Forces et limites
Forces
L'ACV est un outil qui présente de nombreux avantages :
L'ACV est une méthode standardisée selon les normes ISO. Il s'agit d'une caractéristique essentielle. Les résultats d'une ACV doivent être présentés de manière suffisamment détaillée pour que le lecteur comprenne les compromis complexes propres à l'ACV. Lorsque les résultats de l'ACV sont destinés à être communiqués à un tiers, un rapport doit être élaboré et une revue critique réalisée.
L'ACV est le SEUL outil permettant d'évaluer les impacts environnementaux d'un produit ou service sur tout son cycle de vie.
L'ACV fournit une vision d'ensemble d'un produit ou d'un service et permet d'éviter les déplacements de pollution.
L'ACV peut orienter la prise de décision pour une entreprise (micro-économique) et aider à définir une politique publique (macro-économique).
L'ACV permet de remettre en question des idées reçues en fournissant des résultats objectifs et quantifiés.
Limites
L'ACV comporte toutefois certaines limites :
Les résultats d'une ACV sont géographiquement dépendants de la zone d'où proviennent les données. Ainsi des résultats d'études ACV réalisée en Europe ne peuvent être extrapolés à un autre contexte à cause des différences sur le plan des données d'inventaire qui sont géographiquement dépendantes (par ex. le nucléaire est la source d'énergie principale en France alors qu'au Quebec ce sera l'hydroélectricité).
L'ACV évalue des impacts potentiels, non des impacts réels. Les impacts évalués constituent des potentiels d'impact et non pas des dommages réels. Ils ne donneront donc pas d'information sur les dépassements de normes ou les risques environnementaux.
Les résultats de deux ACV sur un même sujet, avec des objectifs communs mais utilisant des données et méthodes différentes, peuvent être différents.
Une ACV détaillée requiert un grand nombre de données et de ressources : des données d'inventaire pour tous les processus élémentaires inclus dans les frontières du système. Des bases de données, des logiciels ACV de même que des ressources humaines sont requis pour traiter ce grand nombre de données.
