Le nouvel entrepôt XXL que Monoprix a inauguré officiellement le 14 octobre dans le Parc Prologis Moissy 2 Les Chevrons en Seine-et-Marne est marquant à plus d’un titre. Et pas uniquement par sa taille : 100 000 m², dont 65 000 m² ont été livrés depuis août et les 35 000 m² restants le seront fin décembre. "Nous entrons dans une nouvelle génération d’entrepôts. Il s’agit du premier bâtiment logistique carbone neutre au monde", a lancé fièrement Olivier Barge, vice-président chargé du management des projets et de l’innovation pour l’Europe du Sud chez Prologis.
Sur toutes les étapes du cycle de vie du bâtiment
Une multitude d’actions ont été entreprises pour atteindre cet objectif portant sur toutes les étapes du cycle de vie du bâtiment, de sa construction à son exploitation sur une période de 50 ans (même si la durée du bail renouvelable entre Monoprix et Prologis n’est initialement que de 12 ans). Cela va de l’optimisation et la réduction de la consommation d’énergie et des déchets (le site est issu d’une ancienne friche industrielle, avec 20 % de matériaux recyclés), à la mise en place d’outils digitaux en passant par l’utilisation d’énergies décarbonées et de matériaux biosourcés.
Sans ces efforts, un outil de cette taille aurait produit en 50 ans quelque 150 000 t de gaz à effet de serre. L’empreinte carbone a été réduite de 80 %, et les 20 % restants feront l’objet d’action de compensation.
Un système de chauffage géothermique
Au-delà des solutions désormais presque classiques (éclairage LED, gestion des eaux pluviales, panneaux photovoltaïques en toiture, nichoirs, ruches, etc), il est à noter que c’est le premier entrepôt à être équipé d’un système innovant de chauffage géothermique conçu par la greentech française Accenta. Composé d’une multitude de circuits fermés hydrauliques qui s’enfoncent jusqu’à 100 m de profondeur, le dispositif permet, grâce à des pompes à chaleur, de stocker dans le sol la chaleur de l’été pour en restituer une partie en hiver.
L’innovation réside aussi dans l’utilisation d’algorithmes de machine learning pour le pilotage et le calcul des besoins réels du bâtiment afin de stocker la juste quantité de chaleur et optimiser ainsi les rendements thermodynamiques, avec une consommation énergétique qui baisse de 70 % par rapport à une chaudière à gaz et 80 % d’émissions CO2 en moins.
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