u00e9ficient \u00e0 un plus grand nombre, la diffusion de leurs r\u00e9sultats et en particulier des bonnes pratiques qui en d\u00e9couleront est essentielle.  Il s\u2019agit : \uf09f D\u2019\u00e9viter que chaque projet naissant ne reparte de z\u00e9ro dans l\u2019apprentissage  \uf09f De faciliter la pr\u00e9paration et la r\u00e9alisation de ces nouveaux projets  \uf09f D\u2019accro\u00eetre rapidement le nombre de projets Description Objectifs Booster le nombre de projets co-\u00e9labor\u00e9s ou co-produits partout sur le territoire. Famille de mesures  Diffusion des bonnes pratiques : \uf09f Capitalisation des retours d\u2019exp\u00e9riences \uf09f Communication sur les retours d\u2019exp\u00e9rience Principes et \u00e9tapes cl\u00e9s (temporalit\u00e9) Amplifier le partage d\u2019exp\u00e9rience et la mont\u00e9e en comp\u00e9tence des b\u00e9n\u00e9ficiaires, permettant aux \u00e9quipes locales de se saisir de sujets et de dupliquer plus facilement les projets en s\u2019appuyant sur les bonnes pratiques identifi\u00e9es. Au fil de l\u2019eau Capitaliser sur les retours d\u2019exp\u00e9rience en r\u00e9alisant des fiches projets / documents de r\u00e9f\u00e9rence et identifier les bonnes pratiques. Mobiliser un maximum d\u2019outils de diffusion de ces bonnes pratiques, via, par exemple des K clubs L (comme le club K Petites villes de demain L) : \uf09f Fiches projets, documents de r\u00e9f\u00e9rence, podcast, vid\u00e9os \uf09f Webinaires, conf\u00e9rences, ateliers  \uf09f Formations  \uf09f Plateforme en ligne de diffusion de tous les supports Acteurs porteurs \uf09f Financeurs des Appels \u00e0 projets exemplaires, AMI (y compris ADEME) \uf09f Associations d\u2019habitats participatifs Acteurs cibles \uf09f Collectivit\u00e9s \uf09f Habitants / Associations de consommateurs \uf09f Adh\u00e9rents des associations d\u2019habitats participatifs (Habitat Participatif France) Statut Existante \u00e0 renforcer (sur le mod\u00e8le du Club K Petites villes de demain L) Crit\u00e8res d\u2019\u00e9valuation Incidence  Moyenne Gains attendus  Multiplication du nombre de projets participatifs Limites / obstacles pr\u00e9vus", "metadata": {"source": "./sources/visions-strategiques-construction-france-2022-rapport.pdf page 129", "ax_page": "129", "ax_name": "visions-strategiques-construction-france-2022-rapport.pdf", "ax_url": "https://storage.googleapis.com/docs-axio-clara/visions-strategiques-construction-france-2022-rapport.pdf", "similarity_score": 1.0848233699798584, "content": "Quelles visions strat\u00e9giques pour la fili\u00e8re construction neuve dans une France neutre en carbone en 2050 ? Rapport I 129 I Sc\u00e9nario 2 \u2013 Coop\u00e9rations territoriales #3 - Coop\u00e9ration  entre acteurs Promouvoir les bonnes pratiques de co-\u00e9laboration ou co-production des projets avec les habitants et acteurs des territoires. Contexte  et enjeux  :  Afin de r\u00e9pondre aux enjeux du sc\u00e9nario 2, de nombreux projets exemplaires devraient \u00eatre conduits et financ\u00e9s dans les ann\u00e9es \u00e0 venir avec pour objectif de faire \u00e9clore des solutions \u00e0 la fois techniques mais aussi organisationnelles de collaboration entre acteurs de la ville, du b\u00e2timent et habitants. Afin que les enseignements de ces projets b\u00e9n\u00e9ficient \u00e0 un plus grand nombre, la diffusion de leurs r\u00e9sultats et en particulier des bonnes pratiques qui en d\u00e9couleront est essentielle.  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En effet, la caract\u00e9risation des impacts socio-\u00e9conomiques d\u2019ambition climatiques dans le reste du monde est n\u00e9cessaire, soit sur la base d'hypoth\u00e8ses exog\u00e8nes, soit \u00e0 partir des r\u00e9sultats d'outils de mod\u00e9lisation mondiaux interconnect\u00e9s, est n\u00e9cessaires car elle affecte les r\u00e9sultats du mod\u00e8le NEMESIS. Par exemple, la mise en \u0153uvre unilat\u00e9rale d'une politique stricte d'att\u00e9nuation du changement climatique dans l'UE peut avoir des effets n\u00e9gatifs sur la comp\u00e9titivit\u00e9 des entreprises de l'UE et peut m\u00eame conduire \u00e0 une nouvelle conception des options politiques dans l'UE, telles qu'une taxe sur le carbone aux fronti\u00e8res ou des quotas gratuits dans le syst\u00e8me d'\u00e9change de quotas d'\u00e9mission de l'UE (ETS).", "metadata": {"source": "./sources/ADEME_2023.pdf page 93", "ax_page": "93", "ax_name": "ADEME_2023.pdf", "ax_url": "https://storage.googleapis.com/docs-axio-clara/ADEME_2023.pdf", "similarity_score": 1.0870143175125122, "content": "Outre la politique interne de l'UE, il est \u00e9galement important de d\u00e9finir ce qui se passe dans le reste du monde. En effet, la caract\u00e9risation des impacts socio-\u00e9conomiques d\u2019ambition climatiques dans le reste du monde est n\u00e9cessaire, soit sur la base d'hypoth\u00e8ses exog\u00e8nes, soit \u00e0 partir des r\u00e9sultats d'outils de mod\u00e9lisation mondiaux interconnect\u00e9s, est n\u00e9cessaires car elle affecte les r\u00e9sultats du mod\u00e8le NEMESIS. 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Sc\u00e9nario 5 Delayed 8 Pour la mise en \u0153uvre du sc\u00e9nario O Delayed P, des hypoth\u00e8ses additionnelles, sur les actifs \u00e9chou\u00e9s et les pertes de qualification de la force de travail qu\u2019entra\u00eenerait un tel sc\u00e9nario adverse ont \u00e9t\u00e9 introduites dans le mod\u00e8le Three-ME. La m\u00e9thodologie de calcul et de mise en \u0153uvre de ces chocs exog\u00e8nes est d\u00e9taill\u00e9e en section 4.4.2 et s\u2019appuie sur les travaux de l\u2019International Renewable Energy Agency (2017) pour les actifs \u00e9chou\u00e9s et de Mercure et al. (2021) pour les pertes de qualification. 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Le secteur des services, en raison de son importance dans la valeur ajout\u00e9e totale, repr\u00e9sente \u00e0 lui seul environ les deux tiers de la perte de valeur ajout\u00e9e totale apr\u00e8s 2035 dans le sc\u00e9nario O Delayed P, compar\u00e9 au sc\u00e9nario O NZE 2050 P. Pour l\u2019emploi, les diff\u00e9rences de r\u00e9sultats entre les deux sc\u00e9narios sont similaires \u00e0 celles constat\u00e9es pour la valeur ajout\u00e9e, avec en 2050 pour le sc\u00e9nario O Delayed P compar\u00e9 \u00e0 O NZE 2050 P :  \u2022 une cr\u00e9ation totale d\u2019emplois inf\u00e9rieure de 110 000; \u2022 un gain plus \u00e9lev\u00e9 d\u2019environ +4 000 emplois dans l\u2019\u00e9nergie, avec notamment +5 000 emplois dans l\u2019\u00e9lectricit\u00e9 et -1 000 dans le gaz; \u2022 la cr\u00e9ation de 11 000 emplois suppl\u00e9mentaires (+ 8 %) dans la construction ; \u2022 des pertes en emplois, entre les deux sc\u00e9narios, concentr\u00e9es dans les grands secteurs de services avec au total - 90 000 emplois, sur un total de -110 000 pour l\u2019ensemble des secteurs. Figure 17: Variation de la valeur ajout\u00e9e r\u00e9elle par secteur en France dans les sc\u00e9narios O Delayed P et O Divergent P dans le mod\u00e8le NEMESIS (en million de USD2010 p.r. au sc\u00e9nario \"NZE 2050\")", "metadata": {"source": "./sources/ADEME_2023.pdf page 33", "ax_page": "33", "ax_name": "ADEME_2023.pdf", "ax_url": "https://storage.googleapis.com/docs-axio-clara/ADEME_2023.pdf", "similarity_score": 1.0945464372634888, "content": "Risques de transition : une analyse multi-mod\u00e8les pour la France I 33 I favorable et des tensions inflationnistes plus fortes, qui viennent limiter le niveau de la demande, \u00e0 la fois int\u00e9rieure et ext\u00e9rieure, qui leur est adress\u00e9e. Le secteur des services, en raison de son importance dans la valeur ajout\u00e9e totale, repr\u00e9sente \u00e0 lui seul environ les deux tiers de la perte de valeur ajout\u00e9e totale apr\u00e8s 2035 dans le sc\u00e9nario O Delayed P, compar\u00e9 au sc\u00e9nario O NZE 2050 P. 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Figure 17: Variation de la valeur ajout\u00e9e r\u00e9elle par secteur en France dans les sc\u00e9narios O Delayed P et O Divergent P dans le mod\u00e8le NEMESIS (en million de USD2010 p.r. au sc\u00e9nario \"NZE 2050\")", "chunk_type": "text", "page_number": 1}}, {"page_content": "Quelles visions strat\u00e9giques pour la fili\u00e8re construction neuve dans une France neutre en carbone en 2050 ? Rapport I 12 I 1. Contexte de l\u2019\u00e9tude 1.1. Les sc\u00e9narios Transition(s) 2050 Cette \u00e9tude s\u2019inscrit dans le contexte global du projet Transition(s) 2050 men\u00e9 par l\u2019ADEME. Par rapport aux Visions ADEME pass\u00e9es, le contexte a fortement \u00e9volu\u00e9 avec, \u00e0 la fois une prise de conscience de l\u2019urgence climatique et de nouvelles ambitions \u00e0 tenir \u00e0 long terme (neutralit\u00e9 carbone en 20501), mais aussi avec l\u2019\u00e9mergence de probl\u00e9matiques \u00e9cologiques plus larges (mati\u00e8re, sols\u2026).  L\u2019objectif de l\u2019exercice Transition(s) 2050 est de contribuer \u00e0 rassembler des \u00e9l\u00e9ments de connaissances techniques, \u00e9conomiques et sociales, pour nourrir des d\u00e9bats sur les options possibles et souhaitables pour la transition. Les objectifs principaux du projet sont :  \u2022 Montrer une large gamme d\u2019options possibles \u00e0 long terme pour atteindre la neutralit\u00e9 carbone en France et leurs diverses implications (\u00e9conomique, sociale, environnementale, territoriale) ;  \u2022 Eclairer sur les d\u00e9cisions (politiques entre autres) incontournables \u00e0 court terme, ind\u00e9pendamment des options de long terme.  Ainsi, L\u2019ADEME a choisi de travailler sur 5 sc\u00e9narios, un sc\u00e9nario tendanciel, et quatre sc\u00e9narios de K neutralit\u00e9 carbone L \u00e0 l\u2019horizon 2050 qui diff\u00e8rent dans les moyens d\u2019y arriver. Ces sc\u00e9narios dessinent plusieurs pistes coh\u00e9rentes dans le contexte fran\u00e7ais de projets politiques, \u00e9conomiques, sociaux et territoriaux de transitions, \u00e0 l\u2019instar des quatre trajectoires \u00e9labor\u00e9es dans K le rapport 1.5\u00b0C L du GIEC de 2018. Sc\u00e9nario 1 K G\u00e9n\u00e9ration frugale L Des transformations importantes dans les fa\u00e7ons de se d\u00e9placer, de se chauffer, de s\u2019alimenter, d'acheter et d'utiliser des \u00e9quipements, permettent d'atteindre la neutralit\u00e9 carbone sans impliquer de technologies de captage et stockage de carbone, non \u00e9prouv\u00e9es et incertaines \u00e0 grande \u00e9chelle.  En ce qui concerne le b\u00e2timent, les principales caract\u00e9ristiques de ce sc\u00e9nario sont : \u2022 La transformation de logements vacants et r\u00e9sidences secondaires en r\u00e9sidences principales \u2022 La r\u00e9duction drastique du nombre de constructions neuves \u2022 Une politique de r\u00e9novation \u00e9nerg\u00e9tique d\u2019une ampleur in\u00e9gal\u00e9e \u2022 La mutualisation des \u00e9quipements \u00e0 l\u2019\u00e9chelle des lieux d\u2019habitation  Sc\u00e9nario 2 K Coop\u00e9rations territoriales L La soci\u00e9t\u00e9 se transforme dans le cadre d\u2019une gouvernance partag\u00e9e et de coop\u00e9rations territoriales. Organisations non gouvernementales, institutions publiques, secteur priv\u00e9 et soci\u00e9t\u00e9 civile trouvent des voies de coop\u00e9ration pragmatique qui permettent de maintenir la coh\u00e9sion sociale. En ce qui concerne le b\u00e2timent, les principales caract\u00e9ristiques de ce sc\u00e9nario sont : \u2022 Une densification en hauteur de la ville, de mani\u00e8re ma\u00eetris\u00e9e \u2022 Le partage des b\u00e2timents, de pi\u00e8ces de vie ou d\u2019\u00e9quipements se g\u00e9n\u00e9ralise \u2022 Une acc\u00e9l\u00e9ration forte de la r\u00e9novation \u00e9nerg\u00e9tique  Sc\u00e9nario 3 K Technologies vertes L C\u2019est le d\u00e9veloppement technologique qui permet de r\u00e9pondre aux d\u00e9fis environnementaux plut\u00f4t que les changements de comportements vers plus de sobri\u00e9t\u00e9. En ce qui concerne le b\u00e2timent, les principales caract\u00e9ristiques de ce sc\u00e9nario sont : \u2022 Mise en \u0153uvre d\u2019un nouveau cycle de d\u00e9construction/reconstruction haussmannien de logements neufs et performants g\u00e9n\u00e9rant une consommation massive de ressources naturelles \u2022 D\u00e9veloppement de l\u2019offre de mat\u00e9riaux et de syst\u00e8mes constructifs moins carbon\u00e9s    1 Loi Energie Climat du 26 septembre 2019", "metadata": {"source": "./sources/visions-strategiques-construction-france-2022-rapport.pdf page 12", "ax_page": "12", "ax_name": "visions-strategiques-construction-france-2022-rapport.pdf", "ax_url": "https://storage.googleapis.com/docs-axio-clara/visions-strategiques-construction-france-2022-rapport.pdf", "similarity_score": 1.0980923175811768, "content": "Quelles visions strat\u00e9giques pour la fili\u00e8re construction neuve dans une France neutre en carbone en 2050 ? Rapport I 12 I 1. Contexte de l\u2019\u00e9tude 1.1. Les sc\u00e9narios Transition(s) 2050 Cette \u00e9tude s\u2019inscrit dans le contexte global du projet Transition(s) 2050 men\u00e9 par l\u2019ADEME. Par rapport aux Visions ADEME pass\u00e9es, le contexte a fortement \u00e9volu\u00e9 avec, \u00e0 la fois une prise de conscience de l\u2019urgence climatique et de nouvelles ambitions \u00e0 tenir \u00e0 long terme (neutralit\u00e9 carbone en 20501), mais aussi avec l\u2019\u00e9mergence de probl\u00e9matiques \u00e9cologiques plus larges (mati\u00e8re, sols\u2026).  L\u2019objectif de l\u2019exercice Transition(s) 2050 est de contribuer \u00e0 rassembler des \u00e9l\u00e9ments de connaissances techniques, \u00e9conomiques et sociales, pour nourrir des d\u00e9bats sur les options possibles et souhaitables pour la transition. Les objectifs principaux du projet sont :  \u2022 Montrer une large gamme d\u2019options possibles \u00e0 long terme pour atteindre la neutralit\u00e9 carbone en France et leurs diverses implications (\u00e9conomique, sociale, environnementale, territoriale) ;  \u2022 Eclairer sur les d\u00e9cisions (politiques entre autres) incontournables \u00e0 court terme, ind\u00e9pendamment des options de long terme.  Ainsi, L\u2019ADEME a choisi de travailler sur 5 sc\u00e9narios, un sc\u00e9nario tendanciel, et quatre sc\u00e9narios de K neutralit\u00e9 carbone L \u00e0 l\u2019horizon 2050 qui diff\u00e8rent dans les moyens d\u2019y arriver. Ces sc\u00e9narios dessinent plusieurs pistes coh\u00e9rentes dans le contexte fran\u00e7ais de projets politiques, \u00e9conomiques, sociaux et territoriaux de transitions, \u00e0 l\u2019instar des quatre trajectoires \u00e9labor\u00e9es dans K le rapport 1.5\u00b0C L du GIEC de 2018. Sc\u00e9nario 1 K G\u00e9n\u00e9ration frugale L Des transformations importantes dans les fa\u00e7ons de se d\u00e9placer, de se chauffer, de s\u2019alimenter, d'acheter et d'utiliser des \u00e9quipements, permettent d'atteindre la neutralit\u00e9 carbone sans impliquer de technologies de captage et stockage de carbone, non \u00e9prouv\u00e9es et incertaines \u00e0 grande \u00e9chelle.  En ce qui concerne le b\u00e2timent, les principales caract\u00e9ristiques de ce sc\u00e9nario sont : \u2022 La transformation de logements vacants et r\u00e9sidences secondaires en r\u00e9sidences principales \u2022 La r\u00e9duction drastique du nombre de constructions neuves \u2022 Une politique de r\u00e9novation \u00e9nerg\u00e9tique d\u2019une ampleur in\u00e9gal\u00e9e \u2022 La mutualisation des \u00e9quipements \u00e0 l\u2019\u00e9chelle des lieux d\u2019habitation  Sc\u00e9nario 2 K Coop\u00e9rations territoriales L La soci\u00e9t\u00e9 se transforme dans le cadre d\u2019une gouvernance partag\u00e9e et de coop\u00e9rations territoriales. Organisations non gouvernementales, institutions publiques, secteur priv\u00e9 et soci\u00e9t\u00e9 civile trouvent des voies de coop\u00e9ration pragmatique qui permettent de maintenir la coh\u00e9sion sociale. En ce qui concerne le b\u00e2timent, les principales caract\u00e9ristiques de ce sc\u00e9nario sont : \u2022 Une densification en hauteur de la ville, de mani\u00e8re ma\u00eetris\u00e9e \u2022 Le partage des b\u00e2timents, de pi\u00e8ces de vie ou d\u2019\u00e9quipements se g\u00e9n\u00e9ralise \u2022 Une acc\u00e9l\u00e9ration forte de la r\u00e9novation \u00e9nerg\u00e9tique  Sc\u00e9nario 3 K Technologies vertes L C\u2019est le d\u00e9veloppement technologique qui permet de r\u00e9pondre aux d\u00e9fis environnementaux plut\u00f4t que les changements de comportements vers plus de sobri\u00e9t\u00e9. En ce qui concerne le b\u00e2timent, les principales caract\u00e9ristiques de ce sc\u00e9nario sont : \u2022 Mise en \u0153uvre d\u2019un nouveau cycle de d\u00e9construction/reconstruction haussmannien de logements neufs et performants g\u00e9n\u00e9rant une consommation massive de ressources naturelles \u2022 D\u00e9veloppement de l\u2019offre de mat\u00e9riaux et de syst\u00e8mes constructifs moins carbon\u00e9s    1 Loi Energie Climat du 26 septembre 2019", "chunk_type": "text", "page_number": 1}}, {"page_content": "Quelles visions strat\u00e9giques pour la fili\u00e8re construction neuve dans une France neutre en carbone en 2050 ? Rapport I 50 I  Description D\u00e9fis / Risques \u00e0 relever Leviers / facteurs cl\u00e9s de succ\u00e8s la propri\u00e9t\u00e9 d\u2019actifs immobiliers. \u2022 R\u00e9pondre \u00e0 la demande d\u2019immobiliers sp\u00e9cialis\u00e9s avec services associ\u00e9s, r\u00e9sidences de cohabitation, seniors, coworking, espaces partag\u00e9s....  \u2022 Amener leurs locataires \u00e0 adopter les comportements vertueux : limitation de l\u2019usage du chauffage et de la climatisation, pr\u00e9f\u00e9rence pour la lowtech \u2026 \u2022 Imaginer des sch\u00e9mas de propri\u00e9t\u00e9 diff\u00e9rents en r\u00e9sidentiel. \u2022 Pousser une meilleure adaptation de la taille des logements \u00e0 celle des m\u00e9nages.  \u2022 Bascule d\u00e9j\u00e0 amorc\u00e9e vers le serviciel. \u2022 Certaines fonci\u00e8res en partenariat avec des acteurs de l\u2019immobilier, tels que des syndics ou des start-ups, proposeraient des services pour pousser les propri\u00e9taires \u00e0 adapter la surface de leur logement \u00e0 la taille de leur foyer.  Tableau 20 : Mutations des fonci\u00e8res, les d\u00e9fis/risques et les leviers/facteurs cl\u00e9s de succ\u00e8s associ\u00e9es dans le sc\u00e9nario 2", "metadata": {"source": "./sources/visions-strategiques-construction-france-2022-rapport.pdf page 50", "ax_page": "50", "ax_name": "visions-strategiques-construction-france-2022-rapport.pdf", "ax_url": "https://storage.googleapis.com/docs-axio-clara/visions-strategiques-construction-france-2022-rapport.pdf", "similarity_score": 1.1009055376052856, "content": "Quelles visions strat\u00e9giques pour la fili\u00e8re construction neuve dans une France neutre en carbone en 2050 ? Rapport I 50 I  Description D\u00e9fis / Risques \u00e0 relever Leviers / facteurs cl\u00e9s de succ\u00e8s la propri\u00e9t\u00e9 d\u2019actifs immobiliers. \u2022 R\u00e9pondre \u00e0 la demande d\u2019immobiliers sp\u00e9cialis\u00e9s avec services associ\u00e9s, r\u00e9sidences de cohabitation, seniors, coworking, espaces partag\u00e9s....  \u2022 Amener leurs locataires \u00e0 adopter les comportements vertueux : limitation de l\u2019usage du chauffage et de la climatisation, pr\u00e9f\u00e9rence pour la lowtech \u2026 \u2022 Imaginer des sch\u00e9mas de propri\u00e9t\u00e9 diff\u00e9rents en r\u00e9sidentiel. \u2022 Pousser une meilleure adaptation de la taille des logements \u00e0 celle des m\u00e9nages.  \u2022 Bascule d\u00e9j\u00e0 amorc\u00e9e vers le serviciel. \u2022 Certaines fonci\u00e8res en partenariat avec des acteurs de l\u2019immobilier, tels que des syndics ou des start-ups, proposeraient des services pour pousser les propri\u00e9taires \u00e0 adapter la surface de leur logement \u00e0 la taille de leur foyer.  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Cette \u00e9volution des activit\u00e9s des acteurs de la fili\u00e8re, dans un contexte de digitalisation et d\u2019\u00e9volution des modes de vie, fait \u00e9cho \u00e0 d\u2019autres \u00e9volutions, notamment celles des services urbains. De nouveaux op\u00e9rateurs commencent \u00e0 appara\u00eetre7.  K Historiquement, la chaine de valeur des services urbains \u00e9tait structur\u00e9e par l\u2019amont du fait de l\u2019importance des infrastructures dans la production du service (soit la construction pour l\u2019immobilier). Dans l\u2019\u00e9conomie num\u00e9rique, l\u2019enjeu consiste \u00e0 l\u2019inverse \u00e0 se positionner au plus pr\u00e8s de l\u2019usager, pour mieux comprendre ses besoins et \u00eatre en mesure d\u2019y r\u00e9pondre. L Le p\u00e9rim\u00e8tre de l\u2019immobilier \u00e9volue pour int\u00e9grer des enjeux li\u00e9s \u00e0 la gestion des espaces et des services associ\u00e9s. Il s\u2019agit de se positionner sur l\u2019exploitation pour \u00eatre en contact direct avec l\u2019occupant. K L\u2019immobilier ne se limite plus \u00e0 l\u2019am\u00e9nagement et \u00e0 la construction neuve. Ce secteur int\u00e8gre aussi l\u2019ensemble des services li\u00e9s \u00e0 l\u2019habiter. Autrement dit, la surface immobili\u00e8re compte moins que les usages qu\u2019elle rend possibles. Ce changement s\u2019accompagne d\u2019un accent croissant mis sur l\u2019exploitation, que l\u2019on retrouve aussi bien du c\u00f4t\u00e9 du logement que des bureaux ou de l\u2019immobilier commercial. Le succ\u00e8s actuel du co-working et du co-living illustre la mont\u00e9e en puissance des gestionnaires, au risque de d\u00e9stabiliser la pr\u00e9dominance des promoteurs. L. La crise sanitaire a ainsi acc\u00e9l\u00e9r\u00e9 l\u2019arriv\u00e9e de soci\u00e9t\u00e9s positionn\u00e9es sur le K corpo-working L qui offrent \u00e0 leurs clients des services de gestion de leurs espaces de bureaux inutilis\u00e9s et \u00e0 leurs usagers des services complets de type conciergerie. Parmi les nouveaux op\u00e9rateurs de l\u2019immobilier serviciel pourraient figurer : \uf09f Un accompagnateur de trajectoires r\u00e9sidentielles dont le r\u00f4le est de garantir en temps r\u00e9el l\u2019adaptation du bien immobilier aux besoins de son occupant, tout au long de trajectoires r\u00e9sidentielles de plus en plus fragment\u00e9es et r\u00e9versibles ; \uf09f Un fournisseur de services \u00e0 l'habiter, qui propose aux occupants des espaces immobiliers un bouquet de services, int\u00e9grant \u00e0 la fois les charges de copropri\u00e9t\u00e9 (\u00e9nergie, eau, entretien du b\u00e2ti et des parties communes) et des services optionnels li\u00e9s aux besoins des occupants (connexion num\u00e9rique, services de mobilit\u00e9, gestion des espaces mutualis\u00e9s voire acc\u00e8s aux \u00e9quipements culturels et sportifs...). \uf09f Un place-maker, qui accompagne un site sur le temps long, garantit son attractivit\u00e9 pour en faire un lieu de destination, par la s\u00e9lection du voisinage et l\u2019animation des espaces communs (mod\u00e8le hybride entre un gestionnaire de centre commercial et l\u2019urbanisme transitoire).    7 Ce paragraphe s\u2019appuie sur la publication d\u2019Isabelle Baraud-Serfaty, ibicity, Cl\u00e9ment Fourchy, Espelia, Nicolas Rio, Partie Prenante, Institut pour la Ville Durable (2018) Quels seront les op\u00e9rateurs de services urbains de la ville de demain ?", "metadata": {"source": "./sources/visions-strategiques-construction-france-2022-rapport.pdf page 23", "ax_page": "23", "ax_name": "visions-strategiques-construction-france-2022-rapport.pdf", "ax_url": "https://storage.googleapis.com/docs-axio-clara/visions-strategiques-construction-france-2022-rapport.pdf", "similarity_score": 1.1031349897384644, "content": "Quelles visions strat\u00e9giques pour la fili\u00e8re construction neuve dans une France neutre en carbone en 2050 ? 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+{"user_id": "d12d7c7b-81d8-4415-8b79-823ef0afa82b", "prompt": "quel futur pour les risques physiques", "query": "quel futur pour les risques physiques", "question": "What is the future outlook for physical risks related to climate change?", "sources": ["Custom"], "docs": [{"page_content": "24I4CE  -  Avril 2024Sources et r\u00e9f\u00e9rences\u2022  ADEME, et Coda Strat\u00e9gie. 2020. \u00ab La climatisation de confort dans les b\u00e2timents r\u00e9sidentiels et tertiaires \u00bb.\u2022  ADEME. 2021. \u00ab\u00a0La climatisation dans le b\u00e2timent : \u00e9tat des lieux et prospective 2050\u00a0\u00bb.\u2022  ADEME. 2023. \u00ab R\u00e9siliance \u2013 Rapport final, r\u00e9sultats \u00bb.\u2022  CCR. 2023a. \u00ab\u00a0Chiffres cl\u00e9s: les catastrophes naturelles en france\u00a0\u00bb.\u2022  CCR. 2023b. \u00ab Cons\u00e9quences du changement climatique sur le co\u00fbt des catastrophes naturelles en france \u00e0 horizon 2050 \u00bb.\u2022  CCR. 2023c. \u00ab Efficacit\u00e9 des plans de pr\u00e9vention des risques d\u2019inondation sur le co\u00fbt des dommages assur\u00e9s: estimation des impacts pass\u00e9s, pr\u00e9sents et futurs \u00bb.\u2022  Cour des Comptes. 2024a. \u00ab\u00a0Chapitre 1 - L\u2019adaptation des logements au changement climatique\u00a0\u00bb. In Rapport public annuel : l\u2019action publique en faveur de l\u2019adaptation au changement climatique. Vol. 1.\u2022  Cour des Comptes. 2024b. \u00ab\u00a0Chapitre 6 - La prise en compte de l\u2019adaptation au changement climatique dans la politique immobili\u00e8re de l\u2019\u00c9tat\u00a0\u00bb. In Rapport public annuel : l\u2019action publique en faveur de l\u2019adaptation au changement climatique. Vol. 1.\u2022  Garc\u00eda-Le\u00f3n, David, Ana Casanueva, Gabriele Standardi, Annkatrin Burgstall, Andreas D. Flouris, et Lars Nybo. 2021.  \u00ab\u00a0Current and Projected Regional Economic Impacts of Heatwaves in Europe\u00a0\u00bb. Nature Communications 12 (1): 5807.\u2022  HCC. 2021. \u00ab\u00a0Renforcer l\u2019att\u00e9nuation, engager l\u2019adaptation\u00a0\u00bb. \u2022  I4CE. 2022a. \u00ab\u00a0Les b\u00e2timents face aux nouvelles vagues de chaleur : investir aujourd\u2019hui pour limiter la facture demain.\u00a0\u00bb\u2022  I4CE. 2022b. \u00ab Se donner les moyens de s\u2019adapter aux cons\u00e9quences du changement climatique en France :  De combien parle-t-on ? \u00bb.\u2022  I4CE. 2023. \u00ab Panorama des financements climat - \u00e9dition 2023 \u00bb.\u2022  Ledoux. 2023. \u00ab\u00a0RGA : N\u2019attendons pas que ce soit la cata\u00a0\u00bb.\u2022  M\u00e9t\u00e9o France. 2010. \u00ab\u00a0Projet CLIM2 : Climat urbain et climatisation \u00bb.\u2022  OID. 2021. \u00ab Guide des actions adaptatives au changement climatique \u00bb.\u2022  OID. 2023. \u00ab\u00a0Comment calculer les co\u00fbts de l\u2019action et de l\u2019inaction pour le secteur immobilier ?\u00a0\u00bb OID (blog). 10 janvier 2023.\u2022  OID. 2024. \u00ab \u00c9valuation de l\u2019exposition aux aleas climatiques du parc de batiments en france hexagonale \u00bb.\u2022  Sant\u00e9 publique France. 2021. \u00ab\u00a0\u00c9valuation mon\u00e9taire des effets sanitaires des canicules en France m\u00e9tropolitaine  entre 2015 et 2020\u00a0\u00bb.\u2022  S\u00e9nat. 2023. \u00ab\u00a0La s\u00e9cheresse \u00e9branle les fondations du r\u00e9gime CatNat\u00a0\u00bb. 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In Rapport public annuel : l\u2019action publique en faveur de l\u2019adaptation au changement climatique. Vol. 2.\u2022  Descrozaille, Fr\u00e9d\u00e9ric. 2023. \u00ab\u00a0Rapport sur la gestion des risques en agriculture\u00a0\u00bb. Assembl\u00e9e nationale.\u2022  DIVAE. 2023. \u00ab\u00a0\u00c9tude Des cultures qui migrent et qui se d\u00e9veloppent \u00e0 la faveur du changement climatique\u00a0\u00bb.\u2022  Haut Conseil pour le Climat. 2024. \u00ab\u00a0Acc\u00e9l\u00e9rer la transition climatique avec un syst\u00e8me alimentaire bas carbone, r\u00e9silient  et juste.\u00a0\u00bb\u2022  I4CE. 2024. \u00ab\u00a0Estimation des d\u00e9penses publiques li\u00e9es aux crises agricoles en France entre 2013 et 2022\u00bb.\u2022  IDDRI. 20218. \u00ab Une Europe agro\u00e9cologique en 2050 : une agriculture multifonctionnelle pour une alimentation saine \u00bb\u2022  Inrae. 2020. \u00ab Place des agricultures europ\u00e9ennes dans le monde \u00e0 l\u2019horizon 2050. Entre enjeux climatiques et d\u00e9fis  de la s\u00e9curit\u00e9 alimentaire mondiale. \u00bb Rapport de synth\u00e8se. \u2022  Inrae. 2023. \u00ab Propositions d\u2019hypoth\u00e8ses pour le sc\u00e9nario AMS de la SNBC 3 pour le secteur Agriculture\u00a0\u00bb\u2022  Schauberger, Bernhard, Tamara Ben-Ari, David Makowski, Tomomichi Kato, Hiromi Kato, et Philippe Ciais. 2018. \u00ab\u00a0Yield Trends, Variability and Stagnation Analysis of Major Crops in France over More than a Century\u00a0\u00bb. Scientific Reports 8 (1): 16865. \u2022  Solagro. 2016. \u00ab\u00a0Afterres 2050.\u00a0\u00bb", "metadata": {"source": "./sources/Anticiper-les-effets-de-l-adaptation-dun-rechauffement-climatique-de-plus-4-degres-quels-couts-de-l-adaptation.pdf page 39", "ax_page": "39", "ax_name": "Anticiper-les-effets-de-l-adaptation-dun-rechauffement-climatique-de-plus-4-degres-quels-couts-de-l-adaptation.pdf", "ax_url": "https://storage.googleapis.com/docs-axio-clara/Anticiper-les-effets-de-l-adaptation-dun-rechauffement-climatique-de-plus-4-degres-quels-couts-de-l-adaptation.pdf", "similarity_score": 0.8584545850753784, "content": "39Anticiper les effets d\u2019un r\u00e9chauffement de +4\u00b0C : quels co\u00fbts de l\u2019adaptation ?  -  I4CESources et r\u00e9f\u00e9rences\u2022  GAAER, et CGDD. 2020. \u00ab\u00a0Changement climatique, eau et agriculture d\u2019ici 2050\u00a0\u00bb.\u2022  CGAAER. 2022.\u00a0\u00ab\u00a0\u00c9valuation du co\u00fbt du changement climatique pour les fili\u00e8res agricoles et alimentaires.\u00a0\u00bb\u2022  CGAAER. 2023. \u00ab\u00a0Appui au D\u00e9l\u00e9gu\u00e9 interminist\u00e9riel pour le Varenne agricole de l\u2019eau et de l\u2019adaptation au changement climatique - Appui \u00e0 des travaux prospectifs d\u2019identification de productions agricoles \u00e0 forte r\u00e9silience climatique dans  les territoires.\u00a0\u00bb\u2022  Cour des Comptes. 2024. \u00ab Chapitre 5 - L\u2019adaptation des cultures c\u00e9r\u00e9ali\u00e8res au changement climatique\u00a0\u00bb. 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La multiplication des \u00e9pisodes de canicule et les \u00e9v\u00e9nements m\u00e9t\u00e9orologiques extr\u00eames (ouragans, inondations, incendies, etc.) perturbent en outre l\u2019ex\u00e9cution de certains chantiers, avec des impacts sur la productivit\u00e9, les frais de fonctionnement, ainsi que les primes d\u2019assurance.Toutes les zones g\u00e9ographiques d\u2019implantation peuvent aujourd\u2019hui y \u00eatre expos\u00e9es, de fa\u00e7on diff\u00e9renci\u00e9e en fonction des r\u00e9gions. La mat\u00e9rialisation de ce risque peut se traduire par l\u2019interruption de l\u2019exploitation des sites de production situ\u00e9s dans les zones concern\u00e9es (provoqu\u00e9e, par exemple, par un cyclone dans l\u2019oc\u00e9an Indien) ou par le raccourcissement de la dur\u00e9e saisonni\u00e8re pendant laquelle l\u2019activit\u00e9 peut s\u2019exercer (par exemple, la dur\u00e9e de l\u2019hiver au Canada).Par ailleurs, les processus de production et de construction li\u00e9s aux activit\u00e9s de construction, ainsi que l\u2019usage des biens et des ouvrages construits puis la gestion de leur fin de vie, entra\u00eenent l\u2019\u00e9mission de gaz \u00e0 effet de serre. Dans le cadre de l\u2019objectif de l\u2019Accord de Paris de limitation de l\u2019augmentation de la temp\u00e9rature \u00e0 1,5 \u00b0C d\u2019ici \u00e0 2100, Bouygues est donc expos\u00e9 \u00e0 des risques dits de transition (risques relatifs aux cons\u00e9quences des transformations vers des mod\u00e8les \u00e9conomiques plus sobres en carbone), parmi lesquels : \u2022Fiscalit\u00e9 carbone : l\u2019adoption du m\u00e9canisme d\u2019ajustement carbone aux fronti\u00e8res pourrait entra\u00eener des impacts financiers tels que l\u2019augmentation du montant des taxes et du co\u00fbt des mati\u00e8res premi\u00e8res charg\u00e9es en \u00e9nergie grise, l\u2019obligation d\u2019acqu\u00e9rir des droits d\u2019\u00e9missions, l\u2019accroissement des co\u00fbts d\u2019exploitation des ouvrages, etc. \u2022Risques d\u2019approvisionnement : la forte intensit\u00e9 carbone des industries extractives et de fabrication des mat\u00e9riaux de construction oblige ces derni\u00e8res \u00e0 s\u2019adapter et affecte le co\u00fbt d\u2019acc\u00e8s \u00e0 certaines mati\u00e8res premi\u00e8res primaires (produits p\u00e9troliers, sable, m\u00e9taux, etc.). Des retards ou des ruptures d\u2019approvisionnement, ainsi que la fluctuation du co\u00fbt de ces mati\u00e8res premi\u00e8res, ont potentiellement des impacts financiers directs et indirects pour le secteur de la construction. \u2022Obligations r\u00e9glementaires visant \u00e0 remplacer certaines techniques existantes par des solutions moins \u00e9missives en gaz \u00e0 effet de serre. Une absence d\u2019anticipation de cet enjeu pourrait causer une baisse de la demande pour certains produits et services propos\u00e9s par Bouygues. \u2022Exigences soci\u00e9tales : certaines activit\u00e9s pourraient \u00eatre jug\u00e9es par la soci\u00e9t\u00e9 civile incompatibles avec les imp\u00e9ratifs de la transition \u00e9cologique. \u2022Pertes d\u2019opportunit\u00e9 : une adaptation trop tardive aux nouveaux modes constructifs ou aux nouvelles r\u00e9glementations r\u00e9pondant aux enjeux du d\u00e9r\u00e8glement climatique pourrait entra\u00eener des pertes d\u2019opportunit\u00e9 pour le Groupe, face aux attentes croissantes des clients et des parties prenantes externes.Au-del\u00e0 des efforts d\u00e9ploy\u00e9s pour proposer des techniques et mat\u00e9riaux permettant la protection d\u2019infrastructures existantes ou le dimensionnement de nouvelles infrastructures dans un contexte d\u2019amplitudes climatiques aggrav\u00e9es, le Groupe s\u2019efforce d\u2019adapter son mod\u00e8le \u00e9conomique aux changements observ\u00e9s, ceux-ci pouvant constituer des risques autant que des opportunit\u00e9s.En particulier, les m\u00e9tiers du Groupe s\u2019organisent pour prendre en compte et limiter ces risques en d\u00e9veloppant des solutions qui contribuent \u00e0 la transition \u00e9nerg\u00e9tique et \u00e9cologique (infrastructures de production d\u2019\u00e9nergie d\u00e9carbon\u00e9e\u2026), des solutions d\u2019\u00e9conomie circulaire et en adoptant des strat\u00e9gies de construction durable : b\u00e2timents et achats bas carbone, efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique active et passive (dans l\u2019ancien et dans le neuf), am\u00e9nagement d\u2019\u00e9coquartiers, partenariats et solutions commerciales pour promouvoir la mobilit\u00e9 douce, etc. Les priorit\u00e9s de Bouygues et les principales actions men\u00e9es dans le cadre de la strat\u00e9gie Climat du Groupe sont d\u00e9crites au chapitre 3 du pr\u00e9sent document (section 3.3 Informations environnementales).4.1.2 Activit\u00e9s de construction4.1.2.1 Risques li\u00e9s \u00e0 la conjoncture \u00e9conomique et \u00e0 la cha\u00eene d\u2019approvisionnementLa poursuite de la hausse ou le maintien \u00e0 un niveau \u00e9lev\u00e9 des taux d'int\u00e9r\u00eat, impactant l\u2019\u00e9quilibre financier des projets, pourraient entra\u00eener un ralentissement de l\u2019activit\u00e9 du march\u00e9 de l\u2019immobilier neuf, particuli\u00e8rement dans le secteur priv\u00e9, limitant ainsi les perspectives d\u2019activit\u00e9 du secteur.Cette conjoncture \u00e9conomique d\u00e9favorable accro\u00eet le risque de d\u00e9faillance de certains fournisseurs et sous-traitants qui est susceptible de rallonger les d\u00e9lais de r\u00e9alisation des projets (surco\u00fbts, p\u00e9nalit\u00e9s).Dans ce contexte, les perturbations des cha\u00eenes d\u2019approvisionnement, li\u00e9es \u00e0 l\u2019inflation du prix de l\u2019\u00e9nergie, \u00e0 la volatilit\u00e9 des prix des mat\u00e9riaux, \u00e0 la rar\u00e9faction des mati\u00e8res premi\u00e8res (fer, acier et aluminium) augmentent les d\u00e9lais de fabrication et de livraison, impactent les co\u00fbts de construction et peuvent compromettre la rentabilit\u00e9 des projets.Ainsi, face \u00e0 la baisse du march\u00e9 de l\u2019immobilier neuf, Bouygues Construction renforce son positionnement sur les march\u00e9s de la r\u00e9novation, des \u00e9quipements publics et de l\u2019industrie (data center, logistique).Des mesures de ma\u00eetrise des risques li\u00e9s \u00e0 l\u2019inflation et \u00e0 la cha\u00eene d\u2019approvisionnement sont mises en \u0153uvre, parmi lesquelles : \u2022une limitation de la dur\u00e9e de validit\u00e9 des offres commerciales et une mise \u00e0 jour plus rapide des prix de r\u00e9f\u00e9rence pour le chiffrage des projets ; \u2022une contractualisation plus fr\u00e9quente sous forme de march\u00e9s r\u00e9visables ou partiellement r\u00e9visables ; \u2022une s\u00e9curisation des approvisionnements, un sourcing agile des achats strat\u00e9giques selon les contextes \u00e9conomiques, g\u00e9opolitiques et sanitaires des pays et la mise en place de partenariats nationaux ou locaux ; \u2022un renforcement des dispositifs de veille (indice de la construction, cours des mati\u00e8res premi\u00e8res, prix des mat\u00e9riaux\u2026).4.1.2.2 Risques li\u00e9s au contexte concurrentielL\u2019arriv\u00e9e de nouveaux entrants en France (secteurs de la r\u00e9novation et des infrastructures) et \u00e0 l\u2019international (Chine, Turquie) ou de concurrents profitant de l\u2019acc\u00e9l\u00e9ration des nouveaux modes constructifs gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019utilisation des nouvelles technologies (IA g\u00e9n\u00e9rative, robotisation, nouveaux mat\u00e9riaux) pourrait affecter n\u00e9gativement les parts de march\u00e9 de l\u2019entreprise, ou sa rentabilit\u00e9.Pour r\u00e9duire ces risques, Bouygues Construction a mis en \u0153uvre un certain nombre de mesures, parmi lesquelles : \u2022une sp\u00e9cialisation par produits et grands comptes pour mieux identifier les \u00e9volutions de march\u00e9 et d\u00e9velopper de nouvelles offres commerciales en ad\u00e9quation avec les nouvelles attentes des clients (b\u00e2timents \u00e9conomes en \u00e9nergie, durabilit\u00e9 des mat\u00e9riaux, nouveaux usages) ; \u2022le d\u00e9ploiement de nouveaux modes constructifs (pr\u00e9fabrication, industrialisation) et d\u2019investissements en recherche et d\u00e9veloppement (mat\u00e9riaux bas carbone, recyclage, r\u00e9emploi) pour gagner en productivit\u00e9 et saisir les opportunit\u00e9s de d\u00e9veloppement de nouveaux march\u00e9s ;BOUYGUES \u2022 DOCUMENT D\u2019ENREGISTREMENT UNIVERSEL 2023220", "metadata": {"source": "./sources/deu-2023.pdf page 222", "ax_page": "222", "ax_name": "deu-2023.pdf", "ax_url": "https://storage.googleapis.com/docs-axio-clara/deu-2023.pdf", "similarity_score": 0.8775543570518494, "content": "RISQUES ET GESTION DES RISQUESFacteurs de risques4.1.1.6 Risques li\u00e9s au changement climatiqueLes cons\u00e9quences des d\u00e9r\u00e8glements climatiques (\u00e9l\u00e9vation des temp\u00e9ratures, s\u00e9cheresses et inondations, \u00e9rosion des zones c\u00f4ti\u00e8res, mont\u00e9e du niveau des mers, etc.) peuvent affecter la r\u00e9silience d\u2019un nombre croissant d\u2019ouvrages de BTP. La multiplication des \u00e9pisodes de canicule et les \u00e9v\u00e9nements m\u00e9t\u00e9orologiques extr\u00eames (ouragans, inondations, incendies, etc.) perturbent en outre l\u2019ex\u00e9cution de certains chantiers, avec des impacts sur la productivit\u00e9, les frais de fonctionnement, ainsi que les primes d\u2019assurance.Toutes les zones g\u00e9ographiques d\u2019implantation peuvent aujourd\u2019hui y \u00eatre expos\u00e9es, de fa\u00e7on diff\u00e9renci\u00e9e en fonction des r\u00e9gions. La mat\u00e9rialisation de ce risque peut se traduire par l\u2019interruption de l\u2019exploitation des sites de production situ\u00e9s dans les zones concern\u00e9es (provoqu\u00e9e, par exemple, par un cyclone dans l\u2019oc\u00e9an Indien) ou par le raccourcissement de la dur\u00e9e saisonni\u00e8re pendant laquelle l\u2019activit\u00e9 peut s\u2019exercer (par exemple, la dur\u00e9e de l\u2019hiver au Canada).Par ailleurs, les processus de production et de construction li\u00e9s aux activit\u00e9s de construction, ainsi que l\u2019usage des biens et des ouvrages construits puis la gestion de leur fin de vie, entra\u00eenent l\u2019\u00e9mission de gaz \u00e0 effet de serre. Dans le cadre de l\u2019objectif de l\u2019Accord de Paris de limitation de l\u2019augmentation de la temp\u00e9rature \u00e0 1,5 \u00b0C d\u2019ici \u00e0 2100, Bouygues est donc expos\u00e9 \u00e0 des risques dits de transition (risques relatifs aux cons\u00e9quences des transformations vers des mod\u00e8les \u00e9conomiques plus sobres en carbone), parmi lesquels : \u2022Fiscalit\u00e9 carbone : l\u2019adoption du m\u00e9canisme d\u2019ajustement carbone aux fronti\u00e8res pourrait entra\u00eener des impacts financiers tels que l\u2019augmentation du montant des taxes et du co\u00fbt des mati\u00e8res premi\u00e8res charg\u00e9es en \u00e9nergie grise, l\u2019obligation d\u2019acqu\u00e9rir des droits d\u2019\u00e9missions, l\u2019accroissement des co\u00fbts d\u2019exploitation des ouvrages, etc. \u2022Risques d\u2019approvisionnement : la forte intensit\u00e9 carbone des industries extractives et de fabrication des mat\u00e9riaux de construction oblige ces derni\u00e8res \u00e0 s\u2019adapter et affecte le co\u00fbt d\u2019acc\u00e8s \u00e0 certaines mati\u00e8res premi\u00e8res primaires (produits p\u00e9troliers, sable, m\u00e9taux, etc.). Des retards ou des ruptures d\u2019approvisionnement, ainsi que la fluctuation du co\u00fbt de ces mati\u00e8res premi\u00e8res, ont potentiellement des impacts financiers directs et indirects pour le secteur de la construction. \u2022Obligations r\u00e9glementaires visant \u00e0 remplacer certaines techniques existantes par des solutions moins \u00e9missives en gaz \u00e0 effet de serre. Une absence d\u2019anticipation de cet enjeu pourrait causer une baisse de la demande pour certains produits et services propos\u00e9s par Bouygues. \u2022Exigences soci\u00e9tales : certaines activit\u00e9s pourraient \u00eatre jug\u00e9es par la soci\u00e9t\u00e9 civile incompatibles avec les imp\u00e9ratifs de la transition \u00e9cologique. \u2022Pertes d\u2019opportunit\u00e9 : une adaptation trop tardive aux nouveaux modes constructifs ou aux nouvelles r\u00e9glementations r\u00e9pondant aux enjeux du d\u00e9r\u00e8glement climatique pourrait entra\u00eener des pertes d\u2019opportunit\u00e9 pour le Groupe, face aux attentes croissantes des clients et des parties prenantes externes.Au-del\u00e0 des efforts d\u00e9ploy\u00e9s pour proposer des techniques et mat\u00e9riaux permettant la protection d\u2019infrastructures existantes ou le dimensionnement de nouvelles infrastructures dans un contexte d\u2019amplitudes climatiques aggrav\u00e9es, le Groupe s\u2019efforce d\u2019adapter son mod\u00e8le \u00e9conomique aux changements observ\u00e9s, ceux-ci pouvant constituer des risques autant que des opportunit\u00e9s.En particulier, les m\u00e9tiers du Groupe s\u2019organisent pour prendre en compte et limiter ces risques en d\u00e9veloppant des solutions qui contribuent \u00e0 la transition \u00e9nerg\u00e9tique et \u00e9cologique (infrastructures de production d\u2019\u00e9nergie d\u00e9carbon\u00e9e\u2026), des solutions d\u2019\u00e9conomie circulaire et en adoptant des strat\u00e9gies de construction durable : b\u00e2timents et achats bas carbone, efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique active et passive (dans l\u2019ancien et dans le neuf), am\u00e9nagement d\u2019\u00e9coquartiers, partenariats et solutions commerciales pour promouvoir la mobilit\u00e9 douce, etc. Les priorit\u00e9s de Bouygues et les principales actions men\u00e9es dans le cadre de la strat\u00e9gie Climat du Groupe sont d\u00e9crites au chapitre 3 du pr\u00e9sent document (section 3.3 Informations environnementales).4.1.2 Activit\u00e9s de construction4.1.2.1 Risques li\u00e9s \u00e0 la conjoncture \u00e9conomique et \u00e0 la cha\u00eene d\u2019approvisionnementLa poursuite de la hausse ou le maintien \u00e0 un niveau \u00e9lev\u00e9 des taux d'int\u00e9r\u00eat, impactant l\u2019\u00e9quilibre financier des projets, pourraient entra\u00eener un ralentissement de l\u2019activit\u00e9 du march\u00e9 de l\u2019immobilier neuf, particuli\u00e8rement dans le secteur priv\u00e9, limitant ainsi les perspectives d\u2019activit\u00e9 du secteur.Cette conjoncture \u00e9conomique d\u00e9favorable accro\u00eet le risque de d\u00e9faillance de certains fournisseurs et sous-traitants qui est susceptible de rallonger les d\u00e9lais de r\u00e9alisation des projets (surco\u00fbts, p\u00e9nalit\u00e9s).Dans ce contexte, les perturbations des cha\u00eenes d\u2019approvisionnement, li\u00e9es \u00e0 l\u2019inflation du prix de l\u2019\u00e9nergie, \u00e0 la volatilit\u00e9 des prix des mat\u00e9riaux, \u00e0 la rar\u00e9faction des mati\u00e8res premi\u00e8res (fer, acier et aluminium) augmentent les d\u00e9lais de fabrication et de livraison, impactent les co\u00fbts de construction et peuvent compromettre la rentabilit\u00e9 des projets.Ainsi, face \u00e0 la baisse du march\u00e9 de l\u2019immobilier neuf, Bouygues Construction renforce son positionnement sur les march\u00e9s de la r\u00e9novation, des \u00e9quipements publics et de l\u2019industrie (data center, logistique).Des mesures de ma\u00eetrise des risques li\u00e9s \u00e0 l\u2019inflation et \u00e0 la cha\u00eene d\u2019approvisionnement sont mises en \u0153uvre, parmi lesquelles : \u2022une limitation de la dur\u00e9e de validit\u00e9 des offres commerciales et une mise \u00e0 jour plus rapide des prix de r\u00e9f\u00e9rence pour le chiffrage des projets ; \u2022une contractualisation plus fr\u00e9quente sous forme de march\u00e9s r\u00e9visables ou partiellement r\u00e9visables ; \u2022une s\u00e9curisation des approvisionnements, un sourcing agile des achats strat\u00e9giques selon les contextes \u00e9conomiques, g\u00e9opolitiques et sanitaires des pays et la mise en place de partenariats nationaux ou locaux ; \u2022un renforcement des dispositifs de veille (indice de la construction, cours des mati\u00e8res premi\u00e8res, prix des mat\u00e9riaux\u2026).4.1.2.2 Risques li\u00e9s au contexte concurrentielL\u2019arriv\u00e9e de nouveaux entrants en France (secteurs de la r\u00e9novation et des infrastructures) et \u00e0 l\u2019international (Chine, Turquie) ou de concurrents profitant de l\u2019acc\u00e9l\u00e9ration des nouveaux modes constructifs gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019utilisation des nouvelles technologies (IA g\u00e9n\u00e9rative, robotisation, nouveaux mat\u00e9riaux) pourrait affecter n\u00e9gativement les parts de march\u00e9 de l\u2019entreprise, ou sa rentabilit\u00e9.Pour r\u00e9duire ces risques, Bouygues Construction a mis en \u0153uvre un certain nombre de mesures, parmi lesquelles : \u2022une sp\u00e9cialisation par produits et grands comptes pour mieux identifier les \u00e9volutions de march\u00e9 et d\u00e9velopper de nouvelles offres commerciales en ad\u00e9quation avec les nouvelles attentes des clients (b\u00e2timents \u00e9conomes en \u00e9nergie, durabilit\u00e9 des mat\u00e9riaux, nouveaux usages) ; \u2022le d\u00e9ploiement de nouveaux modes constructifs (pr\u00e9fabrication, industrialisation) et d\u2019investissements en recherche et d\u00e9veloppement (mat\u00e9riaux bas carbone, recyclage, r\u00e9emploi) pour gagner en productivit\u00e9 et saisir les opportunit\u00e9s de d\u00e9veloppement de nouveaux march\u00e9s ;BOUYGUES \u2022 DOCUMENT D\u2019ENREGISTREMENT UNIVERSEL 2023220", "chunk_type": "text", "page_number": 1}}, {"page_content": "24I4CE  -  Avril 2024Sources et r\u00e9f\u00e9rences\u2022  ADEME, et Coda Strat\u00e9gie. 2020. \u00ab La climatisation de confort dans les b\u00e2timents r\u00e9sidentiels et tertiaires \u00bb.\u2022  ADEME. 2021. \u00ab\u00a0La climatisation dans le b\u00e2timent : \u00e9tat des lieux et prospective 2050\u00a0\u00bb.\u2022  ADEME. 2023. \u00ab R\u00e9siliance \u2013 Rapport final, r\u00e9sultats \u00bb.\u2022  CCR. 2023a. \u00ab\u00a0Chiffres cl\u00e9s: les catastrophes naturelles en france\u00a0\u00bb.\u2022  CCR. 2023b. \u00ab Cons\u00e9quences du changement climatique sur le co\u00fbt des catastrophes naturelles en france \u00e0 horizon 2050 \u00bb.\u2022  CCR. 2023c. \u00ab Efficacit\u00e9 des plans de pr\u00e9vention des risques d\u2019inondation sur le co\u00fbt des dommages assur\u00e9s: estimation des impacts pass\u00e9s, pr\u00e9sents et futurs \u00bb.\u2022  Cour des Comptes. 2024a. \u00ab\u00a0Chapitre 1 - L\u2019adaptation des logements au changement climatique\u00a0\u00bb. In Rapport public annuel : l\u2019action publique en faveur de l\u2019adaptation au changement climatique. Vol. 1.\u2022  Cour des Comptes. 2024b. \u00ab\u00a0Chapitre 6 - La prise en compte de l\u2019adaptation au changement climatique dans la politique immobili\u00e8re de l\u2019\u00c9tat\u00a0\u00bb. In Rapport public annuel : l\u2019action publique en faveur de l\u2019adaptation au changement climatique. Vol. 1.\u2022  Garc\u00eda-Le\u00f3n, David, Ana Casanueva, Gabriele Standardi, Annkatrin Burgstall, Andreas D. Flouris, et Lars Nybo. 2021.  \u00ab\u00a0Current and Projected Regional Economic Impacts of Heatwaves in Europe\u00a0\u00bb. Nature Communications 12 (1): 5807.\u2022  HCC. 2021. \u00ab\u00a0Renforcer l\u2019att\u00e9nuation, engager l\u2019adaptation\u00a0\u00bb. \u2022  I4CE. 2022a. \u00ab\u00a0Les b\u00e2timents face aux nouvelles vagues de chaleur : investir aujourd\u2019hui pour limiter la facture demain.\u00a0\u00bb\u2022  I4CE. 2022b. \u00ab Se donner les moyens de s\u2019adapter aux cons\u00e9quences du changement climatique en France :  De combien parle-t-on ? \u00bb.\u2022  I4CE. 2023. \u00ab Panorama des financements climat - \u00e9dition 2023 \u00bb.\u2022  Ledoux. 2023. \u00ab\u00a0RGA : N\u2019attendons pas que ce soit la cata\u00a0\u00bb.\u2022  M\u00e9t\u00e9o France. 2010. \u00ab\u00a0Projet CLIM2 : Climat urbain et climatisation \u00bb.\u2022  OID. 2021. \u00ab Guide des actions adaptatives au changement climatique \u00bb.\u2022  OID. 2023. \u00ab\u00a0Comment calculer les co\u00fbts de l\u2019action et de l\u2019inaction pour le secteur immobilier ?\u00a0\u00bb OID (blog). 10 janvier 2023.\u2022  OID. 2024. \u00ab \u00c9valuation de l\u2019exposition aux aleas climatiques du parc de batiments en france hexagonale \u00bb.\u2022  Sant\u00e9 publique France. 2021. \u00ab\u00a0\u00c9valuation mon\u00e9taire des effets sanitaires des canicules en France m\u00e9tropolitaine  entre 2015 et 2020\u00a0\u00bb.\u2022  S\u00e9nat. 2023. \u00ab\u00a0La s\u00e9cheresse \u00e9branle les fondations du r\u00e9gime CatNat\u00a0\u00bb. Rapport d\u2019information 354.\u2022  Szewczyk, Wojciech, Ignazio Mongelli, et Juan-Carlos Ciscar. 2021. \u00ab\u00a0Heat Stress, Labour Productivity and Adaptation  in Europe\u2014a Regional and Occupational Analysis\u00a0\u00bb. Environmental Research Letters 16 (10): 105002.\u2022  Vigui\u00e9, Vincent, Aude Lemonsu, St\u00e9phane Hallegatte, Anne-Lise Beaulant, Colette Marchadier, Val\u00e9ry Masson, Gr\u00e9goire Pigeon,  et Jean-Luc Salagnac. 2020. \u00ab\u00a0Early Adaptation to Heat Waves and Future Reduction of Air-Conditioning Energy Use  in Paris\u00a0\u00bb. Environmental Research Letters 15 (7): 075006.", "metadata": {"source": "./sources/Anticiper-les-effets-de-l-adaptation-dun-rechauffement-climatique-de-plus-4-degres-quels-couts-de-l-adaptation.pdf page 24", "ax_page": "24", "ax_name": "Anticiper-les-effets-de-l-adaptation-dun-rechauffement-climatique-de-plus-4-degres-quels-couts-de-l-adaptation.pdf", "ax_url": "https://storage.googleapis.com/docs-axio-clara/Anticiper-les-effets-de-l-adaptation-dun-rechauffement-climatique-de-plus-4-degres-quels-couts-de-l-adaptation.pdf", "similarity_score": 0.8448649644851685, "content": "24I4CE  -  Avril 2024Sources et r\u00e9f\u00e9rences\u2022  ADEME, et Coda Strat\u00e9gie. 2020. \u00ab La climatisation de confort dans les b\u00e2timents r\u00e9sidentiels et tertiaires \u00bb.\u2022  ADEME. 2021. \u00ab\u00a0La climatisation dans le b\u00e2timent : \u00e9tat des lieux et prospective 2050\u00a0\u00bb.\u2022  ADEME. 2023. \u00ab R\u00e9siliance \u2013 Rapport final, r\u00e9sultats \u00bb.\u2022  CCR. 2023a. \u00ab\u00a0Chiffres cl\u00e9s: les catastrophes naturelles en france\u00a0\u00bb.\u2022  CCR. 2023b. \u00ab Cons\u00e9quences du changement climatique sur le co\u00fbt des catastrophes naturelles en france \u00e0 horizon 2050 \u00bb.\u2022  CCR. 2023c. \u00ab Efficacit\u00e9 des plans de pr\u00e9vention des risques d\u2019inondation sur le co\u00fbt des dommages assur\u00e9s: estimation des impacts pass\u00e9s, pr\u00e9sents et futurs \u00bb.\u2022  Cour des Comptes. 2024a. \u00ab\u00a0Chapitre 1 - L\u2019adaptation des logements au changement climatique\u00a0\u00bb. In Rapport public annuel : l\u2019action publique en faveur de l\u2019adaptation au changement climatique. Vol. 1.\u2022  Cour des Comptes. 2024b. \u00ab\u00a0Chapitre 6 - La prise en compte de l\u2019adaptation au changement climatique dans la politique immobili\u00e8re de l\u2019\u00c9tat\u00a0\u00bb. In Rapport public annuel : l\u2019action publique en faveur de l\u2019adaptation au changement climatique. Vol. 1.\u2022  Garc\u00eda-Le\u00f3n, David, Ana Casanueva, Gabriele Standardi, Annkatrin Burgstall, Andreas D. Flouris, et Lars Nybo. 2021.  \u00ab\u00a0Current and Projected Regional Economic Impacts of Heatwaves in Europe\u00a0\u00bb. Nature Communications 12 (1): 5807.\u2022  HCC. 2021. \u00ab\u00a0Renforcer l\u2019att\u00e9nuation, engager l\u2019adaptation\u00a0\u00bb. \u2022  I4CE. 2022a. \u00ab\u00a0Les b\u00e2timents face aux nouvelles vagues de chaleur : investir aujourd\u2019hui pour limiter la facture demain.\u00a0\u00bb\u2022  I4CE. 2022b. \u00ab Se donner les moyens de s\u2019adapter aux cons\u00e9quences du changement climatique en France :  De combien parle-t-on ? \u00bb.\u2022  I4CE. 2023. \u00ab Panorama des financements climat - \u00e9dition 2023 \u00bb.\u2022  Ledoux. 2023. \u00ab\u00a0RGA : N\u2019attendons pas que ce soit la cata\u00a0\u00bb.\u2022  M\u00e9t\u00e9o France. 2010. \u00ab\u00a0Projet CLIM2 : Climat urbain et climatisation \u00bb.\u2022  OID. 2021. \u00ab Guide des actions adaptatives au changement climatique \u00bb.\u2022  OID. 2023. \u00ab\u00a0Comment calculer les co\u00fbts de l\u2019action et de l\u2019inaction pour le secteur immobilier ?\u00a0\u00bb OID (blog). 10 janvier 2023.\u2022  OID. 2024. \u00ab \u00c9valuation de l\u2019exposition aux aleas climatiques du parc de batiments en france hexagonale \u00bb.\u2022  Sant\u00e9 publique France. 2021. \u00ab\u00a0\u00c9valuation mon\u00e9taire des effets sanitaires des canicules en France m\u00e9tropolitaine  entre 2015 et 2020\u00a0\u00bb.\u2022  S\u00e9nat. 2023. \u00ab\u00a0La s\u00e9cheresse \u00e9branle les fondations du r\u00e9gime CatNat\u00a0\u00bb. 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Environmental Research Letters 15 (7): 075006.", "chunk_type": "text", "page_number": 1}}, {"page_content": "39Anticiper les effets d\u2019un r\u00e9chauffement de +4\u00b0C : quels co\u00fbts de l\u2019adaptation ?  -  I4CESources et r\u00e9f\u00e9rences\u2022  GAAER, et CGDD. 2020. \u00ab\u00a0Changement climatique, eau et agriculture d\u2019ici 2050\u00a0\u00bb.\u2022  CGAAER. 2022.\u00a0\u00ab\u00a0\u00c9valuation du co\u00fbt du changement climatique pour les fili\u00e8res agricoles et alimentaires.\u00a0\u00bb\u2022  CGAAER. 2023. \u00ab\u00a0Appui au D\u00e9l\u00e9gu\u00e9 interminist\u00e9riel pour le Varenne agricole de l\u2019eau et de l\u2019adaptation au changement climatique - Appui \u00e0 des travaux prospectifs d\u2019identification de productions agricoles \u00e0 forte r\u00e9silience climatique dans  les territoires.\u00a0\u00bb\u2022  Cour des Comptes. 2024. \u00ab Chapitre 5 - L\u2019adaptation des cultures c\u00e9r\u00e9ali\u00e8res au changement climatique\u00a0\u00bb. In Rapport public annuel : l\u2019action publique en faveur de l\u2019adaptation au changement climatique. Vol. 2.\u2022  Descrozaille, Fr\u00e9d\u00e9ric. 2023. \u00ab\u00a0Rapport sur la gestion des risques en agriculture\u00a0\u00bb. Assembl\u00e9e nationale.\u2022  DIVAE. 2023. \u00ab\u00a0\u00c9tude Des cultures qui migrent et qui se d\u00e9veloppent \u00e0 la faveur du changement climatique\u00a0\u00bb.\u2022  Haut Conseil pour le Climat. 2024. \u00ab\u00a0Acc\u00e9l\u00e9rer la transition climatique avec un syst\u00e8me alimentaire bas carbone, r\u00e9silient  et juste.\u00a0\u00bb\u2022  I4CE. 2024. \u00ab\u00a0Estimation des d\u00e9penses publiques li\u00e9es aux crises agricoles en France entre 2013 et 2022\u00bb.\u2022  IDDRI. 20218. \u00ab Une Europe agro\u00e9cologique en 2050 : une agriculture multifonctionnelle pour une alimentation saine \u00bb\u2022  Inrae. 2020. \u00ab Place des agricultures europ\u00e9ennes dans le monde \u00e0 l\u2019horizon 2050. Entre enjeux climatiques et d\u00e9fis  de la s\u00e9curit\u00e9 alimentaire mondiale. \u00bb Rapport de synth\u00e8se. \u2022  Inrae. 2023. \u00ab Propositions d\u2019hypoth\u00e8ses pour le sc\u00e9nario AMS de la SNBC 3 pour le secteur Agriculture\u00a0\u00bb\u2022  Schauberger, Bernhard, Tamara Ben-Ari, David Makowski, Tomomichi Kato, Hiromi Kato, et Philippe Ciais. 2018. \u00ab\u00a0Yield Trends, Variability and Stagnation Analysis of Major Crops in France over More than a Century\u00a0\u00bb. Scientific Reports 8 (1): 16865. \u2022  Solagro. 2016. \u00ab\u00a0Afterres 2050.\u00a0\u00bb", "metadata": {"source": "./sources/Anticiper-les-effets-de-l-adaptation-dun-rechauffement-climatique-de-plus-4-degres-quels-couts-de-l-adaptation.pdf page 39", "ax_page": "39", "ax_name": "Anticiper-les-effets-de-l-adaptation-dun-rechauffement-climatique-de-plus-4-degres-quels-couts-de-l-adaptation.pdf", "ax_url": "https://storage.googleapis.com/docs-axio-clara/Anticiper-les-effets-de-l-adaptation-dun-rechauffement-climatique-de-plus-4-degres-quels-couts-de-l-adaptation.pdf", "similarity_score": 0.8584545850753784, "content": "39Anticiper les effets d\u2019un r\u00e9chauffement de +4\u00b0C : quels co\u00fbts de l\u2019adaptation ?  -  I4CESources et r\u00e9f\u00e9rences\u2022  GAAER, et CGDD. 2020. \u00ab\u00a0Changement climatique, eau et agriculture d\u2019ici 2050\u00a0\u00bb.\u2022  CGAAER. 2022.\u00a0\u00ab\u00a0\u00c9valuation du co\u00fbt du changement climatique pour les fili\u00e8res agricoles et alimentaires.\u00a0\u00bb\u2022  CGAAER. 2023. \u00ab\u00a0Appui au D\u00e9l\u00e9gu\u00e9 interminist\u00e9riel pour le Varenne agricole de l\u2019eau et de l\u2019adaptation au changement climatique - Appui \u00e0 des travaux prospectifs d\u2019identification de productions agricoles \u00e0 forte r\u00e9silience climatique dans  les territoires.\u00a0\u00bb\u2022  Cour des Comptes. 2024. \u00ab Chapitre 5 - L\u2019adaptation des cultures c\u00e9r\u00e9ali\u00e8res au changement climatique\u00a0\u00bb. 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La multiplication des \u00e9pisodes de canicule et les \u00e9v\u00e9nements m\u00e9t\u00e9orologiques extr\u00eames (ouragans, inondations, incendies, etc.) perturbent en outre l\u2019ex\u00e9cution de certains chantiers, avec des impacts sur la productivit\u00e9, les frais de fonctionnement, ainsi que les primes d\u2019assurance.Toutes les zones g\u00e9ographiques d\u2019implantation peuvent aujourd\u2019hui y \u00eatre expos\u00e9es, de fa\u00e7on diff\u00e9renci\u00e9e en fonction des r\u00e9gions. La mat\u00e9rialisation de ce risque peut se traduire par l\u2019interruption de l\u2019exploitation des sites de production situ\u00e9s dans les zones concern\u00e9es (provoqu\u00e9e, par exemple, par un cyclone dans l\u2019oc\u00e9an Indien) ou par le raccourcissement de la dur\u00e9e saisonni\u00e8re pendant laquelle l\u2019activit\u00e9 peut s\u2019exercer (par exemple, la dur\u00e9e de l\u2019hiver au Canada).Par ailleurs, les processus de production et de construction li\u00e9s aux activit\u00e9s de construction, ainsi que l\u2019usage des biens et des ouvrages construits puis la gestion de leur fin de vie, entra\u00eenent l\u2019\u00e9mission de gaz \u00e0 effet de serre. Dans le cadre de l\u2019objectif de l\u2019Accord de Paris de limitation de l\u2019augmentation de la temp\u00e9rature \u00e0 1,5 \u00b0C d\u2019ici \u00e0 2100, Bouygues est donc expos\u00e9 \u00e0 des risques dits de transition (risques relatifs aux cons\u00e9quences des transformations vers des mod\u00e8les \u00e9conomiques plus sobres en carbone), parmi lesquels : \u2022Fiscalit\u00e9 carbone : l\u2019adoption du m\u00e9canisme d\u2019ajustement carbone aux fronti\u00e8res pourrait entra\u00eener des impacts financiers tels que l\u2019augmentation du montant des taxes et du co\u00fbt des mati\u00e8res premi\u00e8res charg\u00e9es en \u00e9nergie grise, l\u2019obligation d\u2019acqu\u00e9rir des droits d\u2019\u00e9missions, l\u2019accroissement des co\u00fbts d\u2019exploitation des ouvrages, etc. \u2022Risques d\u2019approvisionnement : la forte intensit\u00e9 carbone des industries extractives et de fabrication des mat\u00e9riaux de construction oblige ces derni\u00e8res \u00e0 s\u2019adapter et affecte le co\u00fbt d\u2019acc\u00e8s \u00e0 certaines mati\u00e8res premi\u00e8res primaires (produits p\u00e9troliers, sable, m\u00e9taux, etc.). Des retards ou des ruptures d\u2019approvisionnement, ainsi que la fluctuation du co\u00fbt de ces mati\u00e8res premi\u00e8res, ont potentiellement des impacts financiers directs et indirects pour le secteur de la construction. \u2022Obligations r\u00e9glementaires visant \u00e0 remplacer certaines techniques existantes par des solutions moins \u00e9missives en gaz \u00e0 effet de serre. Une absence d\u2019anticipation de cet enjeu pourrait causer une baisse de la demande pour certains produits et services propos\u00e9s par Bouygues. \u2022Exigences soci\u00e9tales : certaines activit\u00e9s pourraient \u00eatre jug\u00e9es par la soci\u00e9t\u00e9 civile incompatibles avec les imp\u00e9ratifs de la transition \u00e9cologique. \u2022Pertes d\u2019opportunit\u00e9 : une adaptation trop tardive aux nouveaux modes constructifs ou aux nouvelles r\u00e9glementations r\u00e9pondant aux enjeux du d\u00e9r\u00e8glement climatique pourrait entra\u00eener des pertes d\u2019opportunit\u00e9 pour le Groupe, face aux attentes croissantes des clients et des parties prenantes externes.Au-del\u00e0 des efforts d\u00e9ploy\u00e9s pour proposer des techniques et mat\u00e9riaux permettant la protection d\u2019infrastructures existantes ou le dimensionnement de nouvelles infrastructures dans un contexte d\u2019amplitudes climatiques aggrav\u00e9es, le Groupe s\u2019efforce d\u2019adapter son mod\u00e8le \u00e9conomique aux changements observ\u00e9s, ceux-ci pouvant constituer des risques autant que des opportunit\u00e9s.En particulier, les m\u00e9tiers du Groupe s\u2019organisent pour prendre en compte et limiter ces risques en d\u00e9veloppant des solutions qui contribuent \u00e0 la transition \u00e9nerg\u00e9tique et \u00e9cologique (infrastructures de production d\u2019\u00e9nergie d\u00e9carbon\u00e9e\u2026), des solutions d\u2019\u00e9conomie circulaire et en adoptant des strat\u00e9gies de construction durable : b\u00e2timents et achats bas carbone, efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique active et passive (dans l\u2019ancien et dans le neuf), am\u00e9nagement d\u2019\u00e9coquartiers, partenariats et solutions commerciales pour promouvoir la mobilit\u00e9 douce, etc. Les priorit\u00e9s de Bouygues et les principales actions men\u00e9es dans le cadre de la strat\u00e9gie Climat du Groupe sont d\u00e9crites au chapitre 3 du pr\u00e9sent document (section 3.3 Informations environnementales).4.1.2 Activit\u00e9s de construction4.1.2.1 Risques li\u00e9s \u00e0 la conjoncture \u00e9conomique et \u00e0 la cha\u00eene d\u2019approvisionnementLa poursuite de la hausse ou le maintien \u00e0 un niveau \u00e9lev\u00e9 des taux d'int\u00e9r\u00eat, impactant l\u2019\u00e9quilibre financier des projets, pourraient entra\u00eener un ralentissement de l\u2019activit\u00e9 du march\u00e9 de l\u2019immobilier neuf, particuli\u00e8rement dans le secteur priv\u00e9, limitant ainsi les perspectives d\u2019activit\u00e9 du secteur.Cette conjoncture \u00e9conomique d\u00e9favorable accro\u00eet le risque de d\u00e9faillance de certains fournisseurs et sous-traitants qui est susceptible de rallonger les d\u00e9lais de r\u00e9alisation des projets (surco\u00fbts, p\u00e9nalit\u00e9s).Dans ce contexte, les perturbations des cha\u00eenes d\u2019approvisionnement, li\u00e9es \u00e0 l\u2019inflation du prix de l\u2019\u00e9nergie, \u00e0 la volatilit\u00e9 des prix des mat\u00e9riaux, \u00e0 la rar\u00e9faction des mati\u00e8res premi\u00e8res (fer, acier et aluminium) augmentent les d\u00e9lais de fabrication et de livraison, impactent les co\u00fbts de construction et peuvent compromettre la rentabilit\u00e9 des projets.Ainsi, face \u00e0 la baisse du march\u00e9 de l\u2019immobilier neuf, Bouygues Construction renforce son positionnement sur les march\u00e9s de la r\u00e9novation, des \u00e9quipements publics et de l\u2019industrie (data center, logistique).Des mesures de ma\u00eetrise des risques li\u00e9s \u00e0 l\u2019inflation et \u00e0 la cha\u00eene d\u2019approvisionnement sont mises en \u0153uvre, parmi lesquelles : \u2022une limitation de la dur\u00e9e de validit\u00e9 des offres commerciales et une mise \u00e0 jour plus rapide des prix de r\u00e9f\u00e9rence pour le chiffrage des projets ; \u2022une contractualisation plus fr\u00e9quente sous forme de march\u00e9s r\u00e9visables ou partiellement r\u00e9visables ; \u2022une s\u00e9curisation des approvisionnements, un sourcing agile des achats strat\u00e9giques selon les contextes \u00e9conomiques, g\u00e9opolitiques et sanitaires des pays et la mise en place de partenariats nationaux ou locaux ; \u2022un renforcement des dispositifs de veille (indice de la construction, cours des mati\u00e8res premi\u00e8res, prix des mat\u00e9riaux\u2026).4.1.2.2 Risques li\u00e9s au contexte concurrentielL\u2019arriv\u00e9e de nouveaux entrants en France (secteurs de la r\u00e9novation et des infrastructures) et \u00e0 l\u2019international (Chine, Turquie) ou de concurrents profitant de l\u2019acc\u00e9l\u00e9ration des nouveaux modes constructifs gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019utilisation des nouvelles technologies (IA g\u00e9n\u00e9rative, robotisation, nouveaux mat\u00e9riaux) pourrait affecter n\u00e9gativement les parts de march\u00e9 de l\u2019entreprise, ou sa rentabilit\u00e9.Pour r\u00e9duire ces risques, Bouygues Construction a mis en \u0153uvre un certain nombre de mesures, parmi lesquelles : \u2022une sp\u00e9cialisation par produits et grands comptes pour mieux identifier les \u00e9volutions de march\u00e9 et d\u00e9velopper de nouvelles offres commerciales en ad\u00e9quation avec les nouvelles attentes des clients (b\u00e2timents \u00e9conomes en \u00e9nergie, durabilit\u00e9 des mat\u00e9riaux, nouveaux usages) ; \u2022le d\u00e9ploiement de nouveaux modes constructifs (pr\u00e9fabrication, industrialisation) et d\u2019investissements en recherche et d\u00e9veloppement (mat\u00e9riaux bas carbone, recyclage, r\u00e9emploi) pour gagner en productivit\u00e9 et saisir les opportunit\u00e9s de d\u00e9veloppement de nouveaux march\u00e9s ;BOUYGUES \u2022 DOCUMENT D\u2019ENREGISTREMENT UNIVERSEL 2023220", "metadata": {"source": "./sources/deu-2023.pdf page 222", "ax_page": "222", "ax_name": "deu-2023.pdf", "ax_url": "https://storage.googleapis.com/docs-axio-clara/deu-2023.pdf", "similarity_score": 0.8775543570518494, "content": "RISQUES ET GESTION DES RISQUESFacteurs de risques4.1.1.6 Risques li\u00e9s au changement climatiqueLes cons\u00e9quences des d\u00e9r\u00e8glements climatiques (\u00e9l\u00e9vation des temp\u00e9ratures, s\u00e9cheresses et inondations, \u00e9rosion des zones c\u00f4ti\u00e8res, mont\u00e9e du niveau des mers, etc.) peuvent affecter la r\u00e9silience d\u2019un nombre croissant d\u2019ouvrages de BTP. La multiplication des \u00e9pisodes de canicule et les \u00e9v\u00e9nements m\u00e9t\u00e9orologiques extr\u00eames (ouragans, inondations, incendies, etc.) perturbent en outre l\u2019ex\u00e9cution de certains chantiers, avec des impacts sur la productivit\u00e9, les frais de fonctionnement, ainsi que les primes d\u2019assurance.Toutes les zones g\u00e9ographiques d\u2019implantation peuvent aujourd\u2019hui y \u00eatre expos\u00e9es, de fa\u00e7on diff\u00e9renci\u00e9e en fonction des r\u00e9gions. La mat\u00e9rialisation de ce risque peut se traduire par l\u2019interruption de l\u2019exploitation des sites de production situ\u00e9s dans les zones concern\u00e9es (provoqu\u00e9e, par exemple, par un cyclone dans l\u2019oc\u00e9an Indien) ou par le raccourcissement de la dur\u00e9e saisonni\u00e8re pendant laquelle l\u2019activit\u00e9 peut s\u2019exercer (par exemple, la dur\u00e9e de l\u2019hiver au Canada).Par ailleurs, les processus de production et de construction li\u00e9s aux activit\u00e9s de construction, ainsi que l\u2019usage des biens et des ouvrages construits puis la gestion de leur fin de vie, entra\u00eenent l\u2019\u00e9mission de gaz \u00e0 effet de serre. Dans le cadre de l\u2019objectif de l\u2019Accord de Paris de limitation de l\u2019augmentation de la temp\u00e9rature \u00e0 1,5 \u00b0C d\u2019ici \u00e0 2100, Bouygues est donc expos\u00e9 \u00e0 des risques dits de transition (risques relatifs aux cons\u00e9quences des transformations vers des mod\u00e8les \u00e9conomiques plus sobres en carbone), parmi lesquels : \u2022Fiscalit\u00e9 carbone : l\u2019adoption du m\u00e9canisme d\u2019ajustement carbone aux fronti\u00e8res pourrait entra\u00eener des impacts financiers tels que l\u2019augmentation du montant des taxes et du co\u00fbt des mati\u00e8res premi\u00e8res charg\u00e9es en \u00e9nergie grise, l\u2019obligation d\u2019acqu\u00e9rir des droits d\u2019\u00e9missions, l\u2019accroissement des co\u00fbts d\u2019exploitation des ouvrages, etc. \u2022Risques d\u2019approvisionnement : la forte intensit\u00e9 carbone des industries extractives et de fabrication des mat\u00e9riaux de construction oblige ces derni\u00e8res \u00e0 s\u2019adapter et affecte le co\u00fbt d\u2019acc\u00e8s \u00e0 certaines mati\u00e8res premi\u00e8res primaires (produits p\u00e9troliers, sable, m\u00e9taux, etc.). Des retards ou des ruptures d\u2019approvisionnement, ainsi que la fluctuation du co\u00fbt de ces mati\u00e8res premi\u00e8res, ont potentiellement des impacts financiers directs et indirects pour le secteur de la construction. \u2022Obligations r\u00e9glementaires visant \u00e0 remplacer certaines techniques existantes par des solutions moins \u00e9missives en gaz \u00e0 effet de serre. Une absence d\u2019anticipation de cet enjeu pourrait causer une baisse de la demande pour certains produits et services propos\u00e9s par Bouygues. \u2022Exigences soci\u00e9tales : certaines activit\u00e9s pourraient \u00eatre jug\u00e9es par la soci\u00e9t\u00e9 civile incompatibles avec les imp\u00e9ratifs de la transition \u00e9cologique. \u2022Pertes d\u2019opportunit\u00e9 : une adaptation trop tardive aux nouveaux modes constructifs ou aux nouvelles r\u00e9glementations r\u00e9pondant aux enjeux du d\u00e9r\u00e8glement climatique pourrait entra\u00eener des pertes d\u2019opportunit\u00e9 pour le Groupe, face aux attentes croissantes des clients et des parties prenantes externes.Au-del\u00e0 des efforts d\u00e9ploy\u00e9s pour proposer des techniques et mat\u00e9riaux permettant la protection d\u2019infrastructures existantes ou le dimensionnement de nouvelles infrastructures dans un contexte d\u2019amplitudes climatiques aggrav\u00e9es, le Groupe s\u2019efforce d\u2019adapter son mod\u00e8le \u00e9conomique aux changements observ\u00e9s, ceux-ci pouvant constituer des risques autant que des opportunit\u00e9s.En particulier, les m\u00e9tiers du Groupe s\u2019organisent pour prendre en compte et limiter ces risques en d\u00e9veloppant des solutions qui contribuent \u00e0 la transition \u00e9nerg\u00e9tique et \u00e9cologique (infrastructures de production d\u2019\u00e9nergie d\u00e9carbon\u00e9e\u2026), des solutions d\u2019\u00e9conomie circulaire et en adoptant des strat\u00e9gies de construction durable : b\u00e2timents et achats bas carbone, efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique active et passive (dans l\u2019ancien et dans le neuf), am\u00e9nagement d\u2019\u00e9coquartiers, partenariats et solutions commerciales pour promouvoir la mobilit\u00e9 douce, etc. Les priorit\u00e9s de Bouygues et les principales actions men\u00e9es dans le cadre de la strat\u00e9gie Climat du Groupe sont d\u00e9crites au chapitre 3 du pr\u00e9sent document (section 3.3 Informations environnementales).4.1.2 Activit\u00e9s de construction4.1.2.1 Risques li\u00e9s \u00e0 la conjoncture \u00e9conomique et \u00e0 la cha\u00eene d\u2019approvisionnementLa poursuite de la hausse ou le maintien \u00e0 un niveau \u00e9lev\u00e9 des taux d'int\u00e9r\u00eat, impactant l\u2019\u00e9quilibre financier des projets, pourraient entra\u00eener un ralentissement de l\u2019activit\u00e9 du march\u00e9 de l\u2019immobilier neuf, particuli\u00e8rement dans le secteur priv\u00e9, limitant ainsi les perspectives d\u2019activit\u00e9 du secteur.Cette conjoncture \u00e9conomique d\u00e9favorable accro\u00eet le risque de d\u00e9faillance de certains fournisseurs et sous-traitants qui est susceptible de rallonger les d\u00e9lais de r\u00e9alisation des projets (surco\u00fbts, p\u00e9nalit\u00e9s).Dans ce contexte, les perturbations des cha\u00eenes d\u2019approvisionnement, li\u00e9es \u00e0 l\u2019inflation du prix de l\u2019\u00e9nergie, \u00e0 la volatilit\u00e9 des prix des mat\u00e9riaux, \u00e0 la rar\u00e9faction des mati\u00e8res premi\u00e8res (fer, acier et aluminium) augmentent les d\u00e9lais de fabrication et de livraison, impactent les co\u00fbts de construction et peuvent compromettre la rentabilit\u00e9 des projets.Ainsi, face \u00e0 la baisse du march\u00e9 de l\u2019immobilier neuf, Bouygues Construction renforce son positionnement sur les march\u00e9s de la r\u00e9novation, des \u00e9quipements publics et de l\u2019industrie (data center, logistique).Des mesures de ma\u00eetrise des risques li\u00e9s \u00e0 l\u2019inflation et \u00e0 la cha\u00eene d\u2019approvisionnement sont mises en \u0153uvre, parmi lesquelles : \u2022une limitation de la dur\u00e9e de validit\u00e9 des offres commerciales et une mise \u00e0 jour plus rapide des prix de r\u00e9f\u00e9rence pour le chiffrage des projets ; \u2022une contractualisation plus fr\u00e9quente sous forme de march\u00e9s r\u00e9visables ou partiellement r\u00e9visables ; \u2022une s\u00e9curisation des approvisionnements, un sourcing agile des achats strat\u00e9giques selon les contextes \u00e9conomiques, g\u00e9opolitiques et sanitaires des pays et la mise en place de partenariats nationaux ou locaux ; \u2022un renforcement des dispositifs de veille (indice de la construction, cours des mati\u00e8res premi\u00e8res, prix des mat\u00e9riaux\u2026).4.1.2.2 Risques li\u00e9s au contexte concurrentielL\u2019arriv\u00e9e de nouveaux entrants en France (secteurs de la r\u00e9novation et des infrastructures) et \u00e0 l\u2019international (Chine, Turquie) ou de concurrents profitant de l\u2019acc\u00e9l\u00e9ration des nouveaux modes constructifs gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019utilisation des nouvelles technologies (IA g\u00e9n\u00e9rative, robotisation, nouveaux mat\u00e9riaux) pourrait affecter n\u00e9gativement les parts de march\u00e9 de l\u2019entreprise, ou sa rentabilit\u00e9.Pour r\u00e9duire ces risques, Bouygues Construction a mis en \u0153uvre un certain nombre de mesures, parmi lesquelles : \u2022une sp\u00e9cialisation par produits et grands comptes pour mieux identifier les \u00e9volutions de march\u00e9 et d\u00e9velopper de nouvelles offres commerciales en ad\u00e9quation avec les nouvelles attentes des clients (b\u00e2timents \u00e9conomes en \u00e9nergie, durabilit\u00e9 des mat\u00e9riaux, nouveaux usages) ; \u2022le d\u00e9ploiement de nouveaux modes constructifs (pr\u00e9fabrication, industrialisation) et d\u2019investissements en recherche et d\u00e9veloppement (mat\u00e9riaux bas carbone, recyclage, r\u00e9emploi) pour gagner en productivit\u00e9 et saisir les opportunit\u00e9s de d\u00e9veloppement de nouveaux march\u00e9s ;BOUYGUES \u2022 DOCUMENT D\u2019ENREGISTREMENT UNIVERSEL 2023220", "chunk_type": "text", "page_number": 1}}, {"page_content": "8I4CE  -  Avril 2024 L\u2019ADDITION DE L'ADAPTATION : UNE SOMME DANS LE TEMPS DE TROIS TYPES DE CO\u00dbTCO\u00dbT DE  L\u2019ADAPTATION Ex : Co\u00fbt  de l\u2019adaptation  d\u2019un r\u00e9seau  de transportCo\u00fbts des travaux pr\u00e9ventifs  pour renforcer  la robustesse  de l\u2019infrastructureCo\u00fbts  des r\u00e9parations  apr\u00e8s un \u00e9v\u00e8nement climatiquePertes de recettes  et cons\u00e9quences  socio-\u00e9conomiques  li\u00e9es \u00e0 une interruption temportaire  de trafic apr\u00e8s  un \u00e9v\u00e8nement  climatique+==+++202420252050Une grande partie de la litt\u00e9rature \u00e9co-nomique sur les co\u00fbts du changement climatique a historiquement cherch\u00e9 \u00e0 \u00e9valuer les co\u00fbts des impacts des al\u00e9as climatiques sur l\u2019\u00e9conomie. Ces co\u00fbts assimil\u00e9s \u00e0 des \u00ab\u00a0co\u00fbts de l\u2019inaction\u00a0\u00bb y sont mis en perspective de ceux de l\u2019action en faveur de l\u2019att\u00e9nuation du changement climatique et de l\u2019adap-tation. Ces analyses dont le principe a \u00e9t\u00e9 r\u00e9sum\u00e9 dans plusieurs rapports r\u00e9cents s\u2019appuient le plus souvent sur l\u2019\u00e9tablissement de fonctions de dom-mages liant temp\u00e9rature et pertes \u00e9co-nomiques (Timbeau et al. 2023; Direc-tion g\u00e9n\u00e9rale du Tr\u00e9sor 2020; ADEME 2023). Des analyses sectorielles existent \u00e9galement \u00e0 l\u2019\u00e9chelle europ\u00e9enne, par exemple sur les co\u00fbts des impacts sur les infrastructures de transport et l\u2019agri-culture (COACCH 2020; JRC 2022). Des revues de litt\u00e9rature ont cherch\u00e9 \u00e0 r\u00e9sumer les conclusions qu\u2019il \u00e9tait pos-sible d\u2019en tirer pour la France (Direction g\u00e9n\u00e9rale du Tr\u00e9sor 2020; 2023; Delahais et Robinet 2021; Banque de France 2022). Dans le rapport th\u00e9matique \u00ab\u00a0dommages et adaptation\u00a0\u00bb de l\u2019\u00e9va-luation des incidences \u00e9conomiques de l\u2019action pour le climat, on retrouve notamment les \u00e9l\u00e9ments de synth\u00e8se suivants\u00a0: \u00ab\u00a0Si on exclut les effets sur la vie hu-maine, sur la contrainte d\u2019\u00e9missions carbone en cas de rel\u00e2chage de CO2 par les puits de carbone naturels et sur la productivit\u00e9, le total des dommages s\u2019\u00e9valuerait \u00e0 moins de 5 milliards d\u2019euros par an \u00e0 l\u2019horizon 2050 d\u2019apr\u00e8s les principales \u00e9tudes sectorielles dis-ponibles. [\u2026] Pour les effets sur la vie humaine, des dommages importants sont \u00e0 anticiper, pouvant \u00eatre \u00e9valu\u00e9s \u00e0 plus de 20 milliards d\u2019euros par an \u00bb (Timbeau et al. 2023)Nous ne reprenons pas directement \u00e0 notre compte ces formulations en termes de co\u00fbts de l\u2019action et de l\u2019inac-tion car ce qui nous int\u00e9resse ici n\u2019est pas d\u2019\u00e9valuer l\u2019opportunit\u00e9 de l\u2019action, mais bien de d\u00e9finir pr\u00e9cis\u00e9ment le type de d\u00e9penses d\u2019adaptation sur un conti-nuum allant de l\u2019anticipation forte aux dommages r\u00e9siduels en passant par des formes plus r\u00e9actives d\u2019adaptation ou de r\u00e9paration des dommages. Un sc\u00e9-nario de pure inaction est en r\u00e9alit\u00e9 tr\u00e8s virtuel\u00a0; m\u00eame si c\u2019est de mani\u00e8re trop r\u00e9active chaque secteur r\u00e9pond d\u00e9j\u00e0 au moins en partie aux cons\u00e9quences mat\u00e9rielles du changement climatique.ENCADR\u00c9 : POURQUOI NE PARLE-T-ON PAS DES CO\u00dbTS DE L\u2019INACTION\u00a0? @I4CE_CO\u00dbTS ANTICIPATIONCO\u00dbTS R\u00c9ACTIONPERTES  R\u00c9SIDUELLES...", "metadata": {"source": "./sources/Anticiper-les-effets-de-l-adaptation-dun-rechauffement-climatique-de-plus-4-degres-quels-couts-de-l-adaptation.pdf page 8", "ax_page": "8", "ax_name": "Anticiper-les-effets-de-l-adaptation-dun-rechauffement-climatique-de-plus-4-degres-quels-couts-de-l-adaptation.pdf", "ax_url": "https://storage.googleapis.com/docs-axio-clara/Anticiper-les-effets-de-l-adaptation-dun-rechauffement-climatique-de-plus-4-degres-quels-couts-de-l-adaptation.pdf", "similarity_score": 0.878155529499054, "content": "8I4CE  -  Avril 2024 L\u2019ADDITION DE L'ADAPTATION : UNE SOMME DANS LE TEMPS DE TROIS TYPES DE CO\u00dbTCO\u00dbT DE  L\u2019ADAPTATION Ex : Co\u00fbt  de l\u2019adaptation  d\u2019un r\u00e9seau  de transportCo\u00fbts des travaux pr\u00e9ventifs  pour renforcer  la robustesse  de l\u2019infrastructureCo\u00fbts  des r\u00e9parations  apr\u00e8s un \u00e9v\u00e8nement climatiquePertes de recettes  et cons\u00e9quences  socio-\u00e9conomiques  li\u00e9es \u00e0 une interruption temportaire  de trafic apr\u00e8s  un \u00e9v\u00e8nement  climatique+==+++202420252050Une grande partie de la litt\u00e9rature \u00e9co-nomique sur les co\u00fbts du changement climatique a historiquement cherch\u00e9 \u00e0 \u00e9valuer les co\u00fbts des impacts des al\u00e9as climatiques sur l\u2019\u00e9conomie. Ces co\u00fbts assimil\u00e9s \u00e0 des \u00ab\u00a0co\u00fbts de l\u2019inaction\u00a0\u00bb y sont mis en perspective de ceux de l\u2019action en faveur de l\u2019att\u00e9nuation du changement climatique et de l\u2019adap-tation. Ces analyses dont le principe a \u00e9t\u00e9 r\u00e9sum\u00e9 dans plusieurs rapports r\u00e9cents s\u2019appuient le plus souvent sur l\u2019\u00e9tablissement de fonctions de dom-mages liant temp\u00e9rature et pertes \u00e9co-nomiques (Timbeau et al. 2023; Direc-tion g\u00e9n\u00e9rale du Tr\u00e9sor 2020; ADEME 2023). Des analyses sectorielles existent \u00e9galement \u00e0 l\u2019\u00e9chelle europ\u00e9enne, par exemple sur les co\u00fbts des impacts sur les infrastructures de transport et l\u2019agri-culture (COACCH 2020; JRC 2022). Des revues de litt\u00e9rature ont cherch\u00e9 \u00e0 r\u00e9sumer les conclusions qu\u2019il \u00e9tait pos-sible d\u2019en tirer pour la France (Direction g\u00e9n\u00e9rale du Tr\u00e9sor 2020; 2023; Delahais et Robinet 2021; Banque de France 2022). Dans le rapport th\u00e9matique \u00ab\u00a0dommages et adaptation\u00a0\u00bb de l\u2019\u00e9va-luation des incidences \u00e9conomiques de l\u2019action pour le climat, on retrouve notamment les \u00e9l\u00e9ments de synth\u00e8se suivants\u00a0: \u00ab\u00a0Si on exclut les effets sur la vie hu-maine, sur la contrainte d\u2019\u00e9missions carbone en cas de rel\u00e2chage de CO2 par les puits de carbone naturels et sur la productivit\u00e9, le total des dommages s\u2019\u00e9valuerait \u00e0 moins de 5 milliards d\u2019euros par an \u00e0 l\u2019horizon 2050 d\u2019apr\u00e8s les principales \u00e9tudes sectorielles dis-ponibles. [\u2026] Pour les effets sur la vie humaine, des dommages importants sont \u00e0 anticiper, pouvant \u00eatre \u00e9valu\u00e9s \u00e0 plus de 20 milliards d\u2019euros par an \u00bb (Timbeau et al. 2023)Nous ne reprenons pas directement \u00e0 notre compte ces formulations en termes de co\u00fbts de l\u2019action et de l\u2019inac-tion car ce qui nous int\u00e9resse ici n\u2019est pas d\u2019\u00e9valuer l\u2019opportunit\u00e9 de l\u2019action, mais bien de d\u00e9finir pr\u00e9cis\u00e9ment le type de d\u00e9penses d\u2019adaptation sur un conti-nuum allant de l\u2019anticipation forte aux dommages r\u00e9siduels en passant par des formes plus r\u00e9actives d\u2019adaptation ou de r\u00e9paration des dommages. Un sc\u00e9-nario de pure inaction est en r\u00e9alit\u00e9 tr\u00e8s virtuel\u00a0; m\u00eame si c\u2019est de mani\u00e8re trop r\u00e9active chaque secteur r\u00e9pond d\u00e9j\u00e0 au moins en partie aux cons\u00e9quences mat\u00e9rielles du changement climatique.ENCADR\u00c9 : POURQUOI NE PARLE-T-ON PAS DES CO\u00dbTS DE L\u2019INACTION\u00a0? @I4CE_CO\u00dbTS ANTICIPATIONCO\u00dbTS R\u00c9ACTIONPERTES  R\u00c9SIDUELLES...", "chunk_type": "text", "page_number": 1}}, {"page_content": "4I4CE  -  Avril 2024R\u00c9SUM\u00c9 (SUITE)4    Parmi les options d\u2019anticipation, certaines produisent suffisamment de cob\u00e9n\u00e9fices \u00e9co-nomiques pour \u00eatre intrins\u00e8quement ren-tables mais ce n\u2019est pas le cas de toutes. Ce constat invite \u00e0 ouvrir un d\u00e9bat sur l\u2019interna-lisation du risque climatique dans les mod\u00e8les \u00e9conomiques et la prise en charge des co\u00fbts de l\u2019adaptation. L\u2019importance des impacts socio-\u00e9conomiques justifie souvent une interven-tion publique proactive mais qui peut prendre diff\u00e9rentes formes\u00a0; la prise en charge directe de certaines d\u00e9penses d\u2019adaptation n\u2019\u00e9tant qu\u2019une option possible parmi d\u2019autres. 5    Dans tous les cas, pour s\u2019assurer de la meil-leure efficacit\u00e9 et distribution possible des d\u00e9penses, l\u2019adaptation doit \u00eatre int\u00e9gr\u00e9e aux d\u00e9marches existantes de planification. Le d\u00e9fi est de toujours prendre en compte le bon niveau de r\u00e9chauffement aux bons moments dans les dans les cycles de d\u00e9cision et d'investissements mani\u00e8re \u00e0 ne plus uniquement subir les impacts du changement climatique sans pour autant surin-vestir dans des mesures d\u2019adaptation tr\u00e8s cou-teuses qui ne seraient in fine jamais justifi\u00e9es \u00e9conomiquement. Cela requiert une mise en \u0153uvre s\u00e9quenc\u00e9e de l\u2019adaptation qui tienne compte de la dur\u00e9e de vie des investissements et de la r\u00e9versibilit\u00e9 des d\u00e9cisions ainsi qu\u2019une r\u00e9partition visible et stable des responsabilit\u00e9s, de fa\u00e7on \u00e0 clarifier les incitations \u00e0 agir des dif-f\u00e9rents acteurs de l\u2019\u00e9conomie.  DE PREMIERS ORDRES DE GRANDEUR DE CO\u00dbTS ASSOCI\u00c9S \u00c0 DES LEVIERS D\u2019ANTICIPATION QUI POURRAIENT \u00caTRE ACTIONN\u00c9S DE FA\u00c7ON PLUS OU MOINS AMBITIEUSE\u2022  Engager des travaux pour l\u2019adap-tation des r\u00e9seaux routiers et  ferr\u00e9 pourrait n\u00e9cessiter de quelques centaines de mil-lions \u00e0 quelques milliards d\u2019euros par an d\u2019investissements additionnels dans les prochaines d\u00e9cennies (s\u2019il \u00e9tait par exemple d\u00e9cid\u00e9 de renforcer la robustesse de tous les ouvrages hydrau-liques), mais il s\u2019agira surtout de se donner les moyens de bien prendre en compte les change-ments climatiques dans les inves-tissements d\u00e9j\u00e0 pr\u00e9vus et d\u2019\u00e9tablir des priorit\u00e9s au sein des strat\u00e9gies de gestion du patrimoine.\u2022  De l\u2019ordre de 1,5 milliard d\u2019euros par an pourrait \u00eatre n\u00e9cessaire dans la prochaine d\u00e9cennie pour d\u00e9ployer \u00e0 grande \u00e9chelle des mesures techniques permettant de maintenir les rendements des prin-cipales cultures v\u00e9g\u00e9tales fran-\u00e7aises, malgr\u00e9 une variabilit\u00e9 climatique renforc\u00e9e.\u2022  Les co\u00fbts des transformations plus structurelles des mod\u00e8les agri-coles restent quant \u00e0 eux difficiles \u00e0 \u00e9valuer.\u2022  Tenir syst\u00e9matiquement compte de l\u2019\u00e9volution du risque de vague de chaleur pourrait repr\u00e9senter des co\u00fbts additionnels (tous acteurs confondus) aux investissements  d\u00e9j\u00e0 pr\u00e9vus compris entre 1 et  2,5 milliards d\u2019euros par an pour la construction neuve et jusqu\u2019\u00e0 plusieurs milliards  d\u2019euros par an pour le parc exis-tant une fois que les investissements en mati\u00e8re de r\u00e9novation \u00e9nerg\u00e9-tique auront atteint leur rythme de croisi\u00e8re.\u2022  Un rehaussement de l\u2019ambition des politiques de pr\u00e9vention des risques inondation et de retrait-gonflement des argiles repr\u00e9senterait au moins quelques centaines de millions d\u2019euros.@I4CE_     TRANSPORTS       AGRICULTURE    B\u00c2TIMENTS", "metadata": {"source": "./sources/Anticiper-les-effets-de-l-adaptation-dun-rechauffement-climatique-de-plus-4-degres-quels-couts-de-l-adaptation.pdf page 4", "ax_page": "4", "ax_name": "Anticiper-les-effets-de-l-adaptation-dun-rechauffement-climatique-de-plus-4-degres-quels-couts-de-l-adaptation.pdf", "ax_url": "https://storage.googleapis.com/docs-axio-clara/Anticiper-les-effets-de-l-adaptation-dun-rechauffement-climatique-de-plus-4-degres-quels-couts-de-l-adaptation.pdf", "similarity_score": 0.8839336037635803, "content": "4I4CE  -  Avril 2024R\u00c9SUM\u00c9 (SUITE)4    Parmi les options d\u2019anticipation, certaines produisent suffisamment de cob\u00e9n\u00e9fices \u00e9co-nomiques pour \u00eatre intrins\u00e8quement ren-tables mais ce n\u2019est pas le cas de toutes. Ce constat invite \u00e0 ouvrir un d\u00e9bat sur l\u2019interna-lisation du risque climatique dans les mod\u00e8les \u00e9conomiques et la prise en charge des co\u00fbts de l\u2019adaptation. L\u2019importance des impacts socio-\u00e9conomiques justifie souvent une interven-tion publique proactive mais qui peut prendre diff\u00e9rentes formes\u00a0; la prise en charge directe de certaines d\u00e9penses d\u2019adaptation n\u2019\u00e9tant qu\u2019une option possible parmi d\u2019autres. 5    Dans tous les cas, pour s\u2019assurer de la meil-leure efficacit\u00e9 et distribution possible des d\u00e9penses, l\u2019adaptation doit \u00eatre int\u00e9gr\u00e9e aux d\u00e9marches existantes de planification. Le d\u00e9fi est de toujours prendre en compte le bon niveau de r\u00e9chauffement aux bons moments dans les dans les cycles de d\u00e9cision et d'investissements mani\u00e8re \u00e0 ne plus uniquement subir les impacts du changement climatique sans pour autant surin-vestir dans des mesures d\u2019adaptation tr\u00e8s cou-teuses qui ne seraient in fine jamais justifi\u00e9es \u00e9conomiquement. Cela requiert une mise en \u0153uvre s\u00e9quenc\u00e9e de l\u2019adaptation qui tienne compte de la dur\u00e9e de vie des investissements et de la r\u00e9versibilit\u00e9 des d\u00e9cisions ainsi qu\u2019une r\u00e9partition visible et stable des responsabilit\u00e9s, de fa\u00e7on \u00e0 clarifier les incitations \u00e0 agir des dif-f\u00e9rents acteurs de l\u2019\u00e9conomie.  DE PREMIERS ORDRES DE GRANDEUR DE CO\u00dbTS ASSOCI\u00c9S \u00c0 DES LEVIERS D\u2019ANTICIPATION QUI POURRAIENT \u00caTRE ACTIONN\u00c9S DE FA\u00c7ON PLUS OU MOINS AMBITIEUSE\u2022  Engager des travaux pour l\u2019adap-tation des r\u00e9seaux routiers et  ferr\u00e9 pourrait n\u00e9cessiter de quelques centaines de mil-lions \u00e0 quelques milliards d\u2019euros par an d\u2019investissements additionnels dans les prochaines d\u00e9cennies (s\u2019il \u00e9tait par exemple d\u00e9cid\u00e9 de renforcer la robustesse de tous les ouvrages hydrau-liques), mais il s\u2019agira surtout de se donner les moyens de bien prendre en compte les change-ments climatiques dans les inves-tissements d\u00e9j\u00e0 pr\u00e9vus et d\u2019\u00e9tablir des priorit\u00e9s au sein des strat\u00e9gies de gestion du patrimoine.\u2022  De l\u2019ordre de 1,5 milliard d\u2019euros par an pourrait \u00eatre n\u00e9cessaire dans la prochaine d\u00e9cennie pour d\u00e9ployer \u00e0 grande \u00e9chelle des mesures techniques permettant de maintenir les rendements des prin-cipales cultures v\u00e9g\u00e9tales fran-\u00e7aises, malgr\u00e9 une variabilit\u00e9 climatique renforc\u00e9e.\u2022  Les co\u00fbts des transformations plus structurelles des mod\u00e8les agri-coles restent quant \u00e0 eux difficiles \u00e0 \u00e9valuer.\u2022  Tenir syst\u00e9matiquement compte de l\u2019\u00e9volution du risque de vague de chaleur pourrait repr\u00e9senter des co\u00fbts additionnels (tous acteurs confondus) aux investissements  d\u00e9j\u00e0 pr\u00e9vus compris entre 1 et  2,5 milliards d\u2019euros par an pour la construction neuve et jusqu\u2019\u00e0 plusieurs milliards  d\u2019euros par an pour le parc exis-tant une fois que les investissements en mati\u00e8re de r\u00e9novation \u00e9nerg\u00e9-tique auront atteint leur rythme de croisi\u00e8re.\u2022  Un rehaussement de l\u2019ambition des politiques de pr\u00e9vention des risques inondation et de retrait-gonflement des argiles repr\u00e9senterait au moins quelques centaines de millions d\u2019euros.@I4CE_     TRANSPORTS       AGRICULTURE    B\u00c2TIMENTS", "chunk_type": "text", "page_number": 1}}, {"page_content": "20I4CE  -  Avril 2024Un cas type de mal-adaptation consisterait \u00e0 d\u00e9ployer \u00e0 large \u00e9chelle la climatisation [\u2026].  Cette solution aurait deux cons\u00e9quences n\u00e9fastes : d\u2019une part, elle augmenterait  les rejets de CO2, ce qui renforcerait les impacts du changement climatique ; d\u2019autre part, elle accro\u00eetrait la temp\u00e9rature \u00e0 l\u2019ext\u00e9rieur des b\u00e2timents\u201d\u2009 (Cour des comptes 2024)\u201cIl est estim\u00e9 que le co\u00fbt cumul\u00e9 de la sinistralit\u00e9 s\u00e9cheresse entre 2020 et 2050, repr\u00e9senterait un co\u00fbt de 43 milliards d\u2019euros, soit un triplement par rapport aux trois d\u00e9cennies pr\u00e9c\u00e9dentes. Le r\u00e9gime CatNat ne serait ainsi plus en mesure de d\u00e9gager  assez de r\u00e9serves pour couvrir les sinistres \u00e0 l\u2019horizon 2040\u201d\u2009 (S\u00e9nat 2023)\u201cCes formes d\u2019adaptation posent n\u00e9anmoins question. Soit parce qu\u2019elles sont g\u00e9n\u00e9ratrices d\u2019externalit\u00e9s n\u00e9ga-tives, soit parce qu\u2019elles sont d\u00e9j\u00e0 proches de leurs limites comme c\u2019est le cas pour le r\u00e9gime CatNat (qui r\u00e9assure les dommages li\u00e9s \u00e0 la s\u00e9cheresse et aux inondations)\u00a0:\u2026 AUJOURD\u2019HUI\u2026 DEMAIN SI RIEN  N\u2019EST FAIT POUR MIEUX  ANTICIPERCONS\u00c9QUENCES  \u00c9LARGIES SUR  L\u2019\u00c9CONOMIE  ET LES POPULATIONSD\u00e9ploiement de la climatisation\u00a0: 3,5 mil-liards d\u2019euros par an pour le logement.\u2022  726 millions d\u2019euros par an en moyenne pour le RGA (CCR 2023b) (2,9 milliards d\u2019euros en 2022, CCR 2023a) \u00a0+ sinistralit\u00e9 non prise en charge (entre 630 et 840 mil-lions d\u2019euros par an, S\u00e9nat 2023).\u2022  979 millions d\u2019euros par an en moyenne pour les inondations (CCR 2023b).Impacts sanitaires des vagues de chaleur en France estim\u00e9 entre 22 et 37\u00a0milliards d\u2019euros pour la p\u00e9riode 2015/2020 (Sant\u00e9 publique France 2021).Perte de productivit\u00e9 relev\u00e9 lors des vagues de chaleur : 0,2\u00a0% sur la p\u00e9riode 1981-2010 en Europe (Garc\u00eda-Le\u00f3n et al. 2021).Externalit\u00e9s n\u00e9gatives dues \u00e0 la climatisa-tion\u00a0(ADEME et Coda Strat\u00e9gie 2020)\u00a0:\u2022  15,5 TWh (2020)\u00a0;\u2022  4,4 MteqCO2 (2020)\u00a0;\u2022   Augmentation de 0,25 \u00e0 1\u00b0 C de la temp\u00e9-rature de la ville de Paris en p\u00e9riode d\u2019utili-sation (M\u00e9t\u00e9o France 2010).Rythme tendanciel d\u00e9j\u00e0 \u00e9lev\u00e9 qui aboutirait  \u00e0 un parc en quasi-totalit\u00e9 \u00e9quip\u00e9 d\u2019ici \u00e0 2050.\u2022  2,1 milliards d\u2019euros par an en moyenne pour le RGA \u00e0 2,7\u00b0 C.\u2022  1,2 milliard d\u2019euros par an en moyenne pour les inondations \u00e0 2,7\u00b0C (CCR 2023b).Doublement possible des cons\u00e9quences sani-taires lors des vagues de chaleur : 7 \u00e0 12\u00a0mil-liards d\u2019euros par an en moyenne \u00e0 2,7\u00b0 C (OID 2023).1,6\u00a0% du PIB europ\u00e9en \u00e0 4\u00b0 C avec une forte h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9\u00a0: 3 % en moyenne pour les r\u00e9gions m\u00e9diterran\u00e9ennes et jusqu\u2019\u00e0 8\u00a0% pour les plus touch\u00e9es (Szewczyk, Mongelli, et Ciscar 2021).\u2022   Consommation \u00e9lectrique doubl\u00e9e dans un sc\u00e9nario tendanciel (ADEME et Coda Stra-t\u00e9gie 2021)\u00a0;\u2022  Les \u00e9missions de GES devraient relative-ment peu augmenter car des \u00e9volutions r\u00e9glementaires sur les gaz frigorig\u00e8nes sont attendues\u00a0(directive F-GAZ);\u2022  Augmentation de 0,5\u00b0 C \u00e0 3\u00b0 C de la ville de Paris si le nombre d\u2019appareils \u00e9tait doubl\u00e9.LES CONS\u00c9QUENCES  DU CHANGEMENT CLIMATIQUE  SUR LES B\u00c2TIMENTS\u2026CONS\u00c9QUENCES  DIRECTES SUR  L\u2019\u00c9CONOMIE  DU B\u00c2TIMENT", "metadata": {"source": "./sources/Anticiper-les-effets-de-l-adaptation-dun-rechauffement-climatique-de-plus-4-degres-quels-couts-de-l-adaptation.pdf page 20", "ax_page": "20", "ax_name": "Anticiper-les-effets-de-l-adaptation-dun-rechauffement-climatique-de-plus-4-degres-quels-couts-de-l-adaptation.pdf", "ax_url": "https://storage.googleapis.com/docs-axio-clara/Anticiper-les-effets-de-l-adaptation-dun-rechauffement-climatique-de-plus-4-degres-quels-couts-de-l-adaptation.pdf", "similarity_score": 0.8855274319648743, "content": "20I4CE  -  Avril 2024Un cas type de mal-adaptation consisterait \u00e0 d\u00e9ployer \u00e0 large \u00e9chelle la climatisation [\u2026].  Cette solution aurait deux cons\u00e9quences n\u00e9fastes : d\u2019une part, elle augmenterait  les rejets de CO2, ce qui renforcerait les impacts du changement climatique ; d\u2019autre part, elle accro\u00eetrait la temp\u00e9rature \u00e0 l\u2019ext\u00e9rieur des b\u00e2timents\u201d\u2009 (Cour des comptes 2024)\u201cIl est estim\u00e9 que le co\u00fbt cumul\u00e9 de la sinistralit\u00e9 s\u00e9cheresse entre 2020 et 2050, repr\u00e9senterait un co\u00fbt de 43 milliards d\u2019euros, soit un triplement par rapport aux trois d\u00e9cennies pr\u00e9c\u00e9dentes. Le r\u00e9gime CatNat ne serait ainsi plus en mesure de d\u00e9gager  assez de r\u00e9serves pour couvrir les sinistres \u00e0 l\u2019horizon 2040\u201d\u2009 (S\u00e9nat 2023)\u201cCes formes d\u2019adaptation posent n\u00e9anmoins question. 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Ces d\u00e9cisions-l\u00e0 doivent donc consid\u00e9rer d\u00e8s maintenant la possibilit\u00e9 de niveau de r\u00e9chauffement d\u2019au moins +3\u00b0 C en France et donc des mesures d\u2019adaptation plus transformatives que celles d\u00e9ploy\u00e9es jusqu\u2019ici. \u00c9valuer les investissements n\u00e9cessaires pour faire advenir de telles transformations est particuli\u00e8rement d\u00e9licat car il ne s\u2019agit plus de conna\u00eetre les co\u00fbts  d\u2019actions ponctuelles mais bien les \u00ab\u00a0co\u00fbts complets d\u2019un changement de syst\u00e8me rendant par nature  nos r\u00e9f\u00e9rences caduques\u00a0\u00bb (CGAAER 2023). Il devient d\u00e8s lors quasi-impossible d\u2019isoler des co\u00fbts de l\u2019adaptation de co\u00fbts plus syst\u00e9miques li\u00e9s \u00e0 la r\u00e9orientation de toute l\u2019\u00e9conomie d\u2019un secteur vers de nouveaux mod\u00e8les. Certains co\u00fbts sp\u00e9cifiques peuvent \u00eatre identifi\u00e9s mais ne sont que la face visible d\u2019une recomposition compl\u00e8te du mod\u00e8le \u00e9conomique des fili\u00e8res. Il s\u2019agit par exemple des co\u00fbts d\u2019accompagnement \u00e0 l\u2019\u00e9volution des pratiques de type diagnostics ou conseil agricole que le CGAAER estimait en 2022 \u00e0 150 millions d\u2019euros par an sur 4 ans (CGAAER 2022). Parmi les co\u00fbts qui restent \u00e0 \u00e9valuer, figurent par exemple les investissements dans des nouvelles capacit\u00e9s de pro-duction9, de transformation et de distribution\u00a0; les d\u00e9penses li\u00e9es \u00e0 la formation ou \u00e0 des mesures de compensation pour les perdants de la transition. Les co\u00fbts de telles trans-formations devront \u00eatre mis en perspective des co\u00fbts r\u00e9cur-rents du maintien d\u2019un mod\u00e8le actuel.9.  \u00c0 titre uniquement illustratif le CGAAER chiffrait en 2022 \u00e0 600 millions d\u2019euros les seuls investissements en replantation pour d\u00e9placer 10 %  du verger fran\u00e7ais (CGAAER 2022).", "metadata": {"source": "./sources/Anticiper-les-effets-de-l-adaptation-dun-rechauffement-climatique-de-plus-4-degres-quels-couts-de-l-adaptation.pdf page 38", "ax_page": "38", "ax_name": "Anticiper-les-effets-de-l-adaptation-dun-rechauffement-climatique-de-plus-4-degres-quels-couts-de-l-adaptation.pdf", "ax_url": "https://storage.googleapis.com/docs-axio-clara/Anticiper-les-effets-de-l-adaptation-dun-rechauffement-climatique-de-plus-4-degres-quels-couts-de-l-adaptation.pdf", "similarity_score": 0.8973431587219238, "content": "38I4CE  -  Avril 2024Au-del\u00e0 de 2,5 \u00b0C de r\u00e9chauffement plan\u00e9taire, une adaptation transformationnelle  est n\u00e9cessaire pour abaisser les niveaux de risque et peut aider \u00e0 surmonter des limites souples \u00e0 l\u2019adaptation.\u201d (HCC 2024) \u201cSelon INRAE, face aux \u00e9volutions du climat pr\u00e9vues pour la seconde moiti\u00e9 du XXIe si\u00e8cle, les adaptations incr\u00e9mentales ne seront probablement pas suffisantes. 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Les co\u00fbts de telles trans-formations devront \u00eatre mis en perspective des co\u00fbts r\u00e9cur-rents du maintien d\u2019un mod\u00e8le actuel.9.  \u00c0 titre uniquement illustratif le CGAAER chiffrait en 2022 \u00e0 600 millions d\u2019euros les seuls investissements en replantation pour d\u00e9placer 10 %  du verger fran\u00e7ais (CGAAER 2022).", "chunk_type": "text", "page_number": 1}}], "answer": "L'avenir des risques physiques li\u00e9s au changement climatique est pr\u00e9occupant et n\u00e9cessite une adaptation transformationnelle pour r\u00e9duire les niveaux de risque. Selon la Cour des Comptes (2024), des adaptations incr\u00e9mentales pourraient \u00eatre suffisantes pour des niveaux de r\u00e9chauffement limit\u00e9s, mais au-del\u00e0, des transformations plus importantes seront n\u00e9cessaires. Il est soulign\u00e9 que les horizons de d\u00e9cision dans le secteur agricole doivent prendre en compte des p\u00e9riodes o\u00f9 le niveau de r\u00e9chauffement pourrait \u00eatre plus \u00e9lev\u00e9, n\u00e9cessitant des mesures d'adaptation plus transformatives. \n\nDes investissements importants seront n\u00e9cessaires pour faire face \u00e0 ces transformations, mais il est difficile d'isoler les co\u00fbts de l'adaptation des co\u00fbts plus syst\u00e9miques li\u00e9s \u00e0 la r\u00e9orientation de l'\u00e9conomie vers de nouveaux mod\u00e8les. Ces co\u00fbts incluent des investissements dans de nouvelles capacit\u00e9s de production, de transformation et de distribution, ainsi que des d\u00e9penses li\u00e9es \u00e0 la formation et \u00e0 des mesures de compensation pour les perdants de la transition. Il est crucial de consid\u00e9rer ces co\u00fbts de transformation par rapport aux co\u00fbts r\u00e9currents du maintien du mod\u00e8le actuel (Cour des Comptes, 2024).\n\nEn r\u00e9sum\u00e9, l'adaptation aux risques physiques futurs li\u00e9s au changement climatique n\u00e9cessitera des mesures plus radicales et des investissements importants pour transformer les syst\u00e8mes de production et s'adapter \u00e0 des conditions climatiques plus extr\u00eames.", "time": "1715091230.303543"}

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+Avril 2024Auteurs :  Vivian Dépoues, Guillaume Dolques  et Morgane NicolAnticiper les effets d’un réchauffement  de +4°C :  quels coûts de l’adaptation ? # ADAPTATIONCommissariat  général au  dévelopement  durable (CGDD)Direction générale  de l’énergie  et du climat (DGEC)

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+10I4CE  -  Avril 20242. Le niveau de réchauffement compte aussiLe choix du niveau de réchauffement affecte direc-tement l’ampleur du problème à considérer – plus il est élevé et plus le stock d’actifs exposés et vulnérables – les kilomètres de voies ou de routes, le nombre de ponts ou de bâtiments, le nombre d’hectares de cultures – s’avère im-portant. Par exemple : alors que 48 % du parc de bâtiments en France hexagonale seraient exposés à un risque fort ou très fort avec un réchauffement de +2° C, la proportion pas-serait à 93 % à +4° C.Il est souvent impossible à date de qualifier préci-sément jusqu’à quel niveau de réchauffement les différentes options d’adaptation restent efficaces. Certaines mesures d’optimisation de l’irrigation peuvent par exemple être efficaces dans un premier temps puis insuf-fisantes pour maintenir le rendement de cultures si la res-source disponible est trop faible. Au-delà de certains ni-veaux de réchauffement, il est même probable qu’aucune option d’adaptation efficace ne soit disponible (ou alors pour des coûts extrêmement élevés) et que l’on atteigne ce que le GIEC qualifie de « limites à l’adaptation5 ».Décider en fonction de la durée de vie de chaque inves-tissement permet de considérer le bon niveau de réchauf-fement au bon moment et de conserver ainsi des marges de manœuvre. Pour certaines décisions facilement réversibles ou certains cycles d’investissement courts, il est possible de ré-évaluer périodiquement le niveau d’effort en fonction des niveaux de réchauffement réel. Une nouvelle occasion d’inter-venir se présentera et il sera possible de ré-évaluer si nécessaire le besoin de robustesse à ce moment-là. Tenir compte de niveaux de réchauffement élevés qui ne seraient de toutes façons pas atteints avant plusieurs décennies présenterait peu d’intérêt.  Les chaussées routières sont par exemple renouvelées tous les 15 à 20 ans, ce qui laisse plusieurs occasions pour élever  progressivement les standards. Pour d’autres décisions, impli-quant de fortes irréversibilités, il est largement plus robuste  de tenir compte maintenant d’un réchauffement de +4° C en 2100. Il est par exemple fort peu probable qu’une deuxième campagne massive de rénovation des logements déjà construits soit menée d’ici la fin du siècle. Cela est d’autant plus important lorsque le risque de surinvestissement est bien inférieur aux conséquences d’un sous-investissement6. 5.  « Point à partir duquel les objectifs d’un acteur (ou les besoins d’un système) ne peuvent se prémunir de risques intolérables par la prise de mesures d’adaptation ». GIEC, 2022. Annex II : Glossaire. Dans Changement Climatique 2022 : Impacts, adaptation et vulnérabilité. Contribution du Groupe  de travail II au sixième Rapport d’évaluation du GIEC.6.  Par exemple dans le cas – qui sort du périmètre des thématiques abordées ici - des installations nucléaires : l’ampleur des conséquences potentielles  d’un incident généré par un aléa climatique invite à prévoir même les situations les moins probables. Il peut même être pertinent dans ces cas-là de considérer dès maintenant des scénarios de réchauffement encore plus importants qui, s’ils sont aujourd’hui jugés moins probables restent possibles.  Voir par exemple. Sénat. 2023. « Pour une approche systémique de l’adaptation des centrales nucléaires au changement climatique. »QUEL HORIZON PRENDRE EN COMPTE POUR QUELLE DÉCISION ?@I4CE_Les opérations de mainte-nance courante ; de remplace-ment à l’identique de systèmes à courte durée de vie.Les opérations de rénovation énergétique globale.Les opérations de construc-tion neuve, les opérations de modernisation majeure, les opé-rations impliquant du réaména-gement d’espaces publics ; les programmes de R&D. Les décisions d’investisse-ment courantes. Les choix stratégiques opérés lors de l’installation ou de la trans-mission des exploitations. Les investissements dans le dévelop-pement de filières (formations, marques, réseaux et outils de transformation). Programmes de R&D, portant notamment sur les cultures pérennes. L’organisation de la mainte-nance et de la gestion de crise.Certaines opérations comme le renouvellement des chaus-sées routières qui ont des durées de vie de 15 à 20 ans. Le développement de nouvelles infrastructures et les grosses opé-rations de renouvellement ou de modernisation, par exemple des voies ferrées ou des ouvrages d’art.DURÉE DE VIE DES INVESTISSEMENTS2030205021002°C10 ans20 à 30 ansSupérieurs à 30 ans2,7°C4°CNIVEAU DE RÉCHAUFFEMENT

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+   11Anticiper les effets d’un réchauffement de +4°C : quels coûts de l’adaptation ?  -  I4CE➜   Bien que ces questions restent aujourd’hui à peine émergentes – et que le premier objectif du PNACC3 doit être d’accélérer leur prise en charge – il est déjà possible de dégager des constats robustes sur les coûts à attendre pour l’adaptation en France. Ces résultats sont les premières briques d'un travail qui devra être itératif.II.  POSER LA QUESTION  DÈS MAINTENANT C’EST POUVOIR MIEUX ANTICIPER ET MIEUX  RÉPARTIR LES COÛTS1.  Sans anticipation supplémentaire : une adaptation réactive et couteuse, notamment pour les finances publiquesDans chacun des trois secteurs étudiés la trajec-toire tendancielle est souvent réactive et s’accom-pagne de conséquences qui pèsent particulièrement sur les finances publiques et sur l’économie.   LES FORMES D’ADAPTATION SPONTANÉES LES PLUS SOUVENT OBSERVÉES•  Réparations - souvent à l’identique – à la suite d’évènements clima-tiques extrêmes – ex. plusieurs centaines de millions d’euros après le passage de la tempête Alex.•  Renforcement des activités de maintenance pour faire face à l’usure accélérée des équipements sous l’effet des stress climatiques : des durées de vie qui peuvent être réduites de plusieurs dizaines de pourcents.•  Évolutions au fil de l’eau des pra-tiques culturales (ex. décalage des calendriers agricoles).•  Irrigation d’urgence.•  Recours contraint à l’importation.•  Prises en charge d’urgence des pertes pour garantir la survie des exploitations. Plus de 400 millions d’euros par an de dépenses d’in-demnisation et d’aides de crises agricoles liés aux aléas climatiques en 2021 et 2022.•  Recours accru et non organisé à la climatisation dans les bâtiments, qui se répercute sur la facture éner-gétique et génère des externalités négatives (émissions de GES, ren-forcement de l’effet d’îlot de cha-leur urbain) – plusieurs milliards d’euros par an d’investisse-ment distribués dans l’économie.•  Travaux de réparation à la suite d’aléas climatiques – par exemple reprise des fondations de maisons fissurées par les phénomènes de retrait-gonflement des argiles.  Déjà près de 2 milliards d’euros par an en moyenne pour les dom-mages assurés pour les risques RGA et inondation.@I4CE_Généralement, ces mesures réactives ne per-mettent pas complètement d’éliminer les pertes générées par les impacts climatiques. Les interventions sur les réseaux de transport ne sont par exemple pas tou-jours immédiates et génèrent une baisse du niveau de ser-vice en imposant des réductions temporaires de vitesse ou des itinéraires de contournement plus longs en attendant que les travaux soient réalisés. La climatisation n’est pas accessible à tous et n’élimine pas le risque sanitaire entrai-nant une hausse des dépenses de santé lors des épisodes de forte chaleur ou encore des pertes de productivité dans différents secteurs de l’économie7. 7.  Pour plus de détails sur ces sujets, voir l’avis du CESE « Travail et santé environnement : quels défis à relever face aux dérèglements climatiques ? » (2023).     TRANSPORTS       AGRICULTURE    BÂTIMENTS