Disparition des raisons pour migrer

 

Je me suis mis à rédiger un article sur mon projet EneFin. Je me sens un peu bloqué niveau business plan, là-dessus, et je ne comprends pas exactement les raisons de ce blocage. Je me suis dit qu’une approche scientifique, qui me donne la possibilité de vraiment couper le cheveu en quatre, peut éclaircir mes idées un peu. Dans cette approche intello, le truc de base c’est la disparité observable des prix d’énergie. Pour que le concept EneFin aie quelle assise que ce soit dans la réalité économique, il faut au moins deux prix différents d’énergie, comme PA(t) et PB(t), pratiqués niveau détail, donc dans les ventes aux utilisateurs finaux de ladite énergie. Le (t) c’est un moment donné dans le temps. Eh ben oui, qu’est-ce que vous voulez ? Si j’ai de l’énergie et de l’espace, il me faut aussi du temps, autrement c’est pas très physique tout ça et si ce n’est pas physique, c’est forcément métaphysique et là, c’est une terra incognita où je ne dirige mes pas qu’après une consommation substantielle des substances intéressantes pour des raisons extra-économiques.

Alors, j’ai cette situation PA(t) > PB(t) et ça implique l’existence de deux groupes d’utilisateurs finaux d’énergie. Le sous-ensemble A(UF) paie le prix PA(t), pendant que les chanceux du sous-ensemble B(UF) paient juste le PB(t) pour leur kilowatt heure moyenne. Les questions théoriques que j’ai ouvertes sur ce sujet commencent par demander sous quelles conditions une telle disparité des prix peut pousser les A(UF)s à migrer vers B(UF) et combien sont-ils enclins à payer pour une telle migration.

Ensuite, j’assume qu’une telle migration serait attachée à une utilité économique en forme d’économies sur la facture d’énergie. Pour une consommation moyenne de Qi(t) des kilowatt heures par an par i-tième consommateur, les économies en question peuvent être calculées comme Si(t) = Qi(t)*[PA(t)PB(t)]. Une fois que notre i-tième consommateur les a faites, ces économies, il peut les convertir en d’autres types d’utilité économique. Parmi ces autres types il y en a un qui m’intéresse particulièrement : l’acquisition des titres de participation dans le capital social du fournisseur d’énergie. Voilà la première des deux chambres du cœur pratique de mon concept EneFin : le développement des structures quasi-coopératives à l’échelle locale, où les consommateurs d’énergie sont aussi des actionnaires de leur fournisseur.

Je vois donc un processus de migration de « p » consommateurs d’A(UF) vers B(UF) ; cette migration engendre un flux de trésorerie FT = p*Si(t) et ledit flux est ensuite alloué entre des utilités économiques différentes, dont l’investissement IFE(FT) dans le capital social des fournisseurs d’énergie. Ce qui m’intéresse côté théorie, à ce point-ci, est le mécanisme de sélection. Dans l’approche théorique la plus simple(iste ?), je peux représenter ça comme une maximisation analytique : il faut que je convertisse le mécanisme de sélection en une fonction polynomiale quadratique ou plus et que je cherche pour un maximum à travers l’analyse de ses dérivées du premier et second degré.

Si je veux être un peu plus sophistiqué, j’imagine un des états alternatifs des choses et j’essaie d’évaluer la probabilité que les consommateurs d’énergie gravitent vers chacune de ces réalités alternatives. Encore un pas de plus et je verse dans l’analyse béhavioriste, donc je représente cette transition d’A(UF) vers B(UF), suivie par l’investissement IFE(FT) dans le capital social des fournisseurs comme une séquence ordonnée des schémas de comportement. Ceci ouvre sur deux perspectives : la théorie des jeux d’une part et l’intelligence artificielle d’autre part. Dans la théorie des jeux, je me concentre sur les choix individuels des consommateurs et des fournisseurs et je modèle ces choix comme une adaptation complexe basée sur des règles du jeu social.

En ce qui concerne la théorie des jeux, je sens qu’une explication préalable ferait du bien, surtout à ceux de mes lecteurs qui se sentent comme moyennement initiés à la science. La théorie des jeux aime revêtir des habits ésotériques et prendre des allures comme celle présentée dans « The Ender’s Game », le roman célèbre de science-fiction par Philip Dick. En fait, la base théorique de la théorie des jeux est beaucoup plus simple. Nous agissons tous sous incertitude. Nous ne savons pas exactement ce que l’avenir nous apportera, surtout lorsqu’il s’agit d’actions complexes. Néanmoins, l’une des découvertes que nous faisons tous à mesure d’acquérir l’expérience de la vie est qu’en dépit de cette incertitude fondamentale nous agissons tous selon des schémas répétitifs et que ces schémas sont largement fondés dans l’observation de ce que font les autres. Le développement des stratégies d’action sous incertitude, basées sur l’observation d’actions d’autrui c’est bien ce en quoi consiste un jeu.

Voilà, c’est à peu près tout en ce qui concerne le charme ésotérique de la théorie des jeux. Les jeux formalisés que nous jouons – serait-ce le poker, les échecs ou le tennis – sont des rituels qui nous servent à nous entrainer à faire des stratégies dans la vie de tous les jours. Chaque jeu ritualisé, reconnu par notre culture, est une variation sur ce thème fondamental.

En ce qui concerne l’interprétation théorique de mon concept EneFin, je vois deux jeux différents. Le premier, c’est le jeu type cartes, où la stratégie essentielle consiste à prévoir correctement une distribution des cartes – un état futur incertain des choses – tout en formant des alliances temporaires et fluides avec les autres joueurs. Le second, c’est un jeu comme les échecs ou les dames. Ici, la stratégie de base se concentre sur l’action de développer le contrôle sur un territoire, en compétition avec un autre joueur. Le territoire en question est aussi bien un territoire au sens strict du mot qu’une structure sociale : un chemin de carrière dans une multinationale, un marché, un morceau de pouvoir politique etc. Je développe donc deux schémas comportementaux essentiels : le placement des paris sur un avenir incertain (cartes) et la rivalité ritualisée (échecs, dames).

C’est en principe là que mon approche jeu-théorique diffère du courant principal de telles approches dans les sciences sociales. Ledit courant principal se concentre sur la formation des relations horizontales entre les joueurs, ce qui implique que la structure sociale est essentiellement un réseau, possiblement un réseau complexe fait des réseaux locaux plus simples. Moi, je suis (un peu) plus brutalement terre-à-terre dans ma perspective propre et j’assume que toute structure sociale est une combinaison des réseaux et des hiérarchies. Logiquement, les stratégies comportementales que je veux représenter avec l’instrumentaire de la théorie des jeux sont celles orientées sur la coopération horizontale dans les réseaux que celles qui visent la création (maintien ?) d’une position hiérarchique.

Le jeu type cartes, appliqué à mon concept EneFin, assume que les consommateurs d’énergie font leur décision complexe – transition d’A(UF) vers B(UF) suivie par la transformation du flux de trésorerie Si(t) en des utilités économiques alternatives, dont l’investissement dans le capital social des fournisseurs d’énergie – sur la base d’un pari sur l’avenir, donc, en des termes plus canoniquement économiques, sur la base de l’utilité future espérée. Chaque stratégie alternative est donc associée, à travers une rationalité qu’il me faut modeler, à un gain futur espéré. Dans ce jeu, les agents économiques peuvent former des alliances pour optimiser leur gain futur. Le trait distinctif de cette approche, par rapport à celle centrée sur la rivalité, est que les joueurs espèrent un gain purement quantitatif, comme profit spéculatif en Bourse, sans se soucier des leviers hiérarchiques qui peuvent faciliter l’acquisition dudit gain.

Lorsque je change d’optique pour le jeu type échecs ou dames, donc si je fais mes agents économiques soucieux de bien garder leur carcasse de mammouth fraîchement tué contre toute intrusion extérieure, leurs stratégies seront différentes. Ils vont raisonner en termes de gain complexes : l’action directe apport le contrôle d’actifs qui, à leur tour, peuvent apporter de profits dans l’avenir. La transition d’A(UF) vers B(UF) devient un choix de position sociale avantageuse préalable, le flux de trésorerie Si(t) est le gain intermédiaire – comme une bonne ligne d’attaque en échecs – qui donne la possibilité d’acquérir un gain plus durable sous la forme de contrôle d’actifs liés à la génération d’énergie.

Pourquoi ne suis-je pas politiquement correct et je n’assume pas que la transition vers les énergies renouvelables est nécessairement liée à une révolution morale style harmonie universelle ? Eh bien, la recherche que j’avais faite l’année dernière m’a laissé former trois assomptions bien fondées. Un, le contrôle des sources d’énergie reste une position sociale très convoitée et objectivement avantageuse. Deux, nous, les humains, comme structures sociales ancrées dans leurs territoires respectifs, nous avons tendance à maximiser notre absorption totale d’énergie plutôt qu’à la réduire. Trois, le contrôle d’un changement technologique important est lié au contrôle sur des flux de trésorerie substantiels qui, à leur tour, permettent de contrôler même plus de changement technologique dans les tours prochains du jeu.

En partant de la théorie des jeux, je peux faire encore un pas en avant et assumer que toutes ces stratégies individuelles, toutes ces combinaisons d’altruisme, vision, égoïsme et rivalité ritualisée se joignent pour former une technologie sociale complexe. Cette technologie est une machine capable d’apprentissage, donc une intelligence complexe. Faute d’une meilleure étiquette, je peux designer cette intelligence comme artificielle. Dans cette approche théorique, je fais en quelque sorte le tour de l’horizon : je reviens vers l’optimisation mathématique que je prends en compte dans l’approche économique classique, seulement cette fois j’assume que c’est la machine sociale intelligente qui accomplit cette optimisation façon « machine learning ».

L’apprentissage collectif, comme perspective théorique, peut encore muter en deux axes distincts. Premièrement, je peux assumer que l’apprentissage est strictement dit mécanique, donc que la machine sociale peut apprendre tout ce qu’elle veut, pourvu qu’elle ait suffisamment de données. Deuxièmement, je peux adopter une approche évolutive et assumer que l’apprentissage en question exige une séquence des générations, ou chaque génération successive est faite d’agents sélectionnés par une fonction de sélection de parmi le matériel génétique de la génération précédente. L’apprentissage de la machine sociale se fait donc essentiellement à travers cette fonction de sélection. Vous pouvez voir un exemple d’application évolutive dans l’économie des marchés d’énergie chez Wang et al. 2017[1], par exemple.

Une question bien légitime peut vous venir à l’esprit : n’est-ce pas un peu trop compliquer, de multiplier ces perspectives théoriques ? Eh bien, ma petite balade à travers la littérature du sujet suggère une complexité très poussée, comme le signalent Moallemi et Malekpour 2018[2] : toute analyse quantitative est très sensible au choix d’assomptions qualitatives. Comme je la continue, ma petite balade, je tombe sur un article par Lago et al. 2018[3] qui me fait prendre conscience à quel point le marché de détail en énergie est différent du marché de gros. Le premier est toujours rigide, divisé en des marchés qui ont l’air des domaines féodaux plus que de marchés au sens moderne du terme. Le second est un marché réel, très près de la compétition parfaite.

Comme je m’arrête pour étudier le travail de Muller et al. 2018[4] je me rends compte que je eux placer mon concept EneFin dans un contexte social plus large, non seulement comme une alternative pour les habitants des grandes villes, mais aussi comme une solution primaire pour les communautés rurales dans les pays en voie de développement. Ce schéma quasi-coopératif – où les membres de la communauté locale sont en même temps actionnaires et clients du fournisseur local d’énergie renouvelable et où ils disposent d’une plateforme FinTech qui donne de la liquidité financière à ce schéma – ça pourrait être pas con du tout comme solution pratique.

Dans ce cas précis de figure, la fourchette des prix d’énergie serait construite d’une façon légèrement différente. Le sous-ensemble A(UF) est composé des ménages dont l’accès à quelle forme d’énergie que ce soit est tellement difficile qu’il se résume en des pertes économiques. Le montant de ces pertes sert à calculer le prix relativement élevé PA(t). Le sous-ensemble B(UF) est construit comme référence hypothétique : qu’est-ce qui va se passer si on offre aux ménages d’A(UF) les fournitures régulières d’énergie selon le schéma quasi-coopératif d’EneFin. Les gains économiques que ces ménages connaissent après une telle connexion sert à calculer le prix plus avantageux PB(t).

Je perçois une autre extension possible du concept EneFin, partiellement liée à celle que je viens de signaler, et cette extension, je la formule sous l’inspiration de la recherche par Chen et al. 2017[5]. Le concept initial d’EneFin c’est de l’énergie pour les ménages, puisque ce sont les ménages qui paient, d’habitude, le prix le plus élevé pour leur kilowatt heure. Néanmoins, si je greffe ce concept sur l’organisme d’une communauté rurale dans un pays en voie de développement, je peux aussi bien tester la robustesse de ce schéma à mesure que j’ajoute des petites entreprises familiales dans le panier d’utilisateurs finaux d’énergie.

Le travail de Du et al.[6] ainsi que celui de Lecca et al. 2017[7] me  réconforte un peu dans mon approche des hiérarchies sociales : ces chercheurs-là placent un accent fort sur le facteur de cohésion sociale, dans la transition vers des nouvelles sources d’énergie.

Mon concept est centré sur les disparités des prix d’énergie est c’est donc autour de cet axe de recherche que j’ai flâné un peu, en termes de littérature. Au niveau strictement empirique, j’ai une fois de plus passé en revue les données publiées par International Renewable Energy Agency (IRENA 2018[8]). Ces données disent un truc d’importance primordiale pour ma recherche : la transition vers les énergies renouvelables est en train d’apporter une baisse solide et soutenue des coûts de production d’énergie. En d’autres termes, les disparités des prix d’énergie, ainsi que leur changement dans le temps, sont de plus en plus des différences de marge bénéficiaire sur le coût de production strictement dit. Logiquement, ces différences des prix sont corrélées de plus en plus avec les stratégies d’investissement ainsi qu’avec les coûts de transaction liés à des schémas institutionnels particuliers.

Les auteurs que j’avais déjà cité sur mon blog, Jean Tirole et Paul Joskow, ont été une fois de plus une source d’inspiration à cet égard. Dans leur article de 2007 (Joskow, Tirole 2007[9])

ils construisent un modèle des prix d’énergie qui me fait repenser à ce bon vieux principe d’Adam Smith : le prix d’un bien a une double nature. D’une part il faut le voir comme le résultat de marchandage et donc de fonctionnement d’un marché ; d’autre part, il reflète une utilité économique objectivement mesurable. Dans un article plus récent, Paul Joskow reprend cet idée à lui seul (Joskow 2011[10]) et souligne fortement que les politiques de minimalisation des prix d’énergie, par exemple à travers un système agressif d’enchères inversées, ne sont pas forcément la meilleure idée. L’énergie est précieuse, même si le coût nominal de sa génération baisse.

Ce petit tour à travers la littérature m’a fait formuler quelques idées générales de plus, à exploiter plus en détail plus tard. Les disparités des prix d’énergie, comme celle très schématique PA(t) > PB(t) dans mon modèle de base, peuvent avoir leurs racines dans des structures différentes de marché. Si PA(t) > PB(t), cela peut vouloir dire que dans le marché A la demande croît plus vite que dans le marché B, par rapport à la capacité installée de génération d’énergie. Dans ce cas la migration d’A(UF) vers B(UF) est une migration de la pénurie relative d’énergie vers un marché plus équilibré ou bien vers un marché en surplus d’offre. En termes d’économie classique, la migration d’A(UF) vers B(UF) devrait donc conduire, avec le temps, à un rééquilibrage d’offre et de la demande dans les deux marchés, donc à PA(t) = PB(t) et à la disparition des raisons pour migrer. En revanche, si PA(t) > PB(t) vient de la présence d’une structure quasi-monopolistique dans le marché A, la migration en question est celle entre des structures institutionnelles différentes. Par conséquent, la structure A peut disparaître complétement si la migration atteint un niveau critique.

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[1] Wang, G., Zhang, Q., Li, H., Li, Y., & Chen, S. (2017). The impact of social network on the adoption of real-time electricity pricing mechanism. Energy Procedia, 142, 3154-3159.

[2] Moallemi, E. A., & Malekpour, S. (2018). A participatory exploratory modelling approach for long-term planning in energy transitions. Energy research & social science, 35, 205-216.

[3] Lago, J., De Ridder, F., & De Schutter, B. (2018). Forecasting spot electricity prices: Deep learning approaches and empirical comparison of traditional algorithms. Applied Energy, 221, 386-405.

[4] Müller, M. F., Thompson, S. E., & Gadgil, A. J. (2018). Estimating the price (in) elasticity of off-grid electricity demand. Development Engineering, 3, 12-22.

[5] Chen, W., Wang, H., Huang, W., Li, N., & Shi, J. (2017). Shared social-economic pathways (SSPs) modeling: application of global multi-region energy system model. Energy Procedia, 142, 2467-2472.

[6] Du, F., Zhang, J., Li, H., Yan, J., Galloway, S., & Lo, K. L. (2016). Modelling the impact of social network on energy savings. Applied Energy, 178, 56-65.

[7] Lecca, P., McGregor, P. G., Swales, K. J., & Tamba, M. (2017). The importance of learning for achieving the UK’s targets for offshore wind. Ecological Economics, 135, 259-268.

[8] IRENA (2018), Renewable Power Generation Costs in 2017, International Renewable Energy Agency, Abu Dhabi, ISBN 978-92-9260-040-2

[9] Joskow, P., & Tirole, J. (2007). Reliability and competitive electricity markets. The Rand Journal of Economics, 38(1), 60-84.

[10] Joskow, P. L. (2011). Comparing the costs of intermittent and dispatchable electricity generating technologies. American Economic Review, 101(3), 238-41.

Fini de tourner autour du pot

 

Je suis en train de rédiger le business planpour mon concept EneFin. Oui, vous avez bien lu : j’ai fini de tourner autour du pot et maintenant, le pot, je suis en train de le former. Je pense que la rédaction du business plan en deux versions linguistiques – anglaise et française – ça va me prendre dans les 10 – 15 jours. Les mises à jour que je vais faire durant cette période seront essentiellement un compte rendu de l’avancement courant de ce travail de rédaction.

Alors, l’idée de base. Le projet EneFin consiste à créer une fonctionnalité du type FinTech pour financer le développement d’énergies renouvelables. Ce business plan se concentre sur le marché européen, défini comme UE + la Suisse + la Norvège. J’assume qu’on peut transposer le concept d’entreprise ci-décrit sur d’autres marchés géographiques qui présentent des caractéristiques économiques similaires. L’idée de base consiste à exploiter les différences qui sont empiriquement observables dans le marché de l’énergie, entre les prix offerts à des catégories diverses des consommateurs finaux. Cette disparité des prix est la base pour créer un marché financier – une plateforme transactionnelle digitale – où les consommateurs d’énergie pourraient acquérir et(ou) échanger des contrats complexes, composés, d’une part, des contrats à terme pour la fourniture future d’énergie, et des titres de participation dans le bilan du fournisseur d’autre part. Cette plateforme transactionnelle ferait l’ossature capitaliste commune pour le développement des projets locaux en énergies renouvelables.

Ce business plan se concentre sur l’application du concept EneFin au financement des projets de développement d’infrastructures urbaines des sources d’énergies renouvelables, composées des turbines éoliennes et hydrauliques de petite taille, ainsi que des modules photovoltaïques. Cette ligne d’approche s’appuie sur trois faits empiriques. Premièrement, l’Europe, comme définie pour les besoins de ce business plan (UE + Suisse + Norvège) semble tenir la position de leader quant au développement d’énergies renouvelables. Deuxièmement, les villes offrent une densité de population favorables à la création des fonctionnalités FinTech. Troisièmement, la technologie des petites turbines éoliennes et hydrauliques s’est remarquablement développée durant les 15 dernières années ; ces solutions sont à présent tout à fait applicables dans le milieu urbain.

Je reproduis ci-dessous le tableau des prix d’énergie, dont la disparité m’avait inspirée à formuler le concept EneFin. Le tableau vient de la mise à jour intitulée « Je recalcule ça en épisodes de chargement des smartphones » du 17 Avril 2018.

Tableau 1 Prix moyens d’électricité, par kWh, dans certains pays européens

Pays Prix d’une kWh pour les ménages Prix d’une kWh pour les consommateurs institutionnels
Autriche € 0,20 € 0,09
Suisse € 0,19 € 0,10
République Tchèque € 0,14 € 0,07
Allemagne € 0,35 € 0,15
Espagne € 0,23 € 0,11
Estonie € 0,12 € 0,09
Finlande € 0,16 € 0,07
France € 0,17 € 0,10
Royaume Uni € 0,18 € 0,13
Hollande € 0,16 € 0,08
Norvège € 0,17 € 0,07
Pologne € 0,15 € 0,09
Portugal € 0,23 € 0,12

Maintenant, ceux qui viennent de se brancher sur mon blog peuvent avoir une idée un peu plus claire de la chose. Si en Pologne – mon pays natal – le ménage moyen paie €0,15 pour une kilowatt heure et la même kilowatt heure ne coûte que €0,09 dans le tarif plus avantageux, les €0,15 – €0,09 = €0,06 sont simplement le résultat de la politique des distributeurs d’énergie. Il n’y a aucune valeur ajoutée – aucune utilité économique, si vous voulez – derrière cette différence.

Ledit ménage moyen en Pologne consomme, en moyenne, 2 490,21 de kilogrammes d’équivalent pétrole par an par personne (ceci vient des données de la Banque Mondiale), ce qui donne 28 961,10 kilowatt heures. Le multiplicateur ici est égal à 11,63 kWh pour chaque kilo d’équivalent pétrole. Un ménage polonais – moyen, toujours – compte 2,8 personnes. Ceci nous donne 81 091,08 kWh par ménage par an. Maintenant, le truc important quant à l’interprétation de cette statistique sur la consommation finale d’énergie : c’est une valeur composée. Notre consommation d’énergie est déterminée par notre panier technologique dans trois domaines distincts : la consommation ménagère strictement dite, le transport et l’énergie incorporée dans les biens et services que nous achetons. Dans ces 2 490,21 kilogrammes d’équivalent pétrole par an par personne il y a donc des trajets en voiture, en bus ou en train, il y a aussi le nouveau joli smartphone tout comme l’entrecôte de bœuf que je mange au resto à midi, et il y a enfin l’électricité que je consomme pour alimenter mon frigo.

Il y a beaucoup d’informations contradictoires sur la structure exacte de ce panier tripartite de consommation finale d’énergie au niveau des pays particuliers. Probablement les meilleures estimations, on peut les dériver des agrégats accessibles sur le site de l’Agence Internationale d’Énergie. Pour le monde entier, la consommation ménagère semble faire comme 26% de la consommation finale totale. Pour la Pologne, ça semble aller dans les 31%. Encore, faut être prudent dans ces estimations. J’avais déniché un rapport publié sur www.energymarketprice.com, dans leur série « Energy Statistics Report », qui suggère que la consommation ménagère d’énergie, en Europe, ne fait que 17,3% du total.

Je fais donc une estimation en intervalle, pour mon ménage Polonais moyen. La consommation ménagère ferait [17,3%*81 091,08 kWh ≤ x ≤ 31%*81 091,08 kWh]  <=>  [14 028,76 kWh ≤ x ≤ 25 134,93 kWh]. Vu la différence des prix finaux d’énergie spécifiée plus haut, ceci donne entre €841,73 et €1 508,10que le ménage moyen en Pologne paie annuellement, uniquement à titre de sa position très faible vis à vis des fournisseurs d’énergie. Vous pouvez faire le même calcul pour tout pays où les prix d’énergie sont plus ou moins transparents, au moins en ce qui concerne leur montant final. Si nous prenons donc une ville de, disons, 800 000 habitants, comme Krakow, en Pologne, où j’habite moi-même, ça donne un flux annuel de trésorerie entre €240 492 979,83 et €430 884 454,76qui représente, en fait, une valeur économique attachée au quasi-monopole, temporaire et local, des fournisseurs d’énergie. Ce flux de trésorerie pourrait être transformé aussi bien en quelque chose de vraiment utile. Ce quelque chose d’utile peut consister en un réseau local, urbain, des sources d’énergie renouvelable : petites turbines hydrauliques ou éoliennes ainsi que des nids des modules photovoltaïques. Tout ça combiné en un ensemble incrusté dans l’infrastructure urbaine. L’entité légale qui gérerait un tel réseau pourrait être financée par le même flux de trésorerie que nous payons aujourd’hui à titre d’hommage monopolistique forcé. Les clients d’une telle entité, qui achèteraient son énergie, pourraient en même temps acquérir ses titres de participation et en devenir des actionnaires. C’est un schéma coopératif que je voudrais, à travers une fonctionnalité FinTech, doter de la

Voilà le concept de base. Je passe maintenant au contexte économique plus large. Dans une série des graphes, ci-dessous, j’introduis une constatation générale : l’Europe à un marché d’énergies renouvelables en croissance rapide, qui néanmoins reste un peu en recul derrière les pays asiatiques en termes d’inventions technologiques dans ce domaine. Il y a comme un déficit de recherche et développement, en Europe, en termes d’énergies renouvelables, par rapport au potentiel du marché que nous avons à notre disposition. J’ai comme une intuition personnelle que les technologies qui restent le plus sous-développées en Europe sont celles relatives à l’énergie hydraulique.

Le concept EneFin consiste donc à créer un mécanisme financier qui transfèrerait le capital du marché des gros réseaux connectés aux grosses centrales électriques vers le marché des relativement petits systèmes énergétiques locaux basés sur la génération d’énergies renouvelables. Ici, encore une fois, j’ai une idée qui pour le moment est simplement une intuition : si on achemine le capital vers des entités qui expérimentent avec leur structure-même, ces entités peuvent être relativement plus enclines que les grands opérateurs à expérimenter avec leur base technologique, ce qui, à son tour, peut stimuler l’innovation.

Bon, jetez un coup d’œil sur ces graphes, ci-dessous, et après, je résume le concept du produit financier EneFin, comme je veux le présenter dans le business plan.

RenewGWh_FR

Renew_Index_FR

RenewPourcentage_FR

Vertical_FR

Hydro_FR

Avec le concept économique de base, donc l’acheminement de capital du point « A » vers point « B », il faut un produit financier approprié. Le produit que j’ai en tête est complexe. Tout d’abord, le fournisseur d’énergie qui veut obtenir du financement à travers EneFin émet des contrats à terme pour la fourniture future d’énergie, avec ladite énergie pré-vendue à un prix avantageux pour le consommateur ménager, identique ou proche de celui que les distributeurs d’énergie pratiquent normalement avec les grands utilisateurs institutionnels. La quantité d’énergie contenue dans ces contrats à terme est en même temps évaluée aux prix moins avantageux et plus élevé, réservé aux utilisateurs ménagers. La différence entre la valeur du marché de cette énergie en prix typiquement « ménages », et la valeur en prix « gros clients institutionnels » est transformée en des titres de participation dans le bilan du fournisseur d’énergie.

Ensuite – et ça, c’est le trait spécifique d’EneFin – ces  deux contrats, légalement distincts mais fonctionnellement liés, sont combinés dans un produit financier complexe, digital, dont l’analogie la plus proche que je voie est le contrat intelligent Ethereum. Par ailleurs, cette technologie est celle de base que je prévois pour la plateforme transactionnelle EneFin. On serait donc dans l’univers du langage de programmation « Pragma Solidity ». L’utilisation de contrat intelligent digitalisé simplifie les transactions avec ces contrats complexes. Là, je suis la même logique que vous pouvez trouver dans toutes les bourses d’échange financier : les titres légaux proprement dits sont déposés tranquillos dans un coffre en banque et tout l’échange se fait en des titres secondaires, comme des certificats de dépôt, seulement ce seraient des titres digitaux similaires à une crypto-monnaie. Ça résout tout un tas des problèmes légaux. J’avais développé plus abondamment sur ce sujet dans « Les séquences, ça me pousse à poser cette sorte des questions ».

Ce produit financier complexe peut être vendu en deux formes principales. Premièrement, EneFin peut agir comme une bourse financière, donc offrir l’espace organisé d’échange et prélever une commission sur chaque transaction. Je pense que c’est la modalité la plus probable dans la phase de lancement du projet. Mon observation de la société FinTech américaine du nom de Square Inc. indique que cette façon de vendre un produit FinTech est de loin la plus intuitive mais pas nécessairement la plus profitable. En ce qui concerne la création de bénéfice dans le projet EneFin, il faudra – je pense – prévoir soit une seconde phase soit une forme « pro » du produit, basée sur l’abonnement périodique payé par les fournisseurs d’énergie qui participent au projet. C’est le modèle d’entreprise pratiqué à succès par la société canadienne Katipult.

Ci-dessous, je résume ces principes de base en une forme graphique. Je pense que ce sera tout pour aujourd’hui. Je continue à vous fournir de la bonne science, presque neuve, juste un peu cabossée dans le processus de conception. Je vous rappelle que vous pouvez télécharger le business plan du projet BeFund(aussi accessible en version anglaise). Vous pouvez aussi télécharger mon livre intitulé “Capitalism and Political Power”. Je veux utiliser le financement participatif pour me donner une assise financière dans cet effort. Vous pouvez soutenir financièrement ma recherche, selon votre meilleur jugement, à travers mon compte PayPal. Vous pouvez aussi vous enregistrer comme mon patron sur mon compte Patreon. Si vous en faites ainsi, je vous serai reconnaissant pour m’indiquer deux trucs importants : quel genre de récompense attendez-vous en échange du patronage et quelles étapes souhaitiez-vous voir dans mon travail ?

Contrat complexe EneFin

Contrat EneFin 2

Prix du contrat EneFin

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Ma petite turbine éolienne à l’axe vertical

Voilà qu’arrive ce qui a dû arriver. Lorsque je me plonge dans les faits, je ne le fais jamais impunément. Une fois que je prends du goût dans l’observation de réalité telle qu’elle est, ça devient presque une obsession. Ainsi donc, dans mes deux mises à jour précédentes, j’avais tourné autour de cette hypothèse que « Les technologies d’exploitation des sources renouvelables d’énergie sont dans leur phase de banalisation, avec une adaptation de plus en plus poussée et réciproque entre lesdites technologies et les structures sociales qui les absorbent » (consultez Ça me démange, carrémentainsi que Good hypotheses are simple) Eh ben, ça m’a accroché. J’ai voulu voir d’un peu plus près ce que ça pourrait bien vouloir dire dans la vie réelle. J’ai donc pioché un peu dans les demandes de brevet, déposées à l’Office Européen des Brevets, et j’ai déniché cette invention intéressante – une turbine éolienne en forme d’une chaîne d’ADN, soumise par un groupe d’inventeurs Slovaques : Marcela Morvová, Vladimír Chudoba, Lubomír Stano, Andera Zilková et Michal Amena. Si vous cliquez sur ce long lien hypertexte, vous verrez par vous-mêmes : une petite merveille.

Ladite petite merveille appartient à la famille des turbines à l’axe vertical. C’est une technologie relativement jeunotte. Le gros de l’énergétique éolienne est basé sur les turbines à l’axe horizontal, qui, à leur tour, sont des versions plus ou moins Tech du bon vieux moulin à vent Hollandais : une p***in de grosse hélice, à grand rendement, positionnée à la verticale. Remarquez : dans les axes horizontaux, il y a du changement aussi. Il y a une famille des turbines qui marchent comme l’hélice d’un bateau, à une échelle beaucoup plus petite. Les turbines commercialisées par Semtiveen sont un bon exemple.

La turbine dont je parle maintenant, en revanche, demande de brevet no. EP 3 214 303 A1, c’est du relativement petit. La surface opérationnelle dont elle a besoin est d’à peine 5 m; on peut la monter dans un rectangle de 2,24 mètres de côté. Le truc qui intrigue, au sujet de ces turbines éoliennes à l’axe vertical est qu’il est très difficile de déterminer à coup sur leur capacité énergétique. Vous pouvez trouver une bonne revue de littérature à ce sujet chez Bhutta et al.(2012[1]) et une description tout aussi intéressante d’une expérience empirique dans le tunnel aérodynamique chez Howell et al.(2010[2]) et moi, je vais faire de mon mieux pour vous expliquer les trucs de base.

Alors la base, elle est faite de la formule suivante : PW = ½ * Cp* p * A * v3. « PW » c’est la capacité énergétique en question (juste l’histoire de montrer la parenté avec l’anglais ‘power’), « v » c’est la vitesse du vent, « A » représente la superficie totale du rotor (hélice), « p » symbolise la densité de l’air (p = 1.225kg/m3), et enfin « Cp » est le coefficient de capacité, ou, si vous voulez, d’efficacité énergétique. Cette équation est par ailleurs un bon prétexte pour faire un peu prof, de ma part, et de montrer la distinction entre les facteurs exogènes et endogènes d’une technologie. Ici, les facteurs exogènes, c’est la vitesse du vent et la densité de l’air. Cette dernière est constante, donc en terme des forces externes on a « ½ * p * v3 = 0,6125* v3».

Dans ma belle ville de Krakow (Pologne) la vitesse du vent aujourd’hui est d’à peu près 20 km/h = 20 * 0,277777778 m/s = 5,55555556 m/set c’est une brise agréable. Élevée à la puissance trois et multipliée par 0,6125, cette brise donne une capacité exogène de 105,0240057 kW. Ça, c’est ce que la mère Nature nous donne. Ma petite turbine peut faire un usage plus ou moins efficace de ce don, suivant la surface totale Ade l’hélice et l’efficacité énergétique Cp. Cette dernière peut varier, selon Bhutta et al.(2012[3]) entre 59% et 72%, quoi que ça change énormément suivant la technologie exacte. Même des trucs bêtes, comme la rugosité du matériel dont est faite l’hélice, jouent un rôle différent suivant la vitesse du vent. D’autre part, vu la vague montante d’innovation dans le domaine (consultez Ça me démange, carrément) j’assume que ça progresse, ces derniers temps. Je vais être conservatif et prendre une efficacité moyenne entre 59% et 72%, soit Cp= 65,5%. Le prototype de cette turbine no. EP 3 214 303 A1offre une superficie active de l’hélice égale à A = 1,334 m2et ça me donne, de tout en tout, PW = 1,334 *65,5% * 105,0240057 = 91,76682549 kW.

Ça a l’air prometteur. Suivant les données sur la consommation d’énergie, moi, comme Polonais moyen statistique, j’ai besoin de 0,56 kW, en moyenne, à mon usage personnel, pour mener la vie que je mène. Si je ne me suis pas gouré dans les calculs, avec une brise agréable de 20 kilomètres – heure, ce machin génère une capacité suffisante pour plus de 180 Polonais moyens statistiques comme moi. Je vérifie la probabilité d’avoir une brise comme ça sur toute l’année et là, je vois le premier problème. La vitesse du vent à laquelle cette turbine commence à produire de l’énergie utile est de v = 1,9 m/set c’est la vitesse moyenne du vent à Krakow sur les 12 derniers mois. Les jours de vent au-delà de v = 1,9 m/sc’est surtout le printemps et l’été ou, en d’autres termes, ma turbine aurait une chance quelconque de produire de l’énergie durant à peu de choses près la moitié de l’année. Sur le mois dernier, la vitesse moyenne était de v = 2,36 m/s et ça donne PW = 1,334 *65,5% * 0,6125 * 2,363= 7,034597146 kW, soit entre 13 et 14 Polonais statistiques moyens.

C’est moins optimiste mais plus réaliste, en même temps. Lorsque je traduis ces nombres en des faits de la vie quotidienne, j’ai la vision d’une petite communauté locale qui durant la saison venteuse de l’année peut satisfaire sa demande ménagère d’énergie avec un système des turbines éoliennes de taille tout aussi ménagère.

Ma ville, Krakow, ce n’est pas vraiment la capitale du vent. L’endroit est un réseau des vallées post-glaciales tortueuses, avec juste quelques plaines un peu plus spacieuses et l’ironie du sort veut que ces plaines soient placées surtout dans des endroits à risque élevé d’inondation. En revanche, toute la Pologne centrale et septentrionale, ça change énormément. La côte de la Baltique, par exemple, c’est une vitesse moyenne du vent égale à v = 12,9 m/set ça donne PW = 1,334 *65,5% * 0,6125 * 12,93= 1148,873874 kW.Plus d’un mégawatt, suffisant pour plus de deux milles Polonais statistiques moyens. Eh ben, dites donc, placée au bon endroit, cette petite turbine éolienne est un vrai ouragan !

Bon, je crois que je la vois venir, cette absorption de technologie. Avec la vague montante d’innovation, cela veut dire une impulsion puissante de développement pour les régions les plus favorisées en termes de conditions naturelles. Les régions côtières et les grandes plaines sont naturellement favorisées en ce qui concerne l’éolien. La banalisation des technologies d’énergétique renouvelable peut provoquer un changement profond de la géographie d’habitat humain. Des endroits typiquement ruraux en Europe peuvent soudainement devenir attrayants pour créer des villes.

Je continue à vous fournir de la bonne science, presque neuve, juste un peu cabossée dans le processus de conception. Je vous rappelle que vous pouvez télécharger le business plan du projet BeFund(aussi accessible en version anglaise). Vous pouvez aussi télécharger mon livre intitulé “Capitalism and Political Power”. Je veux utiliser le financement participatif pour me donner une assise financière dans cet effort. Vous pouvez soutenir financièrement ma recherche, selon votre meilleur jugement, à travers mon compte PayPal. Vous pouvez aussi vous enregistrer comme mon patron sur mon compte Patreon. Si vous en faites ainsi, je vous serai reconnaissant pour m’indiquer deux trucs importants : quel genre de récompense attendez-vous en échange du patronage et quelles étapes souhaitiez-vous voir dans mon travail ?

[1]Muhammad Mahmood Aslam Bhutta, Nasir Hayat, Ahmed Uzair Farooq, Zain Ali, Sh. Rehan Jamil, Zahid Hussain (2012) Vertical axis wind turbine – A review of various configurations and design techniques, Renewable and Sustainable Energy Reviews 16 (2012) 1926–1939

[2]Howell, R., Qin, N., Edwards, J., Durrani, N. (2010) Wind tunnel and numerical study of a small vertical axis wind turbine, Renewable Energy, 35 (2), pp. 412- 422

[3]Muhammad Mahmood Aslam Bhutta, Nasir Hayat, Ahmed Uzair Farooq, Zain Ali, Sh. Rehan Jamil, Zahid Hussain (2012) Vertical axis wind turbine – A review of various configurations and design techniques, Renewable and Sustainable Energy Reviews 16 (2012) 1926–1939

Ça me démange, carrément

Ces derniers jours, je me suis rendu compte qu’à part ce blog et ces business plans dont la préparation je documente ici, il faut que j’écrive quelque chose de scientifique. Il faut que je pose une hypothèse de nature générale et une méthode de recherche pour la vérifier. Je passe donc en revue les différentes idées qui sont venues dans ma tête durant les 6 – 8 derniers mois. J’ai beaucoup travaillé sur des business plans, donc logiquement le développement scientifique correspondant devrait s’en tenir plutôt à la microéconomie et/ou à la gestion. Vu la direction courante de ces business plans que je prépare, le marché de l’énergie – en combinaison avec les solutions FinTech – semble être le champ empirique privilégié pour cette science que je suis censé présenter.

J’avais découvert, il y a déjà quelque temps, que je suis plutôt empiriste que rationaliste dans ma méthode scientifique. Je regarde autour de moi, je renifle, je tâtonne s’il le faut, et je me fais une idée de ce que j’observe. Petit à petit, je peaufine cette idée jusqu’à ce qu’elle devienne une hypothèse. Une fois ma petite hypothèse en place, je retourne vers la réalité empirique, seulement cette fois de manière plus respectable : je catégorise et je mesure. J’essaie de voir des régularités quantifiables et je reformule mon hypothèse par référence à ces régularités. J’essaie de voir si je peux avancer une hypothèse intelligible que je puisse ensuite accompagner d’une preuve empirique.

Je réassume les observations empiriques que j’ai faites durant ces derniers mois, surtout en ce qui concerne les énergies renouvelables et le FinTech. Tout d’abord, je peux observer comme une vague technologique de miniaturisation dans le secteur des énergies renouvelables. Les moulins à vent, les turbines hydrauliques, même les centrales électriques solaires à chaleur solaire concentrée : tout ce bazar se rétrécit en termes de la taille des formes utilitaires. L’énergétique renouvelable est en train de se démocratiser en termes de taille et de s’adapter à une géographie dispersée. En parallèle à la miniaturisation, une maximisation a lieu, aussi paradoxal que ça puisse paraître. Je suis régulièrement les nouveautés technologiques dans le domaine des énergies renouvelables, par exemple avec https://www.techinsider.com, et je peux remarquer une vague des projets de taille gargantuesque. Dans l’éolien, par exemple, en parallèle au lancement des turbines de taille d’une machine à laver il y a ces turbines géantes que les Ecossais installent en mer.

Lorsqu’une technologie commence à prendre des formes utilitaires de plus en plus variées, cela veut dire son adaptation à la structure sociale, en d’autres mots sa banalisation. C’est une phase cruciale de changement technologique, car l’adaptation devient réciproque : à mesure que la technologie donnée prend des formes de mieux en mieux adaptées aux contextes locaux spécifiques, lesdits contextes changent de forme pour absorber cette technologie de plus en plus vite et avec de plus en plus d’aise. Alors voilà une jolie hypothèse : « Les technologies d’exploitation des sources renouvelables d’énergie sont dans leur phase de banalisation, avec une adaptation de plus en plus poussée et réciproque entre lesdites technologies et les structures sociales qui les absorbent ».

L’hypothèse, elle a beau être jolie, mais ce qu’il me faut c’est ce qu’elle soit empiriquement vérifiable. Sans cet attribut de preuve empirique possible, une hypothèse reste spéculative et selon Milton Friedman, les hypothèses spéculatives, y en a tout un tas et on ne sait pas vraiment quoi en faire. Il se fait que j’ai de l’expérience dans l’étude quantitative des brevets ainsi que des demandes de brevet. Une demande de brevet témoigne qu’un certain effort de recherche et développement avait été mis dans une invention qui, à son tour, est suffisamment originale pour être reconnue comme une nouveauté et pour avoir des chances de devenir une invention brevetée. Le nombre des demandes de brevet en un endroit et temps donné, ainsi que dans un champ spécifique de recherche et développement reflète l’effort relatif.

En revanche, un brevet assigné à une invention témoigne d’une originalité ainsi que d’une priorité temporelle suffisante pour que l’invention donnée reçoive la protection légale en des termes de propriété intellectuelle. Le nombre de brevets octroyés en un endroit et temps donné, dans un champ spécifique de recherche, est une mesure de la quantité des technologies nouvelles et originales à être mises en utilisation.

J’ai bénéficié des bienfaits de ce moteur de recherche de Google – https://patents.google.com– pour se faire une idée empirique de ce processus de banalisation des technologies. J’avais pioché aussi bien les demandes de brevets que les brevets eux-mêmes dans quatre domaines technologiques des énergies renouvelables : l’éolien, l’hydraulique, le photovoltaïque et enfin l’énergie solaire concentrée. Je rappelle que cette dernière c’est le truc des gros miroirs paraboliques qui absorbent la chaleur du soleil et la transforment en chaleur industrielle (vapeur), qui, à son tour, travaille ensuite normalement comme dans une centrale électrique thermique, en propulsant une turbine électrique.

Je me suis concentré sur trois offices des brevets importants dans le monde : l’Office Européen des Brevets (OEB), The US Patent and Trademark Office (USPTO) aux États-Unis, et l’office des brevets de la République Populaire Chinoise (OBC). Voilà le lien hypertexte au fichier Excel avec les résultats de cette excursion empirique. Je sais que certains systèmes, sur des ordinateurs personnels, ont des préjugés en ce qui concerne les fichiers Excel et peuvent bloquer leur affichage ou téléchargement. Pour ceux parmi vous, mes chers lecteurs, dont les systèmes personnels témoignent de cette aversion particulière, je reproduis les tableaux de ce fichier plus loin, en-dessous du texte.

Voilà donc que je peux confronter mon hypothèse avec des faits quantifiables. Je fais une assomption additionnelle : si une banalisation des technologies d’énergétique renouvelable est effectivement en train de survenir, elle est liée à un effort d’innovation. Si une nouvelle variété de turbine hydraulique, par exemple, est prête à être commercialisée, elle va se démarquer, par des détails significatifs, des technologies précédentes. Toutes les innovations dans le domaine ne seront pas forcément soumises aux procédures de brevet, néanmoins un changement substantiel dans le nombre d’inventions qui y sont soumises est une mesure dudit effort d’innovation. La banalisation d’un domaine donné de technologie devrait donc être associée à un nombre accru d’inventions brevetées.

Dans l’éolien, un tel changement est visible et – ce qui est intéressant – il est visible plus au niveau des brevets octroyés qu’au niveau des demandes nouvelles de brevet. On peut voir comme une vague technologique qui continue à monter. C’est tout comme si, ces dernières années, un certain nombre des procédures de brevet ait passé dans la phase de « secouer les rênes » et de mise en exploitation accélérée. Je profite déjà de cette première observation pour attirer votre attention à une différence intéressante entre l’Europe et les États-Unis d’une part et la Chine d’autre part. En Europe et aux États-Unis il y a normalement plus de demandes de brevet que des brevets octroyés : la procédure de brevetage fonctionne comme un tri. Les inventions soumises à la procédure sont sélectionnées et certaines de parmi elles sont éliminées ou bien s’enlisent dans des longs procès légaux en ce qui concerne leur priorité.

En Chine, vous pouvez observer l’inverse : normalement il y plus des brevets octroyés que des demandes déposées. Honnêtement, j’ai un savoir des plus superficiels sur le fonctionnement du système légal chinois et dans ce que je vais avancer je m’appuie sur des cas occasionnels que j’avais étudiés. Apparemment, en Chine, une demande de brevet conduit fréquemment au sciage de l’invention soumise à ladite demande en tout un ensemble des brevets différents. Fréquemment, c’est même une stratégie délibérée de la part d’entités qui sollicitent la protection légale de leurs inventions.

Dans le photovoltaïque, nous pouvons observer quelque chose de similaire à l’éolien : une vague montante des brevets, quoi que dans ce cas, cette vague semble avoir reculé un peu en 2017. Par contre, dans le solaire concentré, je vois une vague d’innovation qui continue à gagner en hauteur. C’est par ailleurs bien ce que je pressentais dans mes os depuis un certain temps : le photovoltaïque s’est un peu essoufflé en termes de changement technologique, pendant que le solaire concentré ne fait que commencer à valser.

Comme je jette un coup d’œil sur l’hydroélectricitéje vois quelque chose de similaire, donc une vague montante de brevets octroyés, mais je vois aussi une autre disparité géographique. L’Europe est systématiquement en recul derrière les États-Unis et la Chine en termes d’intensité de changement technologique dans tous les quatre domaines étudiés ici, mais en termes d’hydroélectricité, ce n’est plus du recul : c’est carrément une capitulation. Ça me révolte quoi que ça ne m’étonne que moyennement. Ça me révolte parce que l’énergie hydraulique, côte à côte avec l’éolien, c’est pratiquement ce qui eût bâti la civilisation européenne entre le 11èmeet le 19èmesiècle. Nous avons, sur ce petit continent montagneux, un réseau fluvial des plus favorables et ça avait été aussi un facteur puissant de succès développemental de la civilisation européenne. Voir tout ce potentiel tellement inexploité en termes d’énergie, ça me démange, carrément.

Tout en étant révolté, je ne suis que moyennement étonné. J’ai déjà rencontré plusieurs opinions critiques quant au développement de l’hydroélectrique en Europe. D’une part, l’exploitation des rivières, au moins pour l’exploitation des turbines hydrauliques, semble être définitivement sur-régulée. Où que nous posions le pied, au bord d’une rivière, il y a des terrains exclus d’exploitation pour des raisons environnementales. J’adore les canards sauvages, mais je déteste cette espèce d’êtres humains sauvages qui excluent d’avance tout compromis entre un gîte des canards et une turbine hydraulique locale.

En plus, le secteur d’énergie en Europe est extrêmement concentré. En dépit de toute la libéralisation de ces trois dernières décennies, nous vivons toujours dans un oligopole poussé et les oligopoles, ça ne favorise pas la banalisation des technologies.

Bon, fini de penser science, pour aujourd’hui. Je continue à vous fournir de la bonne science, presque neuve, juste un peu cabossée dans le processus de conception. Je vous rappelle que vous pouvez télécharger le business plan du projet BeFund(aussi accessible en version anglaise). Vous pouvez aussi télécharger mon livre intitulé “Capitalism and Political Power”. Je veux utiliser le financement participatif pour me donner une assise financière dans cet effort. Vous pouvez soutenir financièrement ma recherche, selon votre meilleur jugement, à travers mon compte PayPal. Vous pouvez aussi vous enregistrer comme mon patron sur mon compte Patreon. Si vous en faites ainsi, je vous serai reconnaissant pour m’indiquer deux trucs importants : quel genre de récompense attendez-vous en échange du patronage et quelles étapes souhaitiez-vous voir dans mon travail ?

Tableau 1 – Brevets octroyés et demandes de brevets dans les technologies éoliennes

Année OEB brevets octroyés OEB demandes de brevet déposées USPTO brevets octroyés USPTO demandes de brevet déposées Chine OBC brevets octroyés Chine OBC demandes de brevet déposées
2001 374 1486 2191 3285 2235 1267
2002 550 1585 2323 3381 2386 1768
2003 758 1716 2324 3731 2720 2392
2004 763 1980 2342 4189 3300 3218
2005 722 1969 2138 4499 3673 4076
2006 901 2126 2497 5071 4824 5623
2007 804 2399 2509 5606 6696 6744
2008 857 2749 2481 6229 8640 8787
2009 764 3182 2660 6992 11478 10937
2010 1008 3749 3648 8220 15652 13295
2011 1192 4464 4398 9225 20661 17906
2012 1391 4479 5389 9488 27254 22090
2013 1666 4260 6051 9774 33328 26225
2014 1659 4643 7194 10078 35338 31693
2015 2099 4395 7375 9993 48821 40055
2016 3048 2734 7813 8355 56485 45724
2017 3273 814 8988 4957 62516 41857

 

Tableau 2 – Brevets octroyés et demandes de brevets dans les technologies hydroélectriques

Année OEB brevets octroyés OEB demandes de brevet déposées USPTO brevets octroyés USPTO demandes de brevet déposées Chine OBC brevets octroyés Chine OBC demandes de brevet déposées
2001 21 73 91 161 249 172
2002 19 72 81 159 259 191
2003 38 81 102 221 331 295
2004 35 122 111 224 344 363
2005 21 110 107 254 411 446
2006 40 125 108 333 462 614
2007 20 150 106 451 735 751
2008 41 221 146 569 966 1041
2009 29 241 127 707 1269 1314
2010 55 331 243 652 1836 1437
2011 48 377 327 774 2396 1948
2012 69 394 348 618 2977 2589
2013 86 365 421 643 3541 3001
2014 85 343 521 592 3727 3246
2015 144 349 498 465 5656 4057
2016 197 186 482 304 5890 4870
2017 207 69 603 2 6229 4280

 

Tableau 3 – Brevets octroyés et demandes de brevets dans les technologies photovoltaïques

Année OEB brevets octroyés OEB demandes de brevet déposées USPTO brevets octroyés USPTO demandes de brevet déposées Chine OBC brevets octroyés Chine OBC demandes de brevet déposées
2001 541 2214 3000 4704 1099 1280
2002 752 2263 3062 4972 1413 1770
2003 1010 2469 3219 5489 1831 2540
2004 1015 2834 3256 6421 2149 3177
2005 892 3427 2973 7086 2519 4099
2006 1137 3936 3554 8314 3139 5499
2007 988 4359 3496 9144 4661 7424
2008 1111 5063 3620 10342 6347 9235
2009 1043 6022 4089 12082 9001 12890
2010 1365 6856 5882 14541 13550 17161
2011 1587 7135 6804 16800 20681 21771
2012 1836 6872 8637 16624 28039 26413
2013 2073 6889 10158 17512 34288 29462
2014 2159 6679 12287 17278 30017 30250
2015 2440 6853 12824 16809 43855 35899
2016 3884 3775 13444 14005 53246 40760
2017 4242 859 14973 8815 55365 35507

 

Tableau 4 – Brevets octroyés et demandes de brevets dans la technologie solaire concentrée

Année OEB brevets octroyés OEB demandes de brevet déposées USPTO brevets octroyés USPTO demandes de brevet déposées Chine OBC brevets octroyés Chine OBC demandes de brevet déposées
2001 116 559 702 1154 69 293
2002 168 622 767 1191 115 389
2003 223 639 761 1409 183 544
2004 240 722 679 1613 298 694
2005 191 876 672 1893 324 1003
2006 254 1084 756 2209 396 1308
2007 224 1222 761 2548 621 1629
2008 252 1576 728 3055 791 2262
2009 269 1849 881 3670 1149 3316
2010 344 2153 1412 4367 1762 4460
2011 409 2143 1758 5103 2651 5540
2012 476 2092 2241 5017 3640 6177
2013 533 1925 2726 5142 4155 6323
2014 638 1843 3375 5055 4208 6348
2015 693 1815 3610 4896 6102 7741
2016 1080 958 3682 3699 7557 7771
2017 1218 152 3929 2400 7723 5862