S Faucheux

Ch Hue

I Nicolaï

Eco-innovations et compétitivité internationale : enjeux et limites

Foresight studies on scientific, technological and organizational innovation affirm that, during the next 50 years, there may be an explosion of radical eco-efficient innovations (covering energy, environment, the agricultural and farm-produce industry, information and communication, new materials, robotics, space, transportation, medicine and genetic engineering). Much of the debate about the compatibility of sustainable development and innovation-based competitiveness hinges on views about the extent to which technological change will promote competitiveness, employment and eco-efficiency.

The necessary mobilisation of divergent interests in partnership cannot be an authoritative or marketled process alone; it depends on effective multi-stakeholder and multidisciplinary dialogue. The European White Paper on Governance (2001) and the European Green Paper on CSR (2001) have argued for the benefits of moves towards participative multi-stakeholder governance. One of the features recent foresight and risk management studies is the request to "practice science differently", with emphasis on an exchange of learning between those involved in the innovation and public policy processes. This vision applies more widely for building knowledge partnerships and trust between commercial, state and civil society actors Mots-clés : Compétitivité, Développement durable, Eco-technologies, Environnement, Ecoinnovations, Ecologie industrielle, Gouvernance, innovation intégrée, innovation radicale, prospective, économie de services. Le marché des éco technologies offrent un potentiel de croissance que certains qualifient désormais « de plus forte opportunité économique du XXIe siècle » (source : California Clean Tech Open). Si l'on considère les seules éco-industries, le marché mondial de biens et services environnementaux a été estimé en 2003 à environ 550 milliards d'euros, ce qui le place au même niveau que les industries aérospatiales et pharmaceutiques, et il continue de s'accroître d'environ 5% par an (Commission des Communautés Européennes, 2005). Quelques autres données corroborent ces ordres de grandeur : les technologies du développement durable concentreraient 7,7% de tous les investissements au Canada et 6,4% des investissements des Etats-Unis1 . Les Nations Unies ont de plus estimé dans un rapport de 20062 que le financement des éco-technologies devrait atteindre € 1,48 trillions d'ici 2020.

Les nombreuses tentatives destinées à répondre à la crise de croissance écologique mondiale et aux réglementations environnementales multilatérales (Kyoto), communautaires et nationales encouragent ou imposent la mise en place de procédés de fabrication moins nocifs pour l'environnement et pour la santé humaine. De même, l'importance des exigences juridiques et sociales en matière environnementale est appelée à se renforcer, non seulement en France et en Europe, mais également dans les pays émergents qui cherchent à résoudre les risques écologiques engendrés par leur développement économique rapide. L'innovation technologique et organisationnelle liée à la mise en oeuvre du développement durable, ou encore ce que l'on qualifie d''éco-innovation, s'inscrit dès lors comme un élément moteur de cette perspective car elle contribue à la croissance tout en améliorant la qualité de l'environnement et en protégeant les ressources naturelles. C'est pourquoi, en janvier 2004, la Commission éditait un plan d'action visant à contribuer à l'avancement des éco-innovations au sein de l'UE et dans le monde 3 . Au niveau micro-économique des entreprises et administrations, les écotechnologies devraient prendre un poids considérable dans le budget imposant des réformes dans leur fonctionnement et leur stratégie. L'éco-innovation s'inscrirait comme un élément déterminant de la compétitivité internationale des organisations.

Les éco-technologies ne proviennent pas automatiquement du secteur des éco-industries mais elles sont également produites par les industries de base ou de biens intermédiaires (sidérurgie, automobile, chimie, etc.). On distingue traditionnellement deux types d'éco-technologies :des activités « curatives » (collecte et traitement en bout de chaîne des effluents polluants, élimination des déchets; dépollution après-coups de sites et sols contaminés, etc.) qui constituent à ce jour l'essentiel des activités éco-industrielles ainsi que des activités préventives qui visent à introduire des modifications dans la conception et le fonctionnement même des systèmes de production. L'approche préventive constitue un irremplaçable moyen d'action au service des stratégies concurrentielles de développement durable : o Elle représente une véritable opportunité face à la montée des prix des ressources naturelles et aux risques de pénuries de celles-ci, notamment énergétiques. o Elle freine les atteintes à l'environnement et la dégradation des écosystèmes à différentes échelles. o Elle facilite l'acceptabilité sociale des innovations technologiques, car l'éco-innovation a une dimension institutionnelle et organisationnelle qui garantit l'accompagnement de la technologie auprès des utilisateurs (les modifications des modes de consommation et de comportement des acteurs sont intégrées dans la définition des éco-innovations

2 2 2 Q Q QU U UE E EL L LL L LE E ES S S E E EC C CO O O------I I IN N NN N NO O OV V VA A AT T TI I IO O ON N NS S S P P PO O OU U UR R R U U UN N NE E E D D DY Y YN N NA A AM M MI I IQ Q QU U UE E E C C CO O OM M MP P PE E ET T TI I IT T TI I IV V VE E E ? ? ?
Le projet "Innovation Impacts of Environmental Policy Instruments", porté par le Ministère Allemand de la Recherche et de la Technologie en 1999, définissait l'innovation environnementale (dite écoinnovation) comme : « toute action engagée par les acteurs qui vise à développer de nouvelles idées, de nouveaux comportements, produits ou processus, de les appliquer et de les développer afin que ceux-ci contribuent à une réduction des atteintes environnementales ou à correspondent à des objectifs de durabilité » [START_REF] Klemmer | Environmental Innovation. Volume 3 of publications from a Joint Project on Innovation Impacts of Environmental Policy Instruments[END_REF].

L'éco-innovation présente trois facettes complémentaires4 : d'abord la mise au point de nouveaux procédés et de produits moins polluants ; ensuite l'amélioration de procédés existants ; enfin le développement de technologies permettant de traiter les pollutions résultant d'erreurs du passé. Par exemple utiliser les biotechnologies pour éliminer des contaminants toxiques, détruire le soufre contenu dans le charbon, éliminer des odeurs désagréables, lutter contre les bruits, mettre au point des catalyseurs performants et économiques... Elle implique un contenu technologique varié et une grande mobilisation de connaissances, de services et de solutions organisationnelles. Afin de rendre compte de cette diversité, nous présentons différentes typologies pour caractériser l'éco-technologie.

Pour des éco-innovations intégrées et radicales

Deux classifications, qui peuvent être combinées, sont retenues pour caractériser l'éco-innovation : 1. une typologie qui fait référence à la nature de l'évolution du système productif du fait de l'innovation : ajoutée / intégrée. 2. une typologie qui fait référence à la dimension temporelle des changements sur le processus de production : innovation incrémentale / radicale. Ces technologies peuvent être qualifiées de "natural capital augmenting". Soit elles vont dans le sens d'une amélioration de la productivité des ressources naturelles, soit elles permettent de réduire l'impact négatif des polluants et des flux de déchets à partir d'un niveau donné de production de biens et de services. Dans ces conditions, les technologies intégrées sont en mesure de susciter un changement structurel écologique permettant un découplage ("delinking") entre la croissance économique et les facteurs nuisibles à l'environnement.

Eco-technologies ajoutées/Eco-technologies intégrées

Eco-innovations incrémentales / Eco-innovations radicales

Les innovations incrémentales sont des perfectionnements apportés aux produits ou aux techniques de production qui surviennent de manière continue au fil de l'histoire des techniques. La plupart des écoinnovations, ajoutées et intégrées, ont jusqu'à présent appartenu à la catégorie des innovations incrémentales, en ce sens qu'elles ne constituent que des améliorations de la qualité, la productivité, la diversité du processus de production qui s'installent au cours du temps. Toutefois, de plus en plus d'innovations radicales répondent à des objectifs environnementaux : la chimie sans chlore, les bio-carburants, l'énergie photovoltaïque. Nombre d'éco-innovations de demain résulteront d'innovations radicales au sein d'autres systèmes techniques : la chimie de synthèse, les nouveaux matériaux, les biotechnologies, l'informatique, etc… Une des caractéristiques des éco-innovations est leur caractère diffus [START_REF] Kuntze | Resource Efficient Technologies, Technology Foresight and Sustainable Development[END_REF]. Les écotechnologies peuvent etre développées dans tous les secteurs industriels car elles sont développées ou appliquées pour des motifs de performance environnementale quel que soit leur champ d'application (technologie de l'information, biotechnologie, bâtiment…). Le développement durable crée dès lors de nouveaux champs d'application à la plupart des innovations technologiques.

L'exemple des applications de l'optique photonique et de la thermographie aérienne infrarouge pour mesurer le niveau de déperdition thermique des bâtiments est tout à fait révélateur. Cet outil diagnostic, couplé à un outil cartographique est, par exemple, utilisé par la Communauté urbaine de Dunkerque afin de l'aider à la mise en oeuvre d'une politique d'efficacité énergétique des bâtiments et pour la réduction des émissions de gaz à effet de serre. 7 De même, l'utilisation de systèmes de transports intelligents peut considérablement contribuer à réduire les encombrements de la circulation et ainsi à atténuer les incidences sur l'environnement8 . Sous l'appellation "systèmes de transport intelligent" sont regroupées toutes les applications de la télématique au domaine des transports, combinant l'électronique embarquée (capteurs, moyens de calcul de régulation), les télécommunications, les bases de données et d'information, etc… Les Japonais semblent avoir acquis une certaine avance dans ce domaine.

Quelles éco-innovations privilégier pour une compétitivité européenne ?

A titre d'illustration, [voir Schéma I : Eco-Innovations dans le secteur Automobile] un panorama de quelques éco-innovations dans le secteur de l'automobile peut être dressé selon leur nature (ajoutée, intégrée, incrémentale, radicale). Par exemple, les éco-innovations contrôlant la pollution de manière ex-post, comme l'ajout de filtres à particules, peuvent être considérées comme incrémentales, puisqu'elles n'apportent pas une rupture dans l'évolution des procédés ou des produits et ajoutées dans la mesure où elles n'évitent pas la pollution à la source, mais la détournent. Les éco-innovations liées à la motorisation électrique recourant à la pile à combustible sont intégrées dans la mesure où : § soit elles évitent la dégradation de l'environnement à la source et constituent des innovations radicales puisque le processus de production est entièrement nouveau (pratiquement pas de combustion dans le véhicule électrique) ; § soit elles offrent une combustion "propre" dans le cas d'injection directe essence ou diesel, au lieu d'une combustion conventionnelle thermique. De façon générale, le remplacement partiel ou total des produits pétroliers par l'électricité ou le gaz amène des ruptures radicales, tant au niveau de la fabrication, qu'à celui de la commercialisation des véhicules.

Les processus de développement des innovations radicales nécessitent plus de temps que ceux relatifs aux technologies incrémentales. Ils impliquent une recherche fondamentale en amont plus importante n'ayant pas de valorisation immédiate. L'incertitude technologique se double d'une incertitude quant à la législation, la normalisation, ainsi que sur l'identification du marché. Il s'agit alors d'inciter le rapprochement de partenariats privés/publics pour la R&D afin de réduire les temps de valorisation et de diffusion, notamment auprès des PME. Le nouveau système de fondation de recherche (créée en 2003) en France répond en partie à ce besoin. C'est ainsi, par exemple, que l'Université de Versailles-St Quentin en Yvelines est à l'initiative de Fondaterra (Fondation Européenne pour des Territoires Durables)9 . De la même façon, à l'instar de ce qui se passe dans d'autres pays européens (Pays-Bas, Danemark...), la nouvelle organisation du système français de recherche et de formation supérieure, au coeur des futurs "pôles de compétitivité"10 favorisant la constitution de "clusters", est également susceptible de répondre à un tel défi. Ainsi, la Région Ile de France a-t-elle soutenu en 2005 la constitution d'un pôle de compétitivité sur le thème "Ville et Mobilités Durables" avec pour objectif essentiel la promotion de R&D afin de susciter les éco-innovations.

La prolixité des éco-innovations souligne l'importance d'une part, de travaux de R&D à caractère pluri et inter-disciplinaire [START_REF] Guesnerie | ) du groupe de travail sur la recherche au service du développement durable installé par Claudie Haigneré, ministre déléguée[END_REF] Il est important que les entreprises et le secteur public des pays européens prennent conscience de ces distinctions dans leur choix d'investissement en matière d'éco-innovation. Des éco-innovations à la fois intégrées et radicales peuvent être sources de réels avantages concurrentiels sur le long terme du fait de la création de nouveaux segments de marché, de créations de niches commerciales ou réglementaires11 tout en conservant une logique de préservation de l'éco-système et d'intégration dans un territoire. Toutefois, les éco-innovations radicales sont porteuses en même temps de ruptures susceptibles de changer les modes de production, de consommation et de style de vie par le biais de nouvelles trajectoires technologiques, sources de nombreuses valorisations brevetables12 . Elles suscitent donc à la fois éco-efficience et compétitivité (PriceWaterHouseCoopers, 2004) mais également imposent des modifications de comportement aux agents économiques.

Vers une substitution des services aux produits

La réduction de la pollution et de l'utilisation des ressources naturelles (en d'autres termes la dématérialisation de l'économie) relativement aux biens produits dans les processus industriels ne peut pas être réalisée uniquement en réduisant les flux de matière et/ou d'énergie au niveau du processus de production. Il faut aussi redéfinir la fonction des produits. L'effort d'innovation porte alors sur la maîtrise des flux de matière et d'énergie extraites de la biosphère, puis utilisées et transformées au cours de la production et finalement déposées et émises dans la nature. L'économie de fonctionnalité (service economy en anglais), à savoir, la substitution de la vente de l'usage d'un bien à la vente du bien lui-même, apparaît comme l'une des solutions visant à dématérialiser l'économie [START_REF] Giarini | The limits to Certainty; facing risks in the new Service Economy[END_REF] De plus, ces formes d'éco-innovations semblent souvent plus difficiles à mettre en oeuvre que les écoinnovations plus standards dans la mesure où elles impliquent une transformation des modes de consommation (Zaccaï, 2000). Si la concertation avec les utilisateurs potentiels se révèle indispensable pour la réussite de ces projets, les technologies de l'information et de la communication aident fortement à organiser de tels systèmes de partage. Dans cette optique, la conception ou le réaménagement de zones urbaines ou de logements dans une optique "durable" favorisent le développement de ces services. Les exemples de Bed ZED (Beddington Zero Energy Development), en Angleterre, Mata de Sesimbra au Portugal, illustrent ces nouveaux modes de vie durable [START_REF] Angenius | Vivre de manière durable[END_REF].

La question de la transition des produits vers les services est encore largement absente des politiques de soutien à l'éco-innovation.

3 3 3 L L LE E ES S S E E EC C CO O O------I I IN N NN N NO O OV V VA A AT T TI I IO O ON N NS S S E E EN N N E E EM M ME E ER R RG G GE E EN N NC C CE E E
Dans la plupart des études de "foresight", le développement durable est considéré comme un "critère d'importance" pour classer les diverses technologies. Il s'agit d'un phénomène récent, puisque dans les années 1980, la croissance économique, la compétitivité technologique, la taille du marché et la défense nationale constituaient les seuls critères dominants.

Les éco-innovations au coeur des grands exercices de prospective

Les deux grandes approches qui co-existent au niveau international par rapport à la synergie entre politique environnementale (et plus largement de développement durable) et politique technologique insistent sur l'importance future des éco-innovations13 .

n La première, véhiculée par les Etats-Unis, vise à maintenir le leadership économique et c'est elle qui se trouve au coeur des foresights qualifiés de technologiques. Il s'agit de sélectionner les domaines de R&D assurant le plus grand nombre de retombées en matière de valorisation passant, notamment par le nombre de brevets. Les éco-technologies et l'éco-innovation, y sont perçues comme des "critical technologies", c'est à dire des "technologies essentielles au développement de long terme de la sécurité nationale ou de la propriété économique" (Rand, 1998). En témoignent, par exemple, les gigantesques programmes américains de R&D autour des éco-innovations de lutte contre les changements climatiques (séquestration du carbone, énergies renouvelables, hydrogène à destination des transports) et ceci en dépit du refus des Etats-Unis de ratifier le protocole de Kyoto. Le principal argument étant qu'il est préférable de financer des recherches qui déboucheront sur des éco-innovations radicales sur le long terme en faveur de la lutte contre les changements climatiques, plutôt que d'investir dans des politiques visant à atteindre les objectifs de Kyoto sur le moyen terme [START_REF] Faucheux | L'économie des changements climatiques[END_REF].

n

Les grands vecteurs technologiques du futur

Les biotechnologies permettent d'adapter et de modifier des organismes, produits et systèmes biologiques présents dans la nature dans le but de produire des biens et des services. Fondées sur le principe de la bio-imitation, elles consistent à concevoir des systèmes de production industrielle imitant la nature. On peut ainsi espérer le développement de matériaux industriels plus propres, plus résistants et bio dégradables (bio-plastiques). Les biotechnologies sont également utilisées comme solution aux problèmes environnementaux (bio-remédiation de l'eau, de l'air, des sols, traitement des pollutions).

Les nanotechnologies comprennent «l'ensemble des savoir-faire qui permettent de travailler à l'échelle moléculaire pour organiser la matière, brique par brique, jusqu'à l'échelle macroscopique.»14 Les nanotechnologies permettent dès lors de repousser les limites de la miniaturisation mais aussi d'engendrer à terme de nouvelles applications et de nouvelles fonctionnalités en micro-et optoélectronique15 , en science des matériaux, en biologie ou en médecine. Ces nouvelles propriétés et la miniaturisation sont susceptibles de conduire à des éco-innovations tant des processus de fabrication que des produits. Les nano-technologies peuvent avoir un effet sur la réduction des consommation de matières et d'énergie par l'invention de procédés de production « nano-contrôlés », très petits, donc moins énergétivores et plus économes en « capital naturel » (eau, déchets, etc.).

Les technologies de l'information et de la communication (TIC) qui ont permis le développement de l'électronique, de la micro-informatique et des systèmes d'information «intelligents» (GPS par exemple) n'ont plus rien de «nouveau». Reposant sur « la conversion d'atomes en bits»16 , le remplacement des technologies traditionnelles par les TIC permet des réductions de la quantité de ressources physiques consommée dans le processus de production. Les TIC favorisent également l'accélération du processus de substitution de la vente de produits par celle des services. Au-delà de ces avantages écologiques liées à une dématérialisation qui reste discutée, ces technologies connaissent un progrès continu qui pourrait avoir des applications environnementales plus directes en particulier dans la « surveillance environnementale » permettant par exemple d'insérer des puces dans les bennes à ordure pour faire une taxe proportionnelle à la masse des déchets (mais aussi qualité de l'air, de l'eau, etc.). De même, les progrès dans les TIC sont susceptibles de contribuer à la rationalisation des modes de production agricoles grâce à la surveillance satellitaire ou de construire des fenêtres et façades « intelligentes » limitant les déperditions d'énergie.

La position compétitive internationale pour les futures écoinnovations

Les tentatives d'identification des éco-innovations clés du futur montrent de remarquables convergences en dépit des différences dans les méthodologies de foresights sur lesquelles de telles analyses sont fondées.

Quels bénéfices pour les économies et leurs entreprises ?

Les débouchés pour les éco-innovations sont à rechercher à travers toutes les branches de l'industrie et les secteurs de l'activité économique. Des pays Européens, notamment la Grande-Bretagne et l'Allemagne, réalisent, pour ces écoinnovations des "matrices d'opportunité". Ces dernières permettent d'évaluer les potentiels en termes de marché, en distinguant les débouchés possibles pour les pays industrialisés, les pays en émergence et les pays en développement (OST, 1999).

Il est clair que la diffusion de ces éco-innovations peut, dans certains cas, accentuer les inégalités au niveau international [START_REF] Esty | Foreign Investment, Globalisation and Environment[END_REF]

P PO O OU U UR R R U U UN N NE E E G G GO O OU U UV V VE E ER R RN N NA A AN N NC C CE E E C C CO O ON N NC C CE E ER R RT T TA A AT T TI I IV V VE E E E E EN N N M M MA A AT T TI I IE E ER R RE E E D D DE E E P P PO O OL L LI I IT T TI I IQ Q QU U UE E E D D D' ' 'E E EC C CO O O------I I IN N NN N NO O OV V VA A AT T TI I IO O ON N N
Les seules forces du marché ne peuvent suffire à conduire l'éco-innovation à assurer l'avenir du développement durable au niveau international. Les tenants de la "soutenabilité faible" 23 tentent régulièrement de le démonter sans véritable succès [START_REF] Faucheux | Pour une compatibilité durable entre environnement et développement[END_REF]. En effet, une distribution inéquitable à l'intérieur et entre les pays ne manquerait pas de s'en suivre. [START_REF] Faucheux | Technosphère versus écosphère. Quel arbitrage? Choix technologiques et menaces environnementales: signaux faibles, controverses et décision[END_REF].

C'est aussi pourquoi, les instruments et mesures en vue de favoriser les politiques d'éco-innovation, tant aux échelles microéconomiques que macro-économiques, doivent eux aussi tenir compte de cette évolution (Kemp et Andersen, 2004). En d'autres termes, les instruments réglementaires traditionnels 23 La soutenabilité faible se définit par la règle selon laquelle la somme du capital naturel et du capital construit (c'est-à-dire le capital fabriqué et accumulé par les activités humaines) doit être maintenue constante (Pearce et Atkinson, 1993). Du capital naturel peut être remplacé par du capital construit, pourvu que le stock ne diminue pas (les facteurs de production sont complémentaires). Dans cette optique, le progrès technologique est censé générer en permanence des solutions techniques concrètes aux défis environnementaux posés par l'accroissement de la production de biens et de services. Les mécanismes du marché finissent par rendre rentables le développement et la diffusion de "technologies de la dernière chance" (back-stop technologies), même si cellesci sont restées longtemps sous le seuil de rentabilité. 24 Les travaux préparatoires du Grenelle de l'environnement, France, [START_REF] Jolly | Favoriser les innovations environnementales :un problème de financement ?[END_REF], ont signalé les principaux obstacles à la diffusion des éco-innovations : limites de nature économique (comme la non intégration des couts environnementaux dans les prix du marché et l'actualisation de l'investissement), de nature normative (principe des meilleures technologies disponibles ou principe Japonais du top runner), obstacles traditionnels liés au système d'innovation (degré de concentration de la recherche, modalités de financement…).

ou même les instruments économiques tels que les taxes, tous les deux de type "top-down", doivent être revisités à la lumière de la gouvernance participative. Des instruments plus concertatifs permettant d'associer toutes les parties prenantes, comme les co-venants développés aux Pays-Bas, ou tels que les mécanismes de développement propre ou encore de mise en oeuvre conjointe appliqués dans les politiques de lutte contre les changements climatiques peuvent s'avérer des pistes intéressantes pour le futur, y compris pour la diffusion rapide des éco-innovations dans les pays du sud. De même, le dialogue social autour du remplacement progressif, en particulier pour l'ensemble des pays européens, de la fiscalité sur le travail par une fiscalité sur l'utilisation du capital naturel, semble un élément indispensable pour fonder une partie de la compétitivité de l'Europe et de ses entreprises sur l'écoinnovation.

Enfin, la question de la gouvernance mondiale du développement durable, si contestée au niveau international (et de celle inextricablement liée des biens publics mondiaux) doit être abordée et largement débattue afin de s'assurer que les retombées des éco-innovations se feront bien au profit du développement durable de l'ensemble de la planète.

  NT T TR R RO O OD D DU U UC C CT T TI I IO O ON N N

  I IB B BL L LI I IO O OG G GR R RA A AP P PH H HI I IE E E I I IN N ND D DI I IC C CA A AT T TI I IV V VE E E

  ). o Elle offre un intéressant levier d'action technologique mais également économique face aux risques du changement climatique. Ce papier s'inscrit dans cette perspective d'analyse concurrentielle et se focalise sur le rôle que les écoinnovations peuvent jouer en matière de compétitivité, notamment pour l'économie et les entreprises européennes. Dans une première section, sont analysées les grandes tendances internationales en émergence quant aux caractères des éco-innovations afin d'identifier les leviers permettant d'accroître leur performance. La seconde section offre une vision prospective de ce que seront les éco-innovations les plus probables à moyen et long terme, la place des différents pays dans leur développement ainsi que leurs principaux marchés et enjeux. La conclusion insiste sur les écueils à éviter et sur les précautions à prendre afin de s'assurer que l'éco-innovation, ne soit pas guidée que par des considérations économiques et obéissent également aux principes d'équité et d'acceptabilité sociétale, à la base du développement durable.

  La nature des technologies contribuant à améliorer les performances environnementales a évolué au cours des dernières décennies. Les technologies ajoutées (dites en "bout de chaîne"), à l'origine du développement des éco-industries ou des industries de dépollution, à partir des années 1970, constituent désormais un ensemble trop restrictif d'éco-technologies. Les technologies ajoutées sont des dispositifs qui sont ajoutés aux procédés ou aux produits existants, de manière à réduire les dommages environnementaux liés à la production ou à la consommation. Leur contribution à accroître la compétitivité tout en améliorant la performance environnementale semble limitée sur le moyen et le long terme. Ces technologies comprennent les processus et les produits d'isolation, de stockage, d'élimination des déchets comme les techniques d'incinération des déchets industriels, d'assainissement des eaux, de lavage des sols contaminés. La France a acquis un avantage concurrentiel indéniable en ce domaine : les éco-entreprises françaises occupent le 4 ème rang mondial et réalisent environ 30% de leur activité à l'international 5 . Bien que ces technologies n'empêchent pas la création de polluants, elles s'avèrent indispensables pour réduire les émissions toxiques.

	Cependant, elles déplacent souvent
	davantage les problèmes d'environnement qu'elles ne les éliminent (ex : déchets solides toxiques plutôt
	que fumées toxiques). Les entreprises qui développent de tels changements technologiques participent
	à l'adoption de stratégies environnementales défensives. Elles favorisent l'éco-innovation pour
	s'adapter elles-mêmes (si elles sont polluantes) ou pour que d'autres s'adaptent (si elles appartiennent
	au secteur de la dépollution) ex-post à la réglementation.
	L'évolution de la nature des problèmes environnementaux a fait apparaître de nouveaux types d'éco-
	technologies. Le débat environnemental s'est déplacé vers des problèmes plus complexes tels que
	l'épuisement des ressources, la réduction des déchets, la perte en biodiversité, les changements
	climatiques. La réponse pro-active des industriels a alors consisté à mettre en place des technologies
	avec un objectif différent : plutôt que de limiter les émissions en fin de processus (innovation ajoutée),
	l'attention se porte sur la réduction de la consommation de ressources naturelles et la limitation de
	l'utilisation de substances toxiques tout au long du cycle de vie du produit (innovation intégrée). Cela
	comprend toutes les méthodes 6 pour utiliser le plus efficacement possible les entrées de matière au
	sens générique du terme (énergie, matière, eau, paysage…) en évitant les déchets et/ou en réutilisant
	les résidus de production comme matières premières secondaires pouvant constituer pour d'autres des
	intrants de production. Ces approches sont communément qualifiées d'intégrées ou de technologies
	propres ou encore de technologies économes en "capital naturel". Les technologies intégrées ne
	comprennent pas seulement des technologies au sens technique et matériel, mais aussi des solutions
	organisationnelles et de conception. Dans cette perspective de réduction des flux de matière,
	d'amélioration de l'efficacité énergétique ou de substitution produits-services, se propagent en Europe,
	en Asie et en Amérique du Nord, les "éco-villes", les "territoires durables", les "parcs éco-industriels",
	dont les retombées positives en termes économiques, sociales et écologiques sont considérables.

  ; d'autre part de liens étroits entre les acteurs publics, le secteur privé et les universités, non seulement au niveau de la recherche scientifique et technologique sousjacente à ces technologies, mais aussi dans leurs applications. Comme Vollenbroek et al (1998) le suggèrent, les éco-technologies sont plus efficaces quand elles sont utilisées, non pas de façon indépendante, mais en tant que système technologique. La nature interdisciplinaire et intersectorielle des éco-innovations rend également indispensable la coopération internationale, notamment européenne, pour leur développement. Une telle coopération est encore plus importante dès lors qu'il s'agit de faire face à des problèmes environnementaux globaux tels que les changements climatiques ou les pertes en biodiversité.

  Volvo Gothunburg propose les services d'achat et de rachat d'une voiture et la possibilité de "construire" sa voiture via le web. Des services additionnels tels que le dépannage, la révision, le changement de voiture selon les saisons font également partie de la stratégie de développement du groupe. Safechem et Dow Germany louent des solvants pour sécher des détergents. Mobil Oil offre le monitoring pour la qualité de l'huile à la place de l'huile de moteur. Un grand nombre de sociétés pratiquent déjà un système volontaire de rachat ou de reprise gratuite, comme Kodak et Fuji pour leur caméras portables, ou GE Medical Systems pour l'équipement médical. L'économie de fonctionnalité permet de diminuer la quantité de déchets émis pour la même utilisation, mais aussi de diminuer considérablement les ressources utilisées pour la production grâce à l'allongement de la durée de vie des produits. Une entreprise qui vend un service rendu par un produit dont elle reste propriétaire sait que le produit lui reviendra, au terme de son utilisation, ce qui l'incitera à intégrer dès sa conception les contraintes liées à la gestion du déchet qu'il deviendra tôt ou tard, ainsi qu'à la capacité du produit d'être facilement réparable (Xerox recycle une majorité des composants des photocopieurs qu'elle loue et récupère en fin de vie, à tel point que les éléments recyclés forment à 90% les nouvelles photocopieuses). L'entreprise veillera à ce que le produit dure le plus longtemps possible, contrairement à la logique économique qui veut que le renouvellement de l'acte d'achat soit le plus rapide possible (Xerox réalise une importante économie de matière en maintenant les photocopieurs qu'elle loue en bon état). Au niveau de la consommation, la propriété d'un produit par une seule personne peut s'avérer écologiquement désastreuse du fait d'une intensité d'utilisation trop faible ou d'une durée de vie écourtée si les besoins individuels ne correspondent plus aux spécificités du produit. Le partage de l'utilisation des produits (comme le car sharing ou le pooling) augmente l'intensité d'utilisation et donc réduit l'impact environnemental. Toutes les innovations mises en oeuvre dans le cadre de l'économie de fonctionnalité permettent d'amoindrir l'impact de l'activité sur l'environnement, tant en matière de dépenses de ressources que de production de déchets. Ces innovation portent par exemple sur les économies d'énergie au niveau de l'utilisation du bien, la durabilité et la modularité du produit (de telle sorte qu'un éventuel progrès technique d'importance portant spécifiquement sur la caractéristique d'une seule pièce n'implique pas nécessairement le remplacement de l'ensemble du bien mais le remplacement d'un unique module) et donc de façon induite sur ses performances[START_REF] Bourg | L'économie de fonctionnalité[END_REF].

. Le "contenu informationnel" des produits, du point de vue de la valeur marchande, a augmenté plus rapidement que leur contenu matériel n'a diminué. La valeur ajoutée par une conception améliorée, des caractéristiques et des usages supplémentaires, et le recours à des matériaux plus appropriés permettent de dissocier la croissance économique de l'utilisation des ressources. Plusieurs multinationales ont mis en place, avec succès, des stratégies de ce type. Il existe un tendance croissante pour les entreprises pro-actives à remplacer les produits par des services, d'autant plus que d'autres avantages viennent avec, comme une fidélité accrue du consommateur et des coûts de marketing réduits

(Faucheux et alii., 1998)

. De nombreuses initiatives réussies de jeunes entrepreneurs, notamment dans les pays d'Europe du Nord, consistent à créer des sociétés fournissant de nouveaux services capables de remplacer des produits. Ces éco-innovations sont donc sources de création d'emplois et de valeurs économiques.

Cependant, le développement de l'économie de fonctionnalité peut se heurter à certaines difficultés. Des entreprises ayant voulu s'engager dans cette voie se sont rendues compte qu'elles perdaient le contrôle du marché. Par ailleurs, la clientèle peut ne pas adhérer au concept. Avec une économie de fonctionnalité, la consommation de produits technologiques doit être éthique et raisonnée. L'économie de fonctionnalité ne peut pas être étendue à certains secteurs si elle n'est pas accompagnée d'un changement d'attitude des consommateurs vers des comportements éthiques, civiques et responsables. Enfin, un obstacle important au développement de l'économie de fonctionnalité relève d'un phénomène social : le besoin de propriété individuelle. Maslow décrit bien les besoins des consommateurs qui, à travers des besoins sociaux et d'appartenance, sont enclins à acquérir la propriété de biens pour se rassurer, être à la mode et jouir de la maîtrise qu'ils ont sur un objet.

  Cela s'explique en partie par le fait que les services, comme ceux décrits ici, ne relèvent pas tant des nouvelles technologies que d'une innovation dans l'organisation et l'utilisation des produits. En conséquence, les services qui ne sont pas considérés sous l'angle d'une

technologie nouvelle ne sont pas identifiés dans la plupart des politiques et de mesure en faveur de la R&D environnemental. Pourtant, ces derniers, sont non seulement source d'éco-efficience, mais également créateurs de débouchés, d'entreprises, de nouveaux métiers et d'emplois. Les expériences positives issues des pays d'Europe du Nord et de plus en plus de l'Asie, devraient malgré tout créer un champ d'action plus large pour ces nouveaux marchés.

recyclage des produits et des déchets.

  Un consensus existe donc au niveau international sur les technologies génériques et sur de larges domaines d'applications. Les domaines technologiques génériques comprennent les technologies de l'information et de la communication, les biotechnologies, les nano et les micro-technologies, les matériaux avancés. Les domaines d'application concernent l'agriculture, le traitement de l'eau, le traitement et la gestion des déchets et des substances dangereuses, les transports, la construction, les procédés industriels, l'énergie ainsi que le monitoring et la lutte contre les changements environnementaux globaux.Les résultats présentés ci-dessous [voir Schéma II : Road Map des éco-innovations du futur] sont issus d'une analyse comparative des différents foresights nationaux menés dans divers pays (Royaume Uni, Allemagne, France, Etats-Unis, Pays-Bas, Australie, Japon) et au niveau européen[START_REF] Faucheux | From Irreversibility to Participation: Towards a participatory foresight for the governance of collective environmental risks[END_REF]IPTS, 1999). Les avancées technologiques dans les détecteurs sont très importantes pour aborder les problèmes environnementaux à la fois locaux et globaux. Les détecteurs seront de plus en plus utilisés pour contrôler la qualité de l'air et de l'eau ainsi que les changements globaux du climat, la couche d'ozone stratosphérique, l'environnement marin et les divers écosystèmes. Les exercices menés aux Etats-Unis et au Japon insistent sur l'importance de ces innovations après 2015 et indiquent une certaine avance de ces pays par rapport à l'Europe. Les biotechnologies représentent un potentiel important en matière d'écoinnovations, à condition d'obéir, notamment en Europe, à des critères éthiques. Les bioprocédés seront utilisés pour limiter les polluants issus de la fabrication ; les micro-organismes pour aider à la réhabilitation des sols ; les matériaux biodégradables pour réduire les déchets ; et l'agrogénétique pour limiter les impacts défavorables des pesticides et autres produits chimiques dans l'agriculture. Les études américaines anticipent une diffusion plus rapide pour ce dernier type d'application, du fait de l'importance des débats de société autour de ces questions en Europe. Selon les exercices menés aux Pays-Bas et aux Etats-Unis, on devrait assister, après 2015, à un large remplacement des matériaux actuels par des matériaux biologiques. Les Etats-Unis bénéficient d'une avance indéniable, suivis par des pays Européens comme les Pays-Bas. Le positionnement de la France, et plus généralement de l'Union européenne, nourrit toutefois quelques inquiétudes en ce domaine où la domination américaine est incontestable avec 72 % des budgets mondiaux de R&D et plus de dix sociétés américaines dans les vingt premières mondiales. De nouvelles techniques de gestion de la production telles que l'analyse du cycle de vie, ou encore l'empreinte écologique, ainsi qu'une responsabilité étendue du producteur seront prises en compte dans la conception du produit de façon à faciliter le recyclage des biens de consommation et la fabrication des inputs. Cela implique des avancées dans les technologies des matériaux et de nouvelles techniques pour récupérer et réutiliser les ressources naturelles. Les études allemandes et japonaises accordent une large place au recyclage des produits dans les éco-innovations. Selon elles, vers 2010, les producteurs de biens consommables à longue durée de vie seront obligés par une loi d'accepter le retour de leurs biens en fin de vie et de les détruire, mettant ainsi en place un véritable système de recyclage comprenant la programmation, la production, la collecte et le recyclage ou la réutilisation, grâce auquel, un cycle de la matière pratiquement fermé peut être réalisé 17 . Les études japonaises prévoient juste après 2010 des concepts de produits verts encourageant le recyclage et la réutilisation. Un recours largement répandu aux technologies de recyclage des plastiques est également prévu autour de 2010. Les études britanniques mettent, quant à elles, l'accent sur les matériaux de construction recyclés, les composites incorporant des matériaux synthétiques, tels les plastiques, conséquences de la modification des concepts de construction et des standards de conception. Généralement les études coïncident en grande partie sur la période de réalisation. Vers 2016, la majorité des biens manufacturés devrait utiliser des matériaux recyclés. De même, les foresights s'accordent sur le fait que vers 2008, la moitié des déchets ménagers devrait être recyclée. De façon générale, la position de l'Europe est forte pour les innovations dans ce domaine. L'Allemagne et le Japon font figure de leader. Les méthodes et techniques de traitement et d'épuration de l'eau utiliseront de nouveaux enzymes, catalyses, bioprocédés et autres techniques avancées. L'Europe, notamment la France et les Pays-Bas, apparaît en bonne position dans ce champ qui devrait connaître une véritable explosion après 2012. Il s'agit d'éco-innovations permettant la compréhension et la gestion de l'écosystème global, de la désertification, de la qualité des sols. Vers 2016-2020, des éco-innovations seront appliquées aux paysages désertiques à travers le monde pour arrêter la désertification. De même, les technologies de fixation de CO 2 , de photosynthèse artificielle et l'introduction d'espèces de plantes résistantes à la sécheresse et au sel devraient se propager vers 2020. L'Europe s'avère en retrait par rapport aux Etats-Unis sur ce type d'éco-innovations. Les procédés industriels, ainsi que les zones résidentielles du futur utiliseront moins de matière et d'énergie et produiront moins de déchets et d'émissions dangereuses grâce au recours aux catalyseurs biologiques et chimiques avancés, à la séparation avancée ou encore aux technologies économes en énergie. Des procédés radicalement plus propres peuvent recourir à la micro-technologie dans des unités de production décentralisées avec des impacts environnementaux réduits. Entrent aussi dans cette catégorie l'éco-design, l'écologie industrielle 18 ou les parcs éco-industriels 19 (également qualifiés d'éco-parcs). La plupart de ces éco-innovations devraient se diffuser après 2010. Les pays d'Europe du Nord, l'Allemagne, la Grande-Bretagne ainsi que les pays d'Asie tels que le Japon ou la Chine font preuve d'une certaine avance (Bourg et Erkman, 2003). Le Canada n'est pas en reste, avec le parc de Burnside, localisé dans la région d'Halifax en Nouvelle-Ecosse, (qui constitue l'un des pôles industriels les plus performants de ce pays) et avec la School for Resource and Environmental Studies de l'université de Dalhousie qui applique à cette zone industrielle existante les principes de l'écologie industrielle. La France, quant à elle, accuse un certain retard, dans la mesure où il n'existe encore aucun écoparc sur son territoire. Toutefois quatre projets sont en cours. Trois d'envergure en Ile de France, à l'initiative de et réalisé par Fondaterra (dans le Mantois, à Aulnay sous Bois et dans le Val de France) 20 et un dans le couloir de la chimie de la région Rhône Alpes. Les énergies solaire et éolienne, la biomasse, l'hydrogène ainsi que des technologies de charbon propres et des systèmes de conversion efficients tels que la co-génération se propageront dans le futur. Des technologies améliorées de stockage et de transport de l'énergie, comme les volants d'inertie et la supraconductivité amélioreront radicalement l'efficience énergétique. Ces éco-technologies, ainsi que celles liées à la séquestration du carbone commenceront à être largement diffusées autour de 2020. L'Europe est moins avancée dans ce domaine que les Etats-Unis ou le Japon 21 . Une proportion significative (10%) de l'usage énergétique devrait, dès 2010, être dérivée des sources énergétiques alternatives, comme la géothermie, l'hydroélectricité, le solaire/photovoltaïque. Le photovoltaïque verra son utilisation se répandre dans le cadre des éco-technologies améliorant l'efficacité de conversion et les performances de coût. Il sera appliqué dans les bâtiments, les automobiles et les unités génératrices décentralisées. De même, les sources énergétiques organiques couvriront, après 2010, également 10% des besoins énergétiques. L'hydrogène, pour lequel les Etats-Unis dénotent une avance importante, ne serait pas utilisé couramment de façon commerciale avant 2026 et, selon les exercices américains, l'énergie de fission pourrait constituer 50% de la génération d'électricité à partir de 2030. Les exercices européens (notamment français) se montrent plus optimistes sur cette dernière date, ce qui peut s'expliquer, en partie, par une plus forte avance européenne en matière de fission. Les éco-innovations améliorant l'efficacité énergétique sont particulièrement répandues dans les travaux des pays d'Europe du Nord, de l'Allemagne, des Pays-Bas et du Japon qui investissent énormément dans ce champ. Elles touchent en particulier le transport. On peut citer les voitures consommant 2 litres/100kms, les voitures à pile à combustible, les voitures et avions à hydrogène, le trafic combiné avec des containers intelligents, les services de transport public sur demande, etc… Le secteur de la construction et du bâtiment est également concerné par l'amélioration de l'efficacité énergétique. Parmi les innovations, citons les fenêtres et les façades intelligentes, les bâtiments énergétiquement indépendants, ou encore l'utilisation intelligente de la lumière du jour pour l'éclairage. Il convient d'évoquer également certaines options technologiques ne pouvant pas être regroupées en grande catégorie. Il s'agit, par exemple, du contrôle électronique de la révolution des moteurs électriques, du temps de veille réduit des appareils électriques, de la conversion électricitééclairage hautement efficiente. Un consensus semble se dessiner sur le fait que de nombreuses éco-innovations devraient permettre une amélioration de l'efficacité énergétique de l'ordre de 50% à partir de 2020. Au niveau des nanos en général et de ses applications industrielles, la position de la France n'est pas mauvaise, mais reste sans commune mesure avec celle de l'Allemagne, des incontournables États-Unis, voire de la Suisse. Des exercices de prospective internationale en matière d'éco-innovations doivent être régulièrement menés au niveau des différents états et de la Commission Européenne. Ces derniers les aident en effet à situer leurs avantages comparatifs et à bien définir leurs niches compétitives pour savoir où investir en matière d'éco-innovations. De tels exercices leur permettent également de bien identifier les écoinnovations réellement prometteuses des points de vue environnemental, social et économique et donc à ne pas gaspiller les financements en s'assurant qu'ils répondent bien aux objectifs du développement durable.

	n Les détecteurs avancés. n Les biotechnologies. n La gestion de l'environnement global. n Des procédés industriels et des zones résidentielles plus propres. n L'efficacité énergétique.

n Les technologies de voitures propres. Parmi les technologies améliorant la durabilité de la voiture du futur, citons les batteries alternatives, les matériaux légers, l'injection directe, les piles à combustibles et les technologies de recyclage -toutes ayant pour effet de réduire la consommation de carburant et les émissions. Cette réduction s'explique, dans l'ensemble des foresights étudiés, par l'introduction importante, à partir de 2010, de nouveaux matériaux comme la céramique, l'aluminium, les résines ainsi que par une plus grande efficience du moteur. L'Europe, et en particulier la France, se place en bonne position dans ce champ d'écoinnovations. n Le n Le traitement de l'eau intelligent. n Les énergies renouvelables et les nouvelles technologies de l'énergie.

  Durable, la Ministre déléguée à la Recherche et aux Nouvelles Technologies et la Ministre déléguée à l'Industrie, France, 2003.

	La Commission Européenne estime la taille du marché mondial
	des éco-technologies à environ 550 milliards d'euros (COM(2005)16). A titre d'exemple, les
	exportations de turbines pour l'énergie éolienne rapportent, chaque année au Danemark 2 millions
	d'Euros et Vesta, la plus grosse entreprise productrice de telles technologies, emploie près de 7000
	personnes. L'exportation de technologies d'économie d'énergie ramène annuellement à ce même pays
	environ 1,3 millions d'Euros (Ministry of the Environment, Denmark, 2004). A elles seules, les
	technologies de l'énergie propre (énergie solaire, éolienne, pile à combustible) représenteraient un
	marché de 16 milliards de dollars en 2004 et 100 milliards en 2014, sur le seul territoire américain. Le
	capital risque commence à s'y intéresser de près en y investissant 500 millions de dollars en 2004
	(Bourg et alii, 2006).

Développement

  . En effet, leur bénéfice commercial risque d'être distribué de façon inéquitable, ce qui s'avère contradictoire aux principes d'équité inter-et intra-générationnel du développement durable. La demande pour les éco-innovations va connaître une croissance d'au moins 50% dans le premier quart du 21 ème siècle, avec une forte poussée en Asie du Sud Est et en Europe de l'Est. Pourtant, la R&D ainsi que la diffusion des éco-innovations durant cette période, resteront l'apanage des pays de l'OCDE. Les enjeux économiques pour les économies des pays européens s'avèrent donc cruciaux et il semble impératif que ces derniers investissent dans des politiques de R&D en faveur de l'éco-innovation tout en veillant à son adaptation, son transfert et à sa diffusion dans les pays les plus pauvres, notamment d'Afrique. Les enjeux sociaux sont aussi non négligeables si l'on en juge par les perspectives d'emplois offertes. Rappelons, par exemple, que l'on peut estimer à environ 300 000 le nombre d'emplois générés en France par le seul secteur du traitement des déchets. Ainsi, les emplois en Europe liés à ces éco-innovations devraient atteindre près de 5 millions d'ici à 2025(Bourg et alii, 2006). De telles stratégies sont également susceptibles d'accroître le profit et la réduction des coûts des entreprises les mettant en oeuvre. Ainsi, de nombreuses éco-innovations, de type technologiques ou organisationnelles, ayant pour objectif la réduction des émissions de gaz à effet de serre, entraînent des économies d'énergie et réduisent de ce fait le coût des inputs. Les opérations de recyclage vont dans le sens d'un tel double dividende. Les entreprises favorisant l'écoinnovation bénéficient aussi d'une meilleure productivité du travail dans la mesure où elles ont tendance à attirer et à conserver les meilleurs employés. Gt CO2 alloués annuellement sur la période 2005-2007, le marché européen dispose en effet d'un quota sous-jacent nettement plus élevé que celui de tous les systèmes d'échange de permis d'émission opérationnels dans le monde. Sur l'ensemble de 2005, les transactions ont dépassé 260 millions de tonnes et la valeur des transactions a atteint 5 milliards d'euros. Dans la mesure où les éco-innovations sont appelées à remplacer des technologies traditionnelles et éprouvées, il faut veiller, tant au niveau macro-économique que micro-économique, à préparer ces changements en amont. Ces derniers doivent en effet être impérativement accompagnés d'efforts dans le domaine de la formation professionnelle et d'évolutions de la formation initiale et continue ainsi que de véritables soutiens aux pays du Sud, via notamment le fléchage sur des bourses de mobilité, la codiplomation et les co-tutelles de thèse.

	n n n n n	Le "capital de réputation" de ces entreprises s'avère élevé, ce qui leur permet de bénéficier d'une meilleure image (avec par exemple l'éco-labélisation) et d'éviter des opérations de boycott, notamment par des ONG. Ces entreprises se révèlent mieux armées pour faire face à l'évolution du climat juridique et institutionnel au niveau européen où se multiplient des principes tels que la responsabilité étendue du producteur ou encore le principe de précaution (Ashford, 2002) 22 . Elles s'inscrivent enfin dans la problématique de l'investissement socialement responsable leur permettant ainsi de bénéficier de la nouvelle génération de fonds financiers en résultant (de Perthuis, 2004). Elles peuvent bénéficier des marchés de quotas de CO 2 et notamment du marché européen créé en janvier 2005. Avec 2,2 4 4 4 C C CO O ON N NC C CL L LU U US S SI I IO O ON N N : : : P

Les opportunités économiques pour les entreprises développant des stratégies d'éco-innovation semblent également considérables, comme l'évoquent les concepts de "win-win stratégie" (Porter and van der Linde, 1995) ou encore de responsabilité sociétale de l'entreprise

(EU, 2001)

. Les raisons le plus souvent évoquées sont les suivantes

[START_REF] Faucheux | La Responsabilité Sociétale dans la Construction d'Indicateurs: l'Expérience de l'Industrie Européenne de l'Aluminium[END_REF]

:

n

Les stratégies d'éco-innovation peuvent conduire à des avantages concurrentiels, comme l'amélioration de la qualité, la réduction des coûts (ex : l'industrie papetière européenne qui a réduit sa consommation d'eau de près de 50% en 15 ans) et l'ouverture de nouveaux marchés.

Certaines entreprises peuvent même se positionner exclusivement sur des éco-innovations afin d'obtenir un avantage comparatif et devenir leader sur cette niche stratégique (exemples : Daimler Crysler avec la Smart ; Envi-Pur Bio Cleaner dans la République Tchèque).

  De même, les avancées technologiques, même au nom du développement durable, ne sont jamais exemptes de nouveaux risques environnementaux ou sociétaux. C'est d'ailleurs pourquoi, avec l'émergence des préoccupations environnementales et encore davantage du développement durable, on a assisté à un important changement dans les relations entre l'identification du problème et le choix des solutions scientifiques et technologiques. La demande sociale a fait son apparition. C'est pourquoi Jane Lubchenco (1998) parle, à ce propos de "nouveau contrat social pour la science".Au-delà des limites intrinsèques au développement des éco-innovations 24 , il faut aborder concrètement les conditions d'acceptabilité sociale de ces nouvelles éco-technologies. Les caractéristiques des écoinnovations appellent la concertation entre les différentes parties prenantes (entreprises, collectivités territoriales, chercheurs, institutions publiques, gouvernement, ONG, etc…) pour leur émergence, leur développement et leur diffusion. Le progrès vers des éco-innovations à une large échelle dépend, à un degré considérable, d'une vision politique technologique intégrée. Il appelle une vision concertative de la R&D où, chercheurs, politiques, usagers, entreprises, ONG, collectivités territoriales élaborent ensemble des prospectives d'éco-innovations. Il conjugue aussi recherche scientifique et technologique avec recherche socio-économique afin de déterminer les besoins ainsi que les solutions technologiques et organisationnelles acceptables par la demande sociale

Voir le site www.sdtc.ca/gfr de la Fondation Technologies du Développement Durable du Canada (TDDC).

Rapport Nations Unies 2006

"Promouvoir les technologies au service du développement durable : plan d'action de l'Union européenne en faveur des éco-innovations", Communication de la Commission au Conseil et au Parlement Européen, COM(2004) 38 final, 28.1.2004. La Commission a lancé la même année le programme ETAP (Environmental Technologies Action Plan)

Pour plus de précisions, voir la Directive Européenne COM(2002/122 final) sur les écotechnologies. L'écotechnologie se réfère à toutes les activités qui produisent des biens et des services visant à mesurer, prévenir, limiter ou corriger les atteintes à l'environnement et les problèmes relatifs aux déchets, au bruit et aux écosystèmes. Elle comporte trois types d'activités: § la gestion de la pollution, § les techniques intégrées et les produits peu polluants, § la gestion des ressources.

Voir http://www.industrie.gouv.fr/biblioth/docu/ecoentreprises.pdf pour un panorama des éco-entreprises et des éco-technologies.

C'est en particulier la dématérialisation[START_REF] Haake | Les stratégies de dématérialisation des entreprises[END_REF] ou l'écologie industrielle[START_REF] Suren | Vers une écologie industrielle. Comment mettre en pratique le développement durable dans une société hyper-industrielle[END_REF] ou encore la réduction de l'empreinte écologique[START_REF] Wackernagel | Our ecological footprint : reducing human impact on the Earth[END_REF][START_REF] Muradian | Inter-country Environmental Load Displacement and Adjusted National Sustainability Indicators: Concepts and their Policy Applications[END_REF].

http://www.dunkerquegrandlittoral.org/thermographie/Accueilthermo.htm

Pour plus de détails sur les NTICs et l'environnement voirFaucheux et alii, 2002.

Voir : www.fondaterra.com.

Voir : "Pour un écosystème de croissance", rapport pour le premier Ministre réalisé par le député Christian[START_REF] Blanc | Pour un écosystème de croissance, rapport pour le Premier Ministre[END_REF].

Nous faisons référence à la logique Schumpéterienne de changement de paradigme technologique et de conditions d'incitations à l'innovation.

Voir Rennings (2000) pour une présentation des caractéristiques de l'éco-innovation et sur ses conditions de prise en compte par l'analyse économique.

Voir Faucheux et Hue (2000) pour plus de détails.

Académie des technologies, Les nanotechnologies : enjeux et conditions de réussite d'un projet national de recherche, rapport du groupe de travail «Nanotechnologies» de l'Académie des technologies, Paris, 24 novembre 2002.

la prochaine puce d'Intel sera au pas 45nm

Sylvie Faucheux, Christelle Hue, Olivier Petit, «NTIC et environnement. Enjeux, risques et opportunités», Futuribles n°273, mars 2002, pp.3-26.

On peut noter déjà au niveau européen les directives sur les Véhicules en Fin de Vie (VHU -COM(2000)/166 final) ou les Déchets d'Equipements Electriques et Electroniques (DEEE -COM(2003)/219 final)

La vision de l'écologie industrielle est simple : pourquoi notre système industriel ne se comporterait-il pas comme un écosystème naturel où les rebuts d'une espèce servent de ressources à d'autres espèces ? Pourquoi les déchets d'une entreprise ne deviendraient-ils pas les intrants d'une autre entreprise ? On réduirait ainsi la consommation de matières premières et la pollution, tout en permettant aux entreprises d'économiser sur leurs dépenses d'incinération ou d'enfouissement.

Le premier et le plus connu des éco-parcs s'est construit progressivement dès le début des années 1960, sans dessin écologique, dans une ville portuaire danoise, Kalundborg. Une centrale thermique et une raffinerie échangent des flux d'eau et de vapeur ; l'unité de désulfuration de la centrale électrique immobilise sous forme de gypse le soufre contenu dans le charbon, ce gypse étant lui-même valorisé pour la construction de panneaux, etc… Une cinquantaine de parcs éco-industriels, sciemment construits, ont été développés depuis de par le monde, au Nord comme au Sud .

Voir : www.fondaterra.com.

Voir : "Les nouvelles technologies de l'énergie", rapport du groupe de travail présidé par M. Thierry Chambolle pour le Ministre de l'Economie, des Finances et de l'Industrie, la Ministre de l'Ecologie et du

Le principe de précaution fait partie intégrante de la Charte constitutionnelle de l'environnement (article 5) adopté par la France en 2005.


Georges Mykoniatis
email: †georges.mykoniatis@enac.fr

Florence Nicol
email: ‡florence.nicol@enac.fr

Stephane Puechmorel
email: stephane.puechmore@enac.fr

A New Representation of Air Traffic Data Adapted to Complexity Assessment

Keywords: Air traffic complexity, spatial data, manifold valued images, covariance function estimation, non-parametric estimation

Air traffic is generally characterized by simple indicators like the number of aircraft flying over a given area or the total distance flown during a time window. As an example, these values may be used for estimating a rough number of air traffic controllers needed in a given control center or for performing economic studies. However, this approach is not adapted to more complex situations such as those encountered in airspace comparison or air traffic controllers training. An innovative representation of the traffic data, relying on a sound theoretical framework, is introduced in this work. It will pave the way to a number of tools dedicated to traffic analysis. Based on an extraction of local covariance, a grid with values in the space of symmetric positive definite matrices is obtained. It can serve as a basis of comparison or be subject to filtering and selection to obtain a digest of a traffic situation suitable for efficient complexity assessment.

I. INTRODUCTION

Key performance indicators (KPI) are of common use in air transportation. However, they are designed mainly to address global aspects of the systems and cannot address problems, where it is mandatory to be able to distinguish between traffic situations based on the structure of the trajectories. As an example, the training of air traffic controllers relies on carefully selected traffic patterns that are presented to the trainees in an order of increasing perceived complexity. Creating such scenarios is quite a lengthy process, involving hundreds of hours of works by experienced controllers. On the other hand, it is easy to start from real situations, with known flight plans, and to use a traffic simulator to put the trainees in a nearly operational setting. The drawback of this approach is the need to evaluate the traffic patterns in order to assess a complexity value for each of them. It has to be done automatically, to avoid having to resort to human experts.

In a more operational context, nearly the same question arises when trying to find the right number of controllers needed at a give time to take care of the incoming flights in their assigned airspace. Too many controllers induces an extra cost and too few put a high pressure on the operators, with possible detrimental effects on flight safety. Assessing the right level of complexity of the expected traffic may greatly improve over the current state of the art that simply estimates the number of aircraft that will be present. Once again, it is mainly a matter of finding an adequate traffic complexity indicator [START_REF] Prandini | Toward air traffic complexity assessment in new generation air traffic management systems[END_REF] [START_REF] Cook | Applying complexity science to air traffic management[END_REF].

A lot of work was dedicated to the issue of air traffic complexity measurement. Unfortunately, no really satisfactory solution exists, as the problem itself is ill posed: depending on the point of view, the complexity may be a concept roughly equivalent to the cognitive workload or, on the contrary, be based on purely structural features, without any reference to the way it will be used. One of the most widely used complexity measures is the dynamic density [START_REF] Shelden | Dynamic density: An air traffic management metric[END_REF], that combines several potential indicators, like number of maneuvering aircraft, number of level changes, convergence and so on. All these values are used as inputs of a multivariate linear model, or in recent implementations, of a neural network. The tuning of the free parameters of the predictors is made using examples coming from an expertized database of traffic situations. While being quite efficient for assessing complexity values in an operational context, the method has two important drawbacks:

• The tuning procedure requires a sufficient number of expertized samples. A costly experiment involving several air traffic controllers must be set up. • The indicator is valid only in a specific area of the airspace. Adaptation to other countries or even control centers requires a re-tuning that is almost as complicated as the first one.

The last point is a severe flaw if one wants to use dynamic complexity in the context of air traffic databases, as a world covering has to be obtained first. Even for country sized databases, some geographical tuning has to be added.

Another way to deal with complexity is through purely geometrical indicators [START_REF] Lee | Air traffic complexity : An input-output approach[END_REF] [START_REF] Delahaye | Air traffic complexity based on dynamical systems[END_REF]. Within this frame, there is no reference to a perceived complexity but only to structural features. An obvious benefit is that the same metric may be used everywhere, without needing a specific tuning. It is also the weak point of the method as the relation with the controllers workload is not direct.

The present article introduces the theoretical material underlying a new approach to complexity assessment and more generally to traffic characterization, based on a representation of traffic situations as images whose pixels are covariance matrices. The idea underlying it is that local disorder is an indicator of complexity that captures most of the elementary metrics entering the dynamic density. This is a work in progress that will ultimately allow the use of deep learning on such pseudo-images in conjunction with an expertized database to produce a complexity metric with low tuning requirements. A by product is the ability to compute distances between traffic situations, allowing for efficient indexing in dedicated databases. The rest of the paper is structured as follows. In Section II, the traffic is modeled after a Gaussian random field, whose covariance function is estimated on two dimensional grid. In Section III, tools dedicated to the processing of such grids of symmetric positive definite matrices are introduced. Finally, in Section IV, a conclusion is drawn, introducing the next generation of algorithms able to exploit this novel representation.

II. TRAFFIC REPRESENTATION

The first stage in the computation of the complexity index is the processing of traffic samples in order to summarize their local features. It is done by estimating a local covariance matrix at each point of an evenly spaced grid. While aircraft positions are actually points in R 3 , the altitude plays a special role and is not presented on controllers displays. The choice made in the present work is to use a planar representation, disregarding the altitude, which is in compliance with the operational setting. From here on, all the derivations will be made using aircraft positions in R 2 .

All samples are assumed to be dated positions (t, x) where t is the sampling time and x ∈ R 2 is the sample position. Finally, a dataset is simply a sequence (t i , x i ) i=1...N of samples collected in a given time interval and spatial area. Please note that samples will not be distinguished by the trajectory they belong to, so that different flight patterns may generate exactly the same dataset. This is a limitation of the present work that will be addressed in a future extension of the method.

A. A Gaussian field model

Collected samples without taking time into consideration may be viewed as realizations of an underlying spatial stochastic process X with values in R 2 . Such a process is called a Gaussian vector field when for any collection of points (x 1 , . . . , x p ), the joint distribution of the random variables (X(x 1 ), . . . , X(x p )) is Gaussian. Such a process is characterized by its mean and covariance functions:

µ(x) = E[X(x)] (1) C(x, y) = E (X(x) -µ(x))(X(y) -µ(y)) t (2)
In practice, µ and C must be estimated from a dataset of couples (x i , v i ) i=1...N where v i is the observed vector value at position x i . Available methods fall into two categories: parametric and non parametric. In the parametric approach, µ and C are approximated by members of a family of functions depending on a finite number of free parameters that are tuned to best match the observations. A usual choice is to use finite cubic splines expansions whose coefficients are identified by a least square fitting. The efficiency of parametric estimation is heavily dependent on the actual mean and covariance functions and may be computationally expensive for large datasets. In the non parametric approach, a different methodology is used: the samples themselves act as coefficients of an expansion involving so-called kernel functions. Apart from the obvious benefit of avoiding a costly least square procedure, most of the kernels used in practice are compactly supported, so that evaluating an approximate mean and covariance at a given location requires far less terms that the number of samples. Due to its simplicity and the previous property, a non parametric estimation was selected to process the traffic.

B. Mean and covariance matrix estimation

The key ingredient in non parametric estimation is the kernel function, that is a smooth enough mapping K : R 2 → R + that integrates to 1.

It is usually more tractable to restrict kernels to a smaller class: Definition 1. A radial kernel is a mapping K : R 2 → R + that is of the form K(x) = K( x ) and such that :

R 2 K(x)dx = 1
From here on, only radial kernels will be used. Kernels are most of the time at least continuous. Furthermore, as mentioned above, compactly supported function will save a lot of computation in the evaluations and it is thus advisable to use kernels pertaining to this class. Classical examples are the multivariate Epanechnikov kernel [START_REF] Epanechnikov | Non-parametric estimation of a multivariate probability density[END_REF] and its higher regularity versions which are widely used in the non-parametric estimation community:

K e (x) = 2 π 1 -x 2 + (3) K 2 (x) = 3 π 1 -x 2 2 + (4) K 3 (x) = 4 π 1 -x 2 3 + (5)
Given a radial kernel K and a positive real number h, the scaled kernel K h is defined to be:

K h (x) = 1 h 2 K x h (6)
h is termed as the bandwidth of the kernel and controls the degree of smoothing introduced by the kernel and its support. It has to be tuned with respect to the dataset to obtain the best compromise between smoothing and accuracy. A kernel estimator of the covariance function C of a stationary stochastic process X can be found in [START_REF] Hall | On the nonparametric estimation of covariance functions[END_REF]. Using a straightforward extension, a kernel estimator for the correlation function of a locally stationary random field is given in [START_REF] Li | Nonparametric estimation of correlation functions in longitudinal and spatial data, with application to colon carcinogenesis experiments[END_REF]. Finally, a weighed maximum likelihood approach is taken in [START_REF] Yin | Nonparametric covariance model[END_REF], for computing at any location x the mean µ(x) and variance C(x, x) = Σ(x) of a Gaussian random field. This last work can easily be generalized to yield an estimate for the covariance function, under normality assumption for the random field X. Given a dataset (x i , v i ) i=1...N , where the sampling positions x i are assumed to be distinct, the weighted joint log likelihood of the couples (x i , v i ), (x j , v j ), j = i at locations x, y is given, for a fixed kernel bandwidth h, by:

L(x, y) = - 1 2 N i=1 N j=1 V t ij Σ -1 (x, y)V ij K h ( x i -x ) K h ( x j -y ) + 1 2 log Σ -1   N i=1 j=1 N K h ( x i -x ) K h ( x j -y )   + A
where:

V ij = (v i -m(x), v j -m(y))
m(x) is the mean of X(x) and Σ(x, y) is the variance matrix of the Gaussian vector (X(x), X(y)). The term A accounts for the log of the normalizing constant occurring in the expression of the multidimensional normal distribution and will play no role in the sequel. Please note that the kernel was selected to be a product of elementary kernels.

The differential of the log likelihood with respect to the mean value can be computed as:

i,j tr V t ij Σ -1 (x, y) K h ( x i -x ) K h ( x j -y ) (7)
The first order optimality condition yields for the nonparametric estimate for the mean function:

m(x) = N i=1 v i K h x -x i ) N i=1 K h ( x -x i ) (8)
A similar derivation can be made to obtain the differential with respect to the Σ matrix, using the two identities below:

dΣ -1 = -Σ -1 dΣΣ -1 (9) d log Σ -1 = -tr dΣΣ -1 (10)
The non-parametric estimator for Σ(x, y) is then:

Σ(x, y) = N i=1 N j=1 Ĉij (x, y)K h ( x i -x ) K h ( x j -y ) N i=1 N j=1 K h ( x i -x ) K h ( x j -y ) (11)
with:

Ĉij (x, y) = v i -m(x) v j -m(y) v i -m(x) v j -m(y) t
Using the definition 8 of m, it appears that Σ(x, y) is block diagonal:

Σ (x) 0 0 Σ (y) (12)
with:

Σ(x) = N i=1 Ĉii (x)K h ( x i -x ) N i=1 K h ( x i -x ) (13)
This estimator is similar to the one in [START_REF] Li | Nonparametric estimation of correlation functions in longitudinal and spatial data, with application to colon carcinogenesis experiments[END_REF], and is of Nadaraya-Watson [START_REF] Nadaraya | On estimating regression[END_REF] type. It enjoys asymptotic normality. The reason for the vanishing of the off diagonal blocks is a consequence of the special shape of the kernel that implicitly approximates the joint distribution of X(x) and X(y) by product laws.

C. Computation of the mean and covariance functions

In order to allow further treatments, mean and covariance functions will be evaluated only at points located on an evenly spaced two dimensional grid whose points are located at coordinates:

p nm = (x 0 + nδ x , y 0 + mδ y ) n ∈ {-L, . . . , L}, m ∈ {-M, . . . , M }
where δ x , δ y are respective step sizes along x and y axis. In the expressions 8,13 of the mean and covariance functions evaluated at grid point p nm , the kernel appears as K h ( x i -p nm ). If the grid is fine enough, one can approximate it by K h ( p kl -p nm ) where p kl is the grid point closest to x i . Using coordinates, we have:

K h ( p kl -p nm ) = K h (n -k) 2 δ 2 x + (m -l) 2 δ 2 y (14)
Values depends only on the difference between the grid points indices and are thus independent on the location p kl . Furthermore, since K is assumed to have compact support, the same is true for K h so that K h (n -k) 2 + (m -l) 2 will vanish when indices differences exceed a given threshold. Gathering things together, all non-zero values of the kernel can be tabulated on a grid of size (2P + 1) × (2Q + 1) if the support of the kernel K h is contained in the square [-P δ x , P δ x ] × [-Qδ y , Qδ y ]:

K h (i, j) = K h n 2 δ 2 x + (m) 2 δ 2 y (15) n ∈ {-P, . . . , P }, m ∈ {-Q, . . . , Q} (16)
All the entries in the equation 15 can be scaled so that they sum to 1: this saves the division by the sum of kernel values. Simultaneous evaluation of the mean at all grid points can then be made in an efficient manner using Algorithm 1. Once the mean has been computed, the covariance is estimated the same way (see Algorithm 2).

When the grid is not fine enough to replace the true sample location by a grid point, a trick based on bilinear interpolation can be used. Using again the equation 15 and the closest grid point p k1l1 to x i , the true sample position x i will be located within a cell as indicated in Figure 1. The kernel value can be approximated as:

K h (k 1 , l 1 ) + dx δ x a + dy δ y b + dx δ x dy δ y c (17) Algorithm 1 Mean kernel estimate 1: for i ← 0, 2L;j ← 0, 2 * M do 2:
m(i, j) ← 0 3: end for 4: for k ← 0, N -1 do 5:

(k, l) ← ClosestGridPoint(x i ) 6:

for i ← -P, P ;j ← -Q, Q do

7: if k + i ≥ 0 ∧ k + i ≤ 2L then 8: if l + j ≥ 0 ∧ l + j ≤ 2M then 9: m(k + i, l + j) ← m(k + i, l + j) + K h (i, j)v i /N
C(i, j) ← 0 3: end for 4: for k ← 0, N -1 do 5: (k, l) ← ClosestGridPoint(x i ) 6: for i ← -P, P ;j ← -Q, Q do 7: if k + i ≥ 0 ∧ k + i ≤ 2L then 8: if l + j ≥ 0 ∧ l + j ≤ 2M then 9: A ← (v i -m(k, l))(v i -m(k, l)) t 10: C(k + i, l + j) ← C(k + i, l + j) + K h (i, j).A/N
a = K h (k 2 , l 1 ) -K h (k 1 , l1) b = K h (k 1 , l 2 ) -K h (k 1 , l1) c = K h (k 2 , l 2 ) + K h (k 1 , l1) -K h (k 2 , l 1 ) -K h (k 1 , l 2 )
Gathering terms by tabulated values yields a kernel value:

K h (k 1 , l 1 ) (1 -s x -s y + s x s y ) (18) + K h (k 2 , l 1 ) (s x -s x s y ) (19) + K h (k 1 , l 2 ) (s y -s x s y ) (20) + K h (k 2 , l 2 )s x s y ( 21
)
where:

sx = dx δ x , sy = dy δ y
It is thus possible to compute the mean and covariance functions on a coarser grid using Algorithms 1 and 2 by applying them on the four locations (k 1 , l 1 ), (k 2 , l 1 ), (k 1 , l 2 ), (k 2 , l 2 ), with an observed value multiplied by their respective coefficients (1 -s x -s y + s x s y ), (s x -s x s y ),(s y -s x s y ),K h (k 2 , l 2 )s x s y .

The overall complexity of the algorithm is linear in the number of grid points and in the number of samples. It is similar to filtering an image and can be implemented the same way on modern Graphics Processing Units (GPU). Please note also that for kernels with large supports, a fast Fourier transform may be used at the expense of a slight increase in the complexity order that will be balance by the constant term due to the support size.

III. PROCESSING TOOLS

The preceding phase allows the computation of a traffic pattern digest as a two dimensional grid of Symmetric Positive Definite (SPD) matrices. It may be used as is for building an index in a database, using the same procedure as for images. However, the geometry underlying the space of 2 × 2 positive definite matrices is not euclidean, but hyperbolic. The proposed index is an adaptation of images distances, using hyperbolic geometry.

A. The Riemannian structure of symmetric positive definite matrices

The purpose of this part is to introduce at a basic level the tools used to build the index. Results are given without proofs, the interested reader may refer to [START_REF] Nielsen | Matrix Information Geometry[END_REF] for a more in-depth exposition.

Proposition 1. The space of n × n SPD matrices, denoted by SP D(n), may be endowed with a Riemannian manifold structure with metric at point A given by the differential:

ds 2 = tr A -1 dA
Proposition 2. Let A, B be SPD matrices. It exists a unique minimizing geodesic joining them in SP D(n). It is given in parametrized form by: It can be expressed as

γ : t ∈ [0, 1] → A 1/2 exp t log A -1/2 BA -1/2 A 1/2 (23)
d(A, B) = n i=1 log 2 λ i with λ i , i = 1 . . . n the eigenvalues of A -1 B.
The geodesic distance between matrices from SP D(2) may be used to compute a distance between grids produced by the traffic processing phase in a very simple way, as indicated in Algorithm 3.

Algorithm 3 Distance between grids

1: A, B are P × Q grids of SP D(2) matrices. 2: dsq = 0 3: for i ← 0, P -1;j ← 0, Q -1 do

4:

dsq ← dsq + tr log 2 (A(i, j) -1 B(i, j) 5: end for 6: d(A, B) =

√ dsq

Please note that this distance is based on a point-wise comparison and is very similar to the L 2 distance used for images. It has a higher cost of evaluation due to the distance computation in SP D(2) that involves an matrix inverse, product and logarithm. However, it is not as critical in SP D(2) than it may be in a general SP D(n), since eigenvalues and eigenvectors can be computed in closed form (this is true also in SP D(3) and SP D(4), with more complex expressions). Furthermore, grid distance computation is easy to parallelize on modern graphics hardware since it involves independent operations on small matrices. As an example, computing the distance between two grids of size 100 × 100 on a TitanX pascal card from Nvidia takes around 100µs.

B. Grid filtering

In the traffic processing phase, grids have sizes ranging from 100 × 100 to 300 × 300. Due to the processing cost incurred by the SP D(2) setting, it is advisable in many cases, and especially if one wants to use the grids as index in a traffic database, to reduce the size of grids to more tractable dimensions, say 10×10 to 50×50. This has to be done without wiping out the salients features of the traffic captured by the original grid. In the spirit of what is done in the first layers of an image processing deep network, it is proposed to apply in sequence a filtering and a selection process on the original grid. Definition 2. Let A i , i = 1 . . . n be a sequence of elements of SP D(n), w 1 , . . . w n be a sequence of real numbers and B be an element of SP D(n). The log-euclidean weighted combination (LWC) at B of the (A i ) i=1...n with weights (w i ) i=1...n is the matrix:

B 1/2 exp n i=1 w i log B -1/2 A i B -1/2 B 1/2 (24)
The LWC may be used to compute a filtered version of a grid using the same procedure as for an image. The process is given in Algorithm 4 that yields the filtered grid as B.

Algorithm 4 Grid filtering 1: A is a P × Q grid of SP D(2) matrices. 2: w i , i = 1 . . . 9 is a sequence of real numbers 3: for i ← 0, P -1;j ← 0, Q -1 do 4:

(C 1 , . . . C 9 ) are the adjacent cells to A(i, j) and itself.

5:

B(i, j) ← LW C(C 1 , . . . , C 9 ) with weight w i , i = 1 . . . 9 at A(i, j).

6: end for

The filtering process on SP D(2) grids behaves roughly like in image processing: when the weights are real numbers in the interval [0, 1] that sum to 1, then a weighted mean is produced. It tends to smooth out the grid, making spatially close matrices more similar. On the opposite, when weights sum to 0, the equivalent of a high pass filter is produced, that emphases sharp variations. Please note that the size of the grids after filtering is unaltered.

The second processing phase is simplification to reduce grid size. The main idea is to replace a block of grid cells by a single one using a digest. An obvious approach is to replace a block by its mean, that can be obtained from LWC by using equal positive weights 1/n if n is the number of cells in the block. A major drawback is that the important information tends to be lost, with matrices going close to multiples of the identity in many cases. Another way of dealing with the problem is to introduce an order on SP D(2) and to select the largest (resp. lowest) element in the block. This procedure has two benefits:

• The selected matrix is an element of the original grid.

• As in deep learning networks, it will select the most representative elements.

After some experiments on simulated matrix images, the order chosen is a lexicographic one, the first comparison being made on the determinant of the matrices and the second on the trace. After the selection phase, the size of the grid is reduced by the ratio of the number of elements considered in a block. In the current implementation, it is 3×3, thus shrinking the grid by a factor 3 in each dimension. The filtering/selection phases may be chained in order to get smaller grids. As for the distance computation, it is quite easy to implement the process on a GPU, all operations being independent.

IV. CONCLUSION AND FUTURE WORK

The work presented here is still in early stage of development. Only theoretical concepts and computer implementation of the traffic processing, filtering and selection phases are completed or nearly completed. Testing on real data is yet to be done, and a complete complexity computation metric has to be built. The next steps are:

• Constitution of a traffic database from surveillance (Radar) and ADS-B data. This work has been launched, and data collection is in progress. • Complexity index coding. Although most of the software bricks needed are available or close to release, it remains to implement the overall process. A weight adjustment procedure is lacking for the filtering phase: it is the topic of a more theoretical work and involves some Lie group techniques.

• Evaluation against existing indicators and expert advices.

Based on the experience gathered on the topic, it is expected that the new approach presented here will outperform the current state-of-the-art metrics. Furthermore, thanks to the ability to compute the distance between two grids of SP D(2) elements, it offers the unique opportunity to derive an index for a traffic situation database that will be an invaluable tool for practitioners in the field of air traffic management.

Proposition 2

 2 yields the geodesic distance between any two matrices A, B from SP D(n) as d(A, B) = tr log 2 (A -1 B.


Quentin Alitta
email: quentin.alitta@gmail.com

M.D Michel Grino
email: michel.grino@gmail.com

M.D Lounés Adjemout
email: lounes.adjemout@cgd13.fr

M.D Aïda Langar
email: aida.langar@cgd13.fr

M.D Frédérique Retornaz
email: frederique.retornaz@cgd13.frcharles.oliver30@orange.fr

M.D Charles Oliver

Lounés Ajdemout

Overestimation of hypoglycemia diagnosis by Freestyle libre continuous glucose monitoring in long term care home residents with diabetes

Keywords: FreeStyle Libre continuous glucose monitoring, IG: interstitial glucose, 2 diabetes, continuous glucose monitoring, long term care home, hypoglycemia

Diabetes prevalence is high in long term care facilities for dependent old persons [START_REF] Andreassen | Nursing home patients with diabetes: prevalence, drug treatment and glycemic control[END_REF].

Its control is difficult in insulin-treated residents since near half of them present with an increased risk of severe hypoglycemia because of a lack of awareness of warning symptoms and a loss of coordinated response [START_REF] Abdelhafiz | Hypoglycemia in older people -a less well recognized risk factor for frailty[END_REF]. Hypoglycemia is observed whatever diabetes control or HbA1c level [START_REF] Retornaz | Assessment of glycemic control in nursing home residents with diabetes[END_REF] and is difficult to detect by 4 daily glucose readings or symptoms [START_REF] Munshi | Frequent hypoglycemia among elderly patients with poor glycemic control[END_REF]. Increased blood glucose (BG) measurements is not desirable since several finger sticks/day are painful, annoying and a burden for the medical staff. Therefore continuous glucose monitoring (CGM) could be relevant.

Thirteen residents (6 women, 7 men, mean (± SD) age: 85.6 ± 8.6 years) were prescribed FreeStyle Libre (FSL-CGM, Abbott France S.A.S. Abbott Diabetes Care, Rungis, France). All suffered from type 2 diabetes and received daily insulin multi-injections. The study was in compliance with the World Medical Association's

Declaration of Helsinki and was approved by the State Geriatric Center Ethical

Committee. Informed consent was obtained from all subjects or legal guardians. The sensor-based FSL-CGM was inserted under the posterior face of the arm and changed every 2 weeks for up to 10 months. It was scanned before each insulin injection and meal and at 10 p.m. and 04 a.m. Nurses were asked to measure capillary BG (using the BG meter built into the reader) every interstitial glucose (IG) scanning during the first week and later on only when IG was below 70 mg/dL. CGM-FSL was well accepted in 9 residents and withdrawn by 4, with no difference in cognitive impairment or dementia. Comparing 302 paired BG and IG measurements revealed a tight correlation (linear regression: r = 0.955, p < 0.0001, IG = 1.022BG -19.06); mean IG was significantly lower than mean BG with a mean absolute relative difference (MARD) of 19.7%. Out of 144 IG lower than 70 mg/dL, 74 (51.4%) were associated with BG equal or higher to 70 mg/dL. In our group of false hypoglycemia, IG was significantly lower than BG (56.8 ± 8.7 vs. 89.6 ± 15.6 mg/dL, p < 0.0001, Wilcoxon paired test). Mean IG was significantly lower than BG for the 70-180 mg/dL BG group, with a MARD of 25.5%, and did not differ from BG in the >180 mg/dL BG group, with a MARD of 11.4% (Table 1).

Inaccuracy of FSL-CGM in the lower glucose values, which could be due to age-induced skin changes [START_REF] Fenske | Structural and functional changes of normal aging skin[END_REF], is therefore a strong limitation in the detection of hypoglycemia risk in older residents in our study. IG lower than 70 mg/dL in the absence of clinical signs needs capillary BG measures, thus reducing FSL-CGM benefit on resident confort. Improvement of FSL-CGM performance in the low and middle IG range is of clinical relevance for reliable detection of hypoglycemia and better evaluation of diabetes control. The ability to fix the upper target glucose at 200 mg/dL instead of 180 mg/dL should also be included since 100-200 mg/dL is the BG target range in this population [START_REF] Munshi | Management of diabetes in long-term care and skilled nursing facilities: a position statement of the American Diabetes Association[END_REF].

TableTable 1 :

 1 Differences between blood glucose (BG) and interstitial glucose (IG)BG and IG (presented as mean ± SD) were compared using the Wilcoxon paired test. MAD: mean absolute difference; MARD: mean absolute relative difference: CI: confidence interval.

	BG	n	Mean BG	Mean IG	p	MAD	MARD	95% CI
	mg/dL		mg/dL	mg/dL		mg/dL	(%)	(%)
	Overall 302 167.4 ± 104.2 152.0 ± 111.5	< 0.0001	26.9	19.7	17.8-21.5
	< 70	33	57.8 ± 7.0	47.2 ± 7.5	< 0.0001	10.6	18.0	14.2-21.8
	70-180	162 113.7 ± 32.2 92.7 ± 42.2	< 0.0001	27.3	25.5	22.7-28.3
	> 180	107 282.4 ± 80.0 274.1 ± 93.5	0.1284	31.3	11.4	9.2-13.2

Acknowlegdments:

The authors thank doctors D. Frant, L. Mari, F. Masseboeuf, I.

Moussa and the nurses of the State Geriatric Center for their contribution to the study.

words, 1 table

This study has been performed with a grant of ARARD (Association régionale d'assistance respiratoire à domicile), 100