Deux collectivités voisines publient la même année leurs chiffres sur les surfaces artificialisées. À quelques kilomètres de distance, les taux diffèrent de plusieurs points, et chacun soupçonne l'autre de minimiser. En réalité, les deux calculs sont peut-être parfaitement honnêtes. Le problème commence avant la mesure, au moment de choisir ce qu'on regarde, avec quelles images et sur quelle période. Comparer des chiffres sans comparer ces choix revient à additionner des températures relevées dans des pièces différentes. Et personne, dans le débat public, ne pose ces questions.
La définition du sol artificialisé, premier nœud du problème
Avant de parler pixels ou millésimes, il faut s'entendre sur ce qu'on mesure. Un parking en gravier compacté est-il un sol artificialisé ? Un terrain de sport enherbé ? Une prairie pâturée dont le couvert a été retourné il y a trois ans ?
La réponse change selon qu'on raisonne en termes d'usage ou de couverture physique. Le ZAN, qui occupe l'espace médiatique depuis quelques années, tranche en partie en introduisant une nomenclature nationale, mais cette nomenclature elle-même s'appuie sur des données dont la finesse varie d'un territoire à l'autre.
Le débat public cite des surfaces sans jamais citer la source ni le millésime. C'est un angle mort remarquable pour un sujet qui engage des décisions d'urbanisme sur vingt ou trente ans. Un élu qui annonce une baisse de l'artificialisation de sa commune sans dire s'il parle de logements construits, de surfaces imperméabilisées ou de parcelles classées en zone urbaine ne donne pas une information, il donne une ambiance.
Ce que change le millésime dans une comparaison
Prenez deux jeux de données produits à partir des mêmes images, avec la même définition et la même résolution. S'ils ne datent pas de la même année, leurs résultats divergent, et ce n'est pas une erreur de calcul : c'est simplement que le territoire a bougé entre les deux prises de vue. Un lotissement achevé en juin apparaît dans le millésime de septembre, pas dans celui de mars, et la surface artificialisée varie d'autant.
Cet exemple paraît trivial, pourtant les documents d'urbanisme comparent régulièrement des chiffres issus de millésimes différents sans le signaler. Le lecteur pressé retient un écart et lui cherche une cause politique, alors que la cause est d'abord calendaire. Quand l'imagerie permet d'identifier les évolutions d'un territoire dans le temps, elle permet aussi, paradoxalement, de rendre visibles les pièges des comparaisons hâtives entre deux états qui ne se succèdent pas.
La solution n'est pas de réclamer un millésime unique pour tout le territoire, ce qui aurait ses propres inconvénients, mais de rendre le millésime inséparable du chiffre. Une surface artificialisée sans date n'est pas un fait, c'est une opinion déguisée en statistique.
La résolution qui fait apparaître ou disparaître des bâtiments
Une grange isolée de trente mètres carrés existe-t-elle dans une image à vingt mètres de résolution ? Non. Elle se fond dans le pixel environnant, et l'algorithme qui classe les sols n'en saura jamais rien. La résolution native de vingt centimètres évoquée pour certaines couvertures du territoire français change la donne : à cette échelle, un abri de jardin devient un objet identifiable, une dalle de béton se détache d'un champ, une allée gravillonnée se distingue d'un chemin de terre.
Le choix de la résolution n'est pas qu'une affaire technique. Il conditionne ce qu'une collectivité peut honnêtement affirmer sur son territoire. Une commune rurale qui s'appuie sur une image à basse résolution sous-estimera mécaniquement son artificialisation diffuse, celle des écarts et des hameaux, alors qu'une commune dense verra ses résultats moins sensibles à ce paramètre. D'où des écarts entre territoires qui tiennent au référentiel, pas au réel.
La carte Imagerie mondiale, proposée comme fond de carte à plusieurs échelles, repose sur une pyramide multi-échelles pensée pour une visualisation fluide à tous les niveaux de zoom. Couvrir l'essentiel de la planète avec des images récentes et haute résolution suppose d'assembler des sources commerciales et communautaires de qualités inégales, puis d'en tirer une couche raster statique optimisée pour l'affichage. Ces données sont précieuses pour repérer des tendances, mais elles ne remplacent pas une acquisition locale plus fine quand l'enjeu est une mesure réglementaire.
D'où viennent les images, et que regarde-t-on vraiment ?
Les pixels contiennent plus que de la couleur. Qu'il s'agisse d'imagerie optique ou radar, chaque pixel transporte une information qui peut être extraite en tant que couche et croisée avec d'autres données. L'imagerie multispectrale, par exemple, modifie le style d'une image pour mettre en évidence une végétation saine ou une surface imperméable, et cette distinction intéresse directement la mesure de l'artificialisation.
Un sol nu, une pelouse sèche et un toit de tôle peuvent se ressembler en couleurs naturelles et se séparer nettement dans l'infrarouge. Ces couches d'information, une fois isolées, peuvent révéler des motifs que l'œil ne perçoit pas immédiatement et offrent une lecture plus fine du territoire.
Esri France donne accès à ce type de couches, qu'il s'agisse d'imagerie mondiale, d'orthophotographies à vingt centimètres ou de services d'analyse de pixels à partir du satellite Landsat 8. Les utilisateurs de ces données sont des collectivités, des ministères, des bureaux d'études, et ils ne viennent pas y chercher la même chose : visualiser, analyser, intégrer dans un projet d'aménagement. Esri France propose des couches raster dynamiques pensées pour des visualisations définies par l'utilisateur, un détail qui compte quand la manière d'afficher influence la manière d'interpréter.
Les angles morts d'une mesure visuelle
Quelques questions devraient accompagner tout chiffre d'artificialisation publié sans son mode d'emploi, et il est rare qu'on les pose.
- Quelle définition du sol artificialisé a été retenue pour établir le chiffre ?
- Les images utilisées pour la détection datent-elles de la même année, voire de la même saison ?
- Un pixel classé comme surface bâtie dans une image multispectrale l'est-il aussi dans une orthophoto visible ?
- La résolution retenue est-elle suffisante pour détecter l'habitat diffus et les petites surfaces imperméabilisées ?
- Le chiffre cité correspond-il à une mesure directe de l'imperméabilisation ou à un classement administratif des parcelles ?
Chacune de ces questions renvoie à un choix qui peut faire varier le résultat final sans qu'aucune manipulation n'ait eu lieu. C'est ce qui rend le sujet inconfortable : on aimerait qu'un chiffre soit un chiffre, et il se révèle être l'aboutissement d'une série de décisions invisibles.
Mesurer sans comparer l'incomparable
La conclusion tient en une phrase : deux jeux de données honnêtes donnent deux résultats différents sur le même territoire, et l'écart vient du référentiel, pas du calcul. Le millésime, la résolution et la définition retenue forment le triangle dans lequel toute mesure prend son sens.
Sortez-en un chiffre, il flotte sans rien dire. Remettez-le dans son référentiel, il raconte une histoire datée, située, discutable. Et vous, la prochaine fois qu'on vous citera une surface artificialisée, demanderez-vous d'abord à quelle date et selon quelle définition elle a été mesurée ?
