Le stockage à long terme des déchets nucléaires constitue un des problèmes majeurs les plus difficiles à résoudre et auxquels font face différents pays qui utilisent l’énergie nucléaire. La Finlande est le seul pays qui a réussi à construire un site d’enfouissement de haute activité : le dépôt Onkalo peut être considéré à ce jour comme le plus grand site d’enfouissement en profondeur des déchets nucléaires à long terme. Derrière ce succès, un travail énorme guidé par une approche « long-termiste » radicale a été effectué par un groupe d’experts de différents domaines dirigé par la société de gestion des combustibles nucléaires finlandaise Posiva. Dans son livre Deep Time Reckoning, Vincent Ialenti fournit une étude de cas détaillée du « safety case », où les experts impliqués dans la construction du site d’enfouissement nucléaire démontrent le caractère « long-termiste » du site, sa capacité de résistance et sa longue durée de vie allant jusqu’à plus d’une centaine des millions d’années. L’auteur souligne l’attention de Posiva à la réflexion à long terme et part de ce cas d’étude pour fournir une inspiration et des conseils au monde entier en rapport avec la gestion de notre planète. Ialenti s’adresse à un large public – instruit, expert et profane – intéressé par la réflexion à long terme. Professeur adjoint de recherche à l’Université George Washington et candidat postdoctoral à l’Université de Colombie-Britannique, cet anthropologue se spécialise dans les questions des ressources énergétiques. Ses intérêts de recherche et ses écrits sont tournés vers les déchets nucléaires, l’anthropologie, le temps profond, la sécurité environnementale, les temporalités accidentelles. Il a passé deux ans en Finlande à enquêter sur le projet de la construction du site nucléaire et sur les experts de la société Posiva (2012-2014). Ce livre est l’aboutissement de son travail ethnographique de terrain et constitue une réponse à deux crises : une crise écologique, « l’Anthropocène », et une crise intellectuelle, « la déflation de l’expertise ». La première renvoie au fait que l’humanité constitue désormais une force tellurique de la nature opérant des transformations géologiques et écologiques profondes nuisibles sur notre planète. Il nous faut relever ce défi par la réinvention de nos façons de penser et d’agir pour mieux assurer la survie à long terme de la planète. Nous devons être des calculateurs compétents du temps profond. La deuxième renvoie au fait qu’il existe aujourd’hui un scepticisme généralisé envers les connaissances technocratiques, accentuant la méfiance du public envers les experts et leurs découvertes. La déflation de l’expertise a entre autres été renforcée par la non-réalisation des prédictions des experts ainsi que leurs échecs d’anticipation dans différents domaines. Pour contrer ces deux crises, écouter les experts visionnaires « long-termistes » fait partie de la solution. Ialenti critique la vision court-termiste qui caractérise nos sociétés et civilisations d’aujourd’hui par rapport à la question du changement climatique et se positionne en faveur du « long-termisme » dont font preuve les experts du cas du site des déchets nucléaires finlandais qui doit tous nous inspirer. L’introduction du livre ouvre l’analyse du « safety case » du site d’enfouissement nucléaire Onkalo que les experts ont réussi à établir pour une période allant au-delà des 10 000 années à venir. Elle démontre les particularités de la Finlande, qui est présentée comme un pays avec une culture de confiance publique élevée dans son gouvernement et dans ses experts. Cette particularité culturelle accroît l’acceptabilité sociale et le soutien citoyen dans les projets publics. Elle a grandement contribué à la réussite du projet de construction du site de stockage des déchets nucléaires en Finlande, contrairement à d’autres pays comme les …
Deep Time Reckoning: How Future Thinking Can Help Earth Now, de Vincent Ialenti, Cambridge, MA, The MIT Press, 2020, 208 p.[Record]
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Fabrice M. Mukendi
Département de science politique, Université du Québec à Montréal
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