MALTOSE - Modélisation de l’ArtificiaLisaTion des sols et Optimisation de la SEquence ERC : potentiels, trajectoires, acceptabilité

En 2021, la loi Climat et Résilience fixe l’objectif d’atteindre le Zéro Artificialisation Nette (ZAN) en 2050 et de réduire de moitié le rythme de consommation des Espaces Naturels Agricoles et Forestiers en 10 ans. Elle pose un cadre général définissant l’artificialisation et prenant en compte la fonctionnalité des sols. L’artificialisation est ainsi définie dans le code de l’urbanisme (L. 101-2-1) comme “comme l’altération durable de tout ou partie des fonctions écologiques d’un sol, en particulier de ses fonctions biologiques, hydriques et climatiques, ainsi que son potentiel agronomique par son occupation ou son usage.” 

Par ailleurs, des méthodologies ont été récemment développées pour prendre en compte cette multifonctionnalité des sols dans les documents d’urbanisme (MUSE; Branchu et al., 2018). Pour autant, on observe des lacunes quant à la déclinaison de ces approches dans une solution technique. Les collectivités sont dépourvues d’outils pour planifier leurs trajectoires selon cette nouvelle réglementation.  

Le projet MALTOSE s’articule autour de l’élaboration de deux outils complémentaires :  

• un modèle d’autodiagnostic de l’artificialisation et de la multifonctionnalité des sols ;  
• un modèle d’intelligence artificielle distribuée simulant des trajectoires conjuguant sobriété foncière, maintien de la multifonctionnalité des sols et développement territorial.

Les outils ont vocation à être appliqués sur deux territoires démonstrateurs (le territoire du SCoT du Grand Rovaltain, et le territoire du SCoT de l’Aire Gapençaise) afin d’évaluer les impacts socio-environnementaux de différentes trajectoires de planification territoriale dans un contexte de changement climatique.  

Enfin, outre la part du projet liée au développement méthodologique, le projet vise à intégrer des méthodologies issues des sciences comportementales pour questionner la perception des principes et des enjeux de l’artificialisation auprès de plusieurs groupes d’élus et d’évaluer l’acceptabilité des trajectoires de planification territoriale simulées.  

Le projet MALTOSE montre qu’il est tout à fait possible de concilier développement économique, sobriété foncière et préservation des sols. La méthode et les outils développés ont été co-construits et testés avec succès sur deux territoires contrastés : le SCoT du Grand Rovaltain et le SCoT de l’Aire Gapençaise.

Plus précisément, l’outil développé pour analyser et diagnostiquer l’artificialisation des sols a permis de gagner en précision et fiabilité des données, d’automatiser le processus calculatoire, d’intégrer la multifonctionnalité des sols (méthode MUSE) et de s’adapter aux contextes locaux.

En outre, le projet a permis de développer une méthode de filtrage automatisé pour identifier le potentiel foncier mobilisable dans les territoires, permettant un gain de temps substantiel aux collectivités. 

Enfin, la modélisation géo-prospective par intelligence artificielle distribuée a permis de simuler des scénarios de trajectoires optimisées, répondant aux enjeux locaux de développement durable et de préservation des sols.  

Le projet répond ainsi aux principaux besoins exprimés par les élus locaux pour l’élaboration et la mise en œuvre de trajectoires de sobriété foncière à l’échelle des territoires. 

• Rapport final
• Vidéo récapitulative des résultats du projet de recherche MALTOSE