MESURER, MODÉLISER ET AMÉLIORER LA DURABILITÉ DU SYSTÈME DE RESTAURATION DE L’EPFL
Réduire, de 25 à 33% en deux ans, l’empreinte carbone de l’EPFL générée par les repas servis sur le campus en combinant l’expertise interne en Data Science, l’industrie de la restauration et l’analyse des flux de matières.
L’alimentation est l’un des trois principaux leviers (avec les transports et les bâtiments) pour réduire l’utilisation des ressources ainsi que les impacts sur le climat et la biodiversité sur les campus universitaires. En 2018, elle était responsable de 17% de l’empreinte carbone totale de l’EPFL, avec 1,5 million de repas servis par an et une empreinte carbone moyenne actuelle de 4,7 kg CO2eq par kg de nourriture.
Le projet MegaBites vise à améliorer la durabilité du système de restauration de l’EPFL à l’aide de la science des données. Le projet est structuré en trois volets qui s’appuient l’un sur l’autre:
Pour commencer, des données exhaustives sur la chaîne alimentaire complète de l’EPFL (des fournisseurs d’ingrédients aux cuisines, en passant par les clients et les poubelles) seront collectées via une infrastructure de mesure unique au monde mise en place par RESCO depuis 2019. Les données seront regroupées dans un “lac de données” bien structuré et mises à disposition pour analyse.
Sur la base des données obtenues (qui seront intégrées dans un outil de simulation pour des diagnostics en temps réel), nous identifierons et déploierons les interventions les plus efficaces à l’échelle du campus, en examinant comment :
- fournir des ingrédients plus durables,
- encourager les repas à faible teneur en carbone,
- réduire les déchets alimentaires dans les cuisines et les restaurants, et
- évaluer le potentiel de traitement des restes sur place.
Identifier et déployer des interventions efficaces à l’échelle du campus pour fournir des ingrédients plus durables, encourager les repas à faible teneur en carbone, réduire les déchets alimentaires dans les cuisines et les restaurants, et évaluer le potentiel de traitement des restes sur place. La mise en œuvre de ces interventions réduira l’empreinte carbone de l’EPFL.
La diffusion de ces interventions au sein des réseaux universitaires pourrait entraîner d’importantes réductions de l’empreinte carbone dans le monde entier.
Prof. Robert WEST, Data Science Lab, https://dlab.epfl.ch/
Bruno ROSSIGNOL, Head of Catering and Retail EPFL, https://www.epfl.ch/campus/restaurants-shops-hotels/
Dr Vincent MOREAU, Project Manager, Data Science Lab, https://dlab.epfl.ch/