Résili-Score
Type : application
Thème : environment_and_energy
Mots-clés : inondation,opendatauniversity,resilience,risque-inondation,risques-climatiques

**Résili-Score** est un outil cartographique grand public qui évalue la résilience territoriale de Bordeaux Métropole face aux risques climatiques et industriels, à l'échelle d'une grille de 250m.

Inspiré du Nutri-Score, il attribue à chaque cellule un **score de A à E** calculé à partir d'indicateurs composites :

* **Aléa inondation** (zones inondables, proximité des cours d'eau)

* **Îlots de chaleur urbains** (température de surface, végétalisation)

* **Risques industriels** (sites SEVESO, ICPE, proximité des installations classées)

La contribution de chaque indicateur au score final est explicitée via **SHAP**, pour garantir la transparence du calcul et permettre à l'utilisateur de comprendre *pourquoi* sa zone obtient telle note, pas seulement la note elle-même.

### Public visé

L'application s'adresse **aux habitants** de la métropole, pour leur permettre de visualiser l'exposition de leur quartier aux risques majeurs de façon accessible.

### Statut du projet, démonstrateur

Résili-Score est à ce stade un **prototype démonstratif** issu d'un hackathon d'une semaine. Deux points en particulier nécessiteraient un travail complémentaire avant une mise en production :

* **Pondération des risques** : la formule de calcul actuelle est une proposition ; elle est pensée pour être **ajustée par des experts** (hydrologues, spécialistes des risques industriels, agents des collectivités) afin de refléter fidèlement les réalités du terrain.

* **Palette chromatique** : le dégradé vert vers rouge repris du Nutri-Score est efficace pour la lisibilité du score, mais peut être **anxiogène** sur une carte de risques destinée au grand public. Une palette plus neutre (ou un affichage progressif) serait à privilégier en production.

En interne, un **clustering K-means** classe également chaque cellule dans une typologie de zone (résidentielle dense, péri-urbaine, industrielle, etc.) pour contextualiser le score. Ce classement reste transparent pour l'utilisateur final.

<https://github.com/UsagerLambda/Hackathon-Bordeaux>

Projet réalisé par Clément CHASSEMON, Lucas SCIANNA et Mila AUDU dans le cadre d'un hackathon Bordeaux Métropole x Open Data University.