# Modélisation de l'artificialisation des sols et optimisation de la séquence Eviter, Réduire, Compenser

Tudal Sinsin, Edouard Patault, Mathilde Basuyau, Igor Agbossou, Christelle Neaud, Julien Fabre, Simon Galles, Meije Arnaud, Pascal Pluvinet, Roshanak Adibi, et al.

► To cite this version:

Tudal Sinsin, Edouard Patault, Mathilde Basuyau, Igor Agbossou, Christelle Neaud, et al. Modélisation de l'artificialisation des sols et optimisation de la séquence Eviter, Réduire, Compenser. Ademe. 2025. hal-05472016

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# MODELISATION DE L'ARTIFICIALISATION DES SOLS ET OPTIMISATION DE LA SEQUENCE EVITER, REDUIRE, COMPENSER

## Projet de recherche MALTOSE

## RAPPORT FINAL

### Mai 2025

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

altereo
eau et territoires durables

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

Cerema
CLIMAT & TERRITOIRES DE GÉNÉRAL

ThEMA
UVR-SDF Théoriste & Modéliser pour Aménager

SCOT DU GRAND ROYALTAIN ARDÉCHE-DRÔME

SYNDICAT MIXTE DU SCHEMA DE COHÉRENCE TERRITORIALE

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

SCOT
de l'aire Géapencaise

PLANTEE : ARDÉCHE-DRÔME
COMMUNAUTÉ : GÉNÉRALISATION DU GRAND ROYALTAIN ARDÉCHE-DRÔME
PROGRAMME : PACT 2

PACT

<figure><img src="image_7.png" /></figure>
## REMERCIEMENTS

Les auteurs remercient l'ensemble des élus des deux territoires d'expérimentation (SCoT du Grand Rovaltain et SCoT de l'Aire Gapençaise), ainsi que leur président respectif, pour leur soutien et participation au projet de recherche. Les auteurs remercient également les équipes de l'ADEME et plus particulièrement Anne LEFRANC pour son accompagnement tout au long du projet. Enfin, les auteurs remercient les membres de l'AMI ZAN et de la FédéSCoT qui ont participés aux enquêtes.

## CITATION DE CE RAPPORT

SINSIN Tudal, PATAULT Edouard, BASUYAU Mathilde, AGBOSSOU Igor, NEAUD Christelle, FABRE Julien, GALLES Simon, ARNAUD Meije, PLUVINET Pascal, ADIBI Roshanak, PESQUIER Benjamin, CHAIZE-RIONDET Adèle, VUIDEL Gilles, LEPY Nicolas, DUVIGNEAU Clémentine, SAUTY Pascal, SAVINE Alix, NIVOU Lucile, BRANCHU Philippe, BRARD Lionel, ROUSTANG Benoit, CLOSET Jean-François, ANTONI Jean-Philippe. 2025. Projet MALTOSE - Modélisation de l'artificialisation des sols et optimisation de la séquence Eviter, Réduire, Compenser. 64 pages.

Cet ouvrage est disponible en ligne https://librairie.ademe.fr/

Toute représentation ou reproduction intégrale ou partielle faite sans le consentement de l'auteur ou de ses ayants droit ou ayants cause est illicite selon le Code de la propriété intellectuelle (art. L 122-4) et constitue une contrefaçon réprimée par le Code pénal. Seules sont autorisées (art. 122-5) les copies ou reproductions strictement réservées à l'usage privé de copiste et non destinées à une utilisation collective, ainsi que les analyses et courtes citations justifiées par le caractère critique, pédagogique ou d'information de l'œuvre à laquelle elles sont incorporées, sous réserve, toutefois, du respect des dispositions des articles L 122-10 à L 122-12 du même Code, relatives à la reproduction par reprographie.

### Ce document est diffusé par l'ADEME
ADEME

20, avenue du Grésillé
BP 90 406 | 49004 Angers Cedex 01
Numéro de contrat : 22DAD0039

Étude réalisée par le consortium du projet MALTOSE pour ce projet cofinancé par l'ADEME

Projet de recherche coordonné par : PATAULT Edouard (ALTEREO)

Appel à projet de recherche : Pact²e

Coordination technique - ADEME : LEFRANC Anne Coordinatrice au Pôle Aménagement des Villes et des Territoires (PAVT)

Direction/Service : Adaptation, Aménagement et Trajectoires Bas Carbone (DAAT)
Résumé

Le projet MALTOSE (Modélisation de l'Artificialisation des Sols et Optimisation de la Séquence Éviter, Réduire, Compenser) est une initiative de recherche et développement pluridisciplinaire visant à développer une méthode d'ingénierie et des outils de modélisation innovants pour diagnostiquer, optimiser et co-construire des trajectoires de sobriété foncière intégrant le concept de multifonctionnalité des sols. Le projet a été mené sur deux territoires d'expérimentation en France : le territoire du SCoT du Grand Rovaltain et le territoire du SCoT de l'Aire Gapençaise. Deux territoires aux spécificités locales très contrastées mais représentatives de défis urbains, périurbains et ruraux. Le projet s'appuie sur une approche méthodologique originale et robuste, combinant diagnostic multithématique intégré du territoire, modélisation géo-prospective par intelligence artificielle distribuée, co-construction de scénarios réalistes avec les territoires, et optimisation des trajectoires simulées par des algorithmes multi-objectifs. La méthode et les outils développés permettent ainsi de simuler des scénarios de trajectoires optimisées pour répondre aux enjeux de sobriété foncière et de maintien de la multifonctionnalité des sols tout en assurant le développement des territoires. Les résultats montrent qu'il est possible de concilier développement économique, sobriété foncière et préservation des sols, en s'appuyant sur des données précises, des outils d'aide à la décision adaptés aux enjeux et spécificités locales, et la co-construction des scénarios avec les territoires. Le projet propose une méthodologie à la fois innovante et éprouvée, ainsi que des outils concrets et adaptés, afin d'accompagner les territoires dans leur nécessaire adaptation au changement climatique et dans l'anticipation et l'optimisation de leurs trajectoires de développement durable. Enfin, le projet propose également des pistes de recherche complémentaires et encourage la diffusion de la méthode d'ingénierie développée et sa généralisation auprès d'autres territoires soucieux d'engager des réflexions sur les enjeux de sobriété foncière et de préservation de la multifonctionnalité des sols.
Abstract

The MALTOSE project (Modeling of Land Artificialization and Optimization of the Avoid, Reduce, Compensate Sequence) is a multidisciplinary research and development initiative aimed at developing an innovative engineering method and modeling tools to diagnose, optimize, and co-construct land sobriety trajectories integrating the concept of soil multifunctionality. The project was conducted on two experimental territories in France: the territory of the "SCoT du Grand Rovaltain" and the territory of the "SCoT de l'Aire Gapençaise". Two territories with very contrasting local specificities but representative of urban, peri-urban, and rural challenges. The project is based on an original and robust methodological approach, combining integrated multithematic diagnosis of the territory, geo-prospective modeling through distributed artificial intelligence, co-construction of realistic scenarios with the territories, and optimization of simulated trajectories through multi-objective algorithms. The method and tools developed thus make it possible to simulate optimized trajectory scenarios to meet the challenges of land sobriety and the maintenance of soil multifunctionality while ensuring the development of the territories. The results show that it is possible to reconcile economic development, land sobriety, and soil preservation by relying on precise data, decision-support tools adapted to local challenges and specificities, and the co-construction of scenarios with the territories. The project thus offers an innovative and proven methodology and concrete, adapted tools to support territories in the face of the necessary adaptation to climate change challenges to anticipate and optimize sustainable development trajectories. Finally, the project also proposes complementary research avenues and encourages the dissemination of the developed engineering method and its generalization to other territories concerned with engaging in reflections on land sobriety and soil multifunctionality preservation issues.
# SOMMAIRE

## Partie 1: Suivi de projet..................................................................................6

1.1. Objectifs initiaux ..................................................................................................................6

1.2. Le consortium de recherche....................................................................................................6

1.3. Cadre et actions réalisées........................................................................................................7

1.4. Comitologie de projet................................................................................................................8

1.5. Atteinte des objectifs................................................................................................................8

1.6. Difficultés rencontrées................................................................................................................11

## Partie 2 : Projet de recherche MALTOSE ......................................................12

2.1. Contexte.................................................................................................................................................12

2.1.1. Zéro Artificialisation Nette..................................................................................................12

2.1.2. Les verrous scientifiques et techniques ........................................................................12

2.1.3. Les territoires d'expérimentation..................................................................................15

2.2. Méthodologie..................................................................................................................................17

2.2.1. Approche globale..................................................................................................................17

2.2.2. Enquêtes de terrain : perception et acceptabilité................................................................19

2.2.3. Diagnostic territorial : outils et méthodes........................................................................19

2.2.4. Modélisation géoprospective..................................................................................................24

2.2.5. Optimisation du modèle........................................................................................................25

2.2.6. Evaluation de l'impact environnemental des scénarios..................................................26

2.3. Résultats.................................................................................................................................................26

2.3.1. Perception et acceptabilité du ZAN..................................................................................26

2.3.2. Analyse des flux d'artificialisation des sols........................................................................33

2.3.3. Analyse des gisements fonciers potentiellement mobilisables........................................37

2.3.4. Analyse des 4 indicateurs de fonctions des sols ..................................................................39

2.3.5. Elaboration de scénarios réalistes....................................................................................45

2.3.6. Analyse des impacts environnementaux............................................................................47

2.4. Discussion.................................................................................................................................................50

2.4.1. Précision des données sols ....................................................................................................50

2.4.2. Granularité des données spatiales....................................................................................50

2.4.3. Complexité des principes et règles d'aménagement et urbanisme .................................51

2.4.4. Multifonctionnalité des sols ..................................................................................................52

2.4.5. Modélisation géoprospective..................................................................................................53

2.4.6. Emergence de stratégie de renaturation/compensation..................................................53

2.4.7. Perception et acceptabilité........................................................................................................53

2.5. Recommandations................................................................................................................................55

2.6. Conclusion.................................................................................................................................................56

## Références bibliographiques ........................................................................57

## Index des tableaux et figures........................................................................60

## Sigles et acronymes ..................................................................................62
# Partie 1 : Suivi de projet

## 1.1. Objectifs initiaux

L'objectif général du projet MALTOSE est de développer des outils de diagnostic et de modélisation spatialisés, à la fois intégratifs (collectivité/SCoT) et innovants, capable de diagnostiquer, optimiser, puis planifier de manière dynamique et adaptive des trajectoires de sobriété foncière, pour répondre aux objectifs de zéro artificialisation nette (ZAN) et d'adaptation face au changement climatique.

Cet objectif global du projet MALTOSE est décliné en sous-objectifs scientifiques et techniques sont de :

* Développer une approche méthodologique (et de facto un outil à destination des collectivités) permettant de mobiliser différentes sources de données afin de diagnostiquer et assurer un suivi annuel de l'artificialisation et de la multifonctionnalité des sols ;

* Tenter d'identifier et d'évaluer, à partir d'un couplage de méthodologies issues de la littérature, les gisements mobilisables et leur potentiel à être mobilisé pour l'application de la séquence Eviter, Réduire, Compenser (ERC) ;

* Développer un modèle d'intelligence artificielle distribuée permettant de simuler des trajectoires d'artificialisation contenues par la séquence ERC, et un algorithme d'optimisation multi-objectif pour conjuguer ZAN et multifonctionnalité des sols (et de facto des modules complémentaires à l'outil) ;

* Simuler l'efficacité de différentes orientations territoriales, et quantifier leurs impacts en matière d'atténuation des effets du changement climatique ;

* Synthétiser et qualifier les solutions de renaturation existantes pour compenser une artificialisation résiduelle ;

* Questionner la perception et l'acceptabilité sociale des trajectoires de prospective territoriale, et leur traduction en orientations, au travers de méthodologies issues des sciences comportementales.

Le projet MALTOSE a vocation à développer des outils au service des territoires. Pour cela, les développements pourront s'appuyer sur la participation de deux territoires d'expérimentations. Les territoires (SCoT du Grand Rovaltain et SCoT de l'Aire Gapençaise) présentent tous les deux un équilibre entre espace rural, périurbain et urbain, mais aussi des particularités différenciatrices (SCoT GR : enveloppes urbaines définies, observatoire de la santé et des sols ; SMAG : lauréat de l'AMI ZAN et enveloppes urbaines définies dans le cadre de cet AMI). Enfin le projet souhaite se différencier des approches exclusivement techniques, en abordant la thématique des sciences humaines et sociales à travers le questionnement de la perception et de la sensibilité de plusieurs groupes d'élus (FédéSCoT, territoires lauréats de l'AMI ZAN) face à cet objectif de ZAN.

## 1.2. Le consortium de recherche

Le projet MALTOSE est un projet de recherche et développement multi-acteurs qui rassemble 5 partenaires (Figure 1). Le consortium du projet intègre un partenaire industriel (Altereo), un partenaire de recherche opérationnelle (Cerema), un partenaire de recherche académique (UMR 6049 ThéMA), et 2 acteurs opérationnels en développement et aménagement du territoire (SCoT Grand Rovaltain et SCoT de l'Aire Gapençaise). Le consortium du projet se veut résolument pluridisciplinaire afin d'apporter un cadre d'analyse cohérent et des réponses adaptées aux enjeux multiples des territoires.
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 1: Le consortium du projet MALTOSE.</figcaption></figure>

## 1.3. Cadre et actions réalisées

Le projet MALTOSE s'inscrit dans le cadre de l'appel à projets de recherche Pact²e (Planifier et aménager, face au changement climatique, la transition des territoires) de l'ADEME. Le projet s'inscrit sur un cadre temporel de 36 mois avec une date de démarrage effective au 9 juin 2022. Le projet scientifique est composé de 6 workpackages (WPs) dont 4 WPs techniques et 2 WPs dédiés aux actions de pilotage et valorisation (Figure 2).

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 2: Le programme technique du projet MALTOSE.</figcaption></figure>

Chaque WP a été décomposé en plusieurs tâches afin de faciliter le suivi et la coordination des actions du projet de recherche et développement. Le Tableau 1 ci-dessous rend compte de la constitution des tâches pour chaque WP et de la temporalité de l'avancement des tâches au cours du projet.

<caption>Tableau 1: Calendrier de réalisation des tâches.</caption>
<table><thead><tr><th rowspan="2">WP</th><th rowspan="2">Tâche</th><th rowspan="2">Description de la tâche</th><th colspan="2">2022</th><th colspan="2">2023</th><th colspan="2">2024</th><th colspan="2">2025</th></tr><tr><th>S2</th><th>S1</th><th>S2</th><th>S1</th><th>S2</th><th>S1</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">0</td><td>0.1</td><td>COPIL/COTECH/ATELIER</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td></tr><tr><td>0.2</td><td>Revue de littérature : ZAN/Multifonctionnalité des sols</td><td>✓</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4">1</td><td>1.1</td><td>Synthèse des études et collecte de données</td><td>✓</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>1.2</td><td>Analyse des flux d'artificialisation et des gisements mobilisables</td><td></td><td></td><td></td><td>✓</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>1.3</td><td>Analyse de la multifonctionnalité des sols</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>✓</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>1.4</td><td>Revue de littérature : solutions de compensation d'une artificialisation résiduelle</td><td></td><td></td><td>✓</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4">2</td><td>2.1</td><td>Revue de littérature : approches de modélisation spatial & algorithme multi-objectifs</td><td></td><td>✓</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2.2</td><td>Collecte de données et construction de la base de données cellulaire</td><td></td><td></td><td></td><td>✓</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2.3</td><td>Initialisation du modèle et calibrage rétrospectif</td><td></td><td></td><td></td><td>✓</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2.4</td><td>Couplage modélisation géo-prospective et algorithme multi-objectifs</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>✓</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="3">3</td><td>3.1</td><td>Définition des scénarii des territoires d'expérimentation</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>✓</td><td></td></tr><tr><td>3.2</td><td>Simulation des trajectoires d'artificialisation au regard des scénarii</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>✓</td><td></td></tr><tr><td>3.3</td><td>Evaluation des impacts des scénarios</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>✓</td><td></td></tr><tr><td rowspan="3">4</td><td>4.1</td><td>Revue de littérature : perception et acceptabilité du ZAN</td><td></td><td>✓</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>4.2</td><td>Enquêtes de terrain auprès des élus</td><td></td><td></td><td></td><td>✓</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>4.3</td><td>Découverte des résultats des scénarii et évaluation de leur acceptabilité</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>✓</td><td></td></tr><tr><td rowspan="2">5</td><td>5.1</td><td>Valorisation technique et scientifique</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>✓</td><td></td></tr><tr><td>5.2</td><td>Valorisation grand public</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>✓</td><td></td></tr></tbody></table>

## 1.4. Comitologie de projet

Pour assurer le bon déroulement du projet MALTOSE une attention particulière a été portée à la comitologie de projet. Un nombre conséquent d'instances d'échanges dédiées ont été organisées par le coordinateur au cours des 36 mois de projet (Figure 3). Au cours du projet, nous enregistrons la tenue de 22 comités techniques (COTECH), 23 ateliers de réflexions et approfondissements et la tenue de 5 comités de pilotage (COPIL). Ce travail collaboratif a permis le partage d'informations, la confrontation des approches et des points de vue, et la validation de choix techniques.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 3: Nombre d'instances d'échanges organisées par type.</figcaption></figure>

## 1.5. Atteinte des objectifs

Pour mesurer l'atteinte des objectifs du projet, le consortium a défini des objectifs clairs pour chaque WPs et formulé des critères de réussite et indicateurs clés de performance. Le Tableau 2 ci-dessous vient rappeler les éléments définis pendant la période d'avant-projet et apporter des éléments éclairants d'avancement et d'atteinte des objectifs pour la période post-projet.
<table><caption>Tableau 2 : Synthèse des objectifs et de leur niveau d'atteinte par Work Packages (WPs).</caption><thead><tr><th>WP s</th><th>Avant-projet</th><th>Post-projet</th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td><strong>Objectifs</strong><br>Assurer le bon déroulement et une bonne coordination des actions du projet. Suivre les indicateurs d'avancement (progression physique et financière).<br><br><strong>Critères de réussite</strong><br>Respect des délais et de l'enveloppe financière du projet.<br><br><strong>Résultats attendus</strong><br>Une synthèse bibliographique sur la thématique du zéro artificialisation nette et de la multifonctionnalité des sols ; 4 comptes rendus de COPIL ; 23 comptes rendus de réunions d'avancement ; un colloque de restitution du projet.</td><td>De manière générale, nous avons constaté une bonne progression des différentes tâches inhérentes au projet. Des retards ont été constatés dans la première phase du projet (WP1) mais ce retard a ensuite été rattrapé grâce à une forte implication des parties prenantes. Un avenant au projet a été mis en place et a permis de prolonger sa durée de 6 mois.<br><br>L'enveloppe financière a été respectée.<br><br>Une synthèse bibliographique sur le ZAN et la multifonctionnalité des sols a été rédigée.<br><br>5 COPIL et 22 COTECH ont été organisés et restitués dans des comptes-rendus.<br><br>2 colloques de restitution des résultats du projet sont programmés pour le 2nd semestre 2025.</td></tr><tr><td>1</td><td><strong>Objectifs</strong><br>Collecter et agréger des données suffisamment précises pour établir un diagnostic de l'artificialisation et de la multifonctionnalité des sols sur les territoires d'expérimentation. Ce diagnostic étant un prérequis indispensable à l'analyse des résultats de simulation géo-prospective qui seront opérés en phase 2-3 du projet.<br><br><strong>Critères de réussite</strong><br>Constitution des couches de données nécessaires pour la mise en œuvre du WP2.<br><br>Respect des délais et enveloppe financière.<br><br><strong>Résultats attendus</strong><br>Un bilan de l'artificialisation des sols sur les territoires d'expérimentation au cours des 10 dernières années ;<br>Une carte de multifonctionnalité des sols sur les territoires d'expérimentation ;<br>Une carte des gisements mobilisables pour l'application de la séquence ERC ;<br>Des fiches de synthèse autour de la compensation/renaturation (couples sol artificialisé/solution)</td><td>L'ensemble des données nécessaires ont pu être collectées et diffusées par les territoires d'expérimentation.<br><br>Une nouvelle méthodologie a été proposée pour calculer l'artificialisation des sols à partir des fichiers fonciers et de l'intégration de données exogènes complémentaires.<br><br>Sur les 2 territoires d'expérimentation, les données suivantes ont été produites :<br>★ Bilan de l'artificialisation des sols au cours des 10 dernières années et 6 ans sur le territoire du SCoT GR en adéquation avec la période du bilan du SCoT<br>★ Cartes de multifonctionnalité des sols<br>★ Cartes des gisements mobilisables pour l'application de la séquence ERC<br><br>La production de ces données indispensables a permis d'initier la phase de modélisation du WP2.<br><br>Cette phase a été plus longue que prévue initialement et a été à l'origine de retards dans le projet. Sans toutefois avoir d'incidences sur le respect du délai global du projet.<br><br>Une synthèse bibliographique sur les solutions de compensation d'une artificialisation résiduelle a été rédigée.</td></tr><tr><td>2</td><td><strong>Objectifs</strong><br>Développer un modèle d'intelligence artificielle distribuée permettant de simuler des trajectoires d'artificialisation contenues par la séquence ERC, et un algorithme d'optimisation multi-objectif pour conjuguer ZAN et multifonctionnalité des sols.<br><br><strong>Critères de réussite</strong><br>Outil fonctionnel avec première application sur les territoires du</td><td>Un modèle d'intelligence artificielle distribuée, basé sur le logiciel LucSim, a été proposé. Ce modèle utilise l'ensemble des données produites dans le cadre du WP1. Il permet de simuler des trajectoires d'artificialisation respectueuses d'une séquence ERC. Le modèle étant basé sur des probabilités de transition, les résultats de simulation sont soumis à un caractère aléatoire. Il a donc été couplé à un algorithme multi-objectif (NSGA-II) afin d'identifier une solution optimale lors de la simulation de plusieurs versions d'un même scénario.<br><br>L'outil a été appliqué avec succès sur les 2 territoires d'expérimentation.</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td></td><td>Grand Royaltain et de l'Aire Gapençaise. Respect des délais et enveloppe financière.<br/><b>Résultats attendus</b><br/>Une chaîne de modélisation opérationnelle accompagnée de son manuel utilisateur.</td><td>Les caractéristiques techniques de la chaîne de modélisation et son utilisation sont explicitées dans les rapports et annexes du projet.</td></tr><tr><td>3</td><td><b>Objectifs</b><br/>Simuler différentes trajectoires potentielles d'artificialisation et évaluer leurs impacts socio-environnementaux.<br/><b>Critères de réussite</b><br/>Une bonne compréhension des enjeux du territoire et des objectifs de planification à long terme pour produire des scénarios réalisables.<br/><b>Résultats attendus</b><br/>Résultats sous formes de cartographies et analyses statistiques des simulations pour 5 scénarios jugés comme réalistes.</td><td>Des trajectoires d'artificialisation respectueuses des objectifs de développement des territoires et de la séquence ERC ont été modélisées sur les territoires d'expérimentation.<br/>L'impact de ces trajectoires a été quantifié au regard de critères environnementaux.<br/>Les résultats ont été proposés sous forme de cartographies et analyses statistiques.<br/>8 scénarios de test avec pour objectif la paramétrisation du modèle de simulation ont été modélisés sur chaque territoire d'expérimentation pour les multifonctionnalités 1 à 4, avec et sans contraintes sur la constructibilité aux horizons 2030-2040-2050.<br/>Ensuite, 6 scénarios jugés réalistes ont été réalisés sur les 2 territoires. L'impact environnemental a été modélisé sur les 4 scénarios finaux retenus.</td></tr><tr><td>4</td><td><b>Objectifs</b><br/>Évaluer la sensibilité et la perception des élus sur les enjeux du ZAN.<br/>Identifier les leviers d'acceptabilité des trajectoires ZAN.<br/><b>Critères de réussite</b><br/>Une bonne coordination des WP. Une compréhension collégiale des notions et concepts.<br/><b>Résultats attendus</b><br/>Une revue bibliographique sur la perception et l'acceptabilité de la planification territoriale. Une analyse fine des résultats des questionnaires. Un RETEX d'un séminaire de présentation des résultats de scénarios et d'évaluation de leur acceptabilité.</td><td>Une revue bibliographique sur le sujet de perception et de l'acceptabilité du ZAN a été rédigée.<br/>Une enquête auprès de deux groupes d'acteurs du territoire compétents en matière de développement a été proposée (Lauréats AMI ZAN, FédéSCoT). Les résultats de l'enquête ont été formalisés sous forme de plaquette communicationnelle, et diffusés dans le cadre d'une newsletter de l'ADEME. La tenue de 2 séminaires de restitution des résultats du projet permet d'évaluer l'acceptabilité des scénarios.</td></tr><tr><td>5</td><td><b>Objectifs</b><br/>Valoriser les résultats du projet à destination de différents publics cibles. Établir le business plan des outils développés et mettre en œuvre un plan de gestion des données.<br/><b>Critères de réussite</b><br/>La publication d'à minima un article scientifique et d'une communication à colloque.<br/><b>Résultats attendus</b><br/>Un ou plusieurs articles scientifiques et/ou techniques, une vidéo de vulgarisation des résultats, un séminaire de restitution des résultats du projet, un document type plan de gestion des données.</td><td>1 communication dans un colloque international (GISTAM 2025)<br/>1 communication dans un colloque national (en cours de soumission)<br/>2 articles scientifiques dans des revues internationales (1 en review et 1 en préparation)<br/>1 article scientifique dans une revue nationale (en review)<br/>1 business plan formalisé<br/>1 plan de gestion des données formalisé sur l'outil DMP Opidor<br/>2 séminaires de restitution des résultats dans les territoires pilotes<br/>1 vidéo de vulgarisation des résultats scientifiques</td></tr></table>
## 1.6. Difficultés rencontrées

Des difficultés de différentes natures ont été rencontrées au cours du projet. Celles-ci sont d'ordre technique et administratif.

### Croisement de données géospatiales multi-sources et multi-temporelles

L'intégration de données géospatiales provenant de sources diverses pose des défis significatifs. Les différences de formats, sources, résolutions spatiales et temporelles, ainsi que les incohérences compliquent le processus de fusion et d'agrégation de données. Pour surmonter ces obstacles, nous avons développé un cadre méthodologique robuste de pré-traitements et structuration des données. Cela comprend : la fusion de données pour éviter les "fausses superpositions", la re-catégorisation d'entités, la restructuration des données, l'intégration de données exogènes complémentaires. Nous avons adopté des outils de traitement géospatial avancés puis automatisé le croisement des données dans des scripts python, réduisant ainsi les erreurs humaines et améliorant l'efficacité du processus.

### Incertitudes relatives aux données

Certaines données se sont révélées insuffisamment précises pour répondre aux besoins opérationnels à l'échelle parcellaire. Cette imprécision limite notre capacité à modéliser avec exactitude l'artificialisation et la multifonctionnalité des sols. Face à cette contrainte, sur le volet artificialisation des sols, nous avons entrepris l'ajout de données exogènes complémentaires, et la réalisation d'une évaluation experte à partir d'imageries satellitaires et aériennes confrontant ainsi les résultats de modélisation aux vérités terrain. Notre approche nous a ainsi permis de réduire significativement les imprécisions et l'incertitude de nos résultats. Sur le volet multifonctionnalité des sols, des corrections de la base de données ont été demandées aux experts de l'INRAE améliorant ainsi la qualité de la donnée en entrée de modèle. A noter également, que tout au long du projet, les résultats de sortie de modélisation ont été confrontés à la connaissance des acteurs des territoires d'expérimentation, via des ateliers de travail spécifiques, permettant ainsi de réduire les erreurs par itérations successives.

### Traduction des enjeux de planification stratégique et réglementaires dans la modélisation

La traduction des enjeux politiques et réglementaires en besoins opérationnels, puis en scénarios concrets s'inscrivant vers une trajectoire de préservation des sols, a nécessité une compréhension approfondie des cadres législatifs et des objectifs politiques. Les divergences entre les priorités politiques et les contraintes techniques ont parfois rendu cette traduction difficile. Pour relever ce défi, nous avons adopté une approche collaborative impliquant les parties prenantes politiques et techniques à chaque étape du projet. Des ateliers interdisciplinaires pour traduire les orientations et règles émanant des documents stratégiques de planification ont été opérés, assurant ainsi l'opérationnalité des outils développés. Nos outils de simulation permettent également de tester différents scénarios et d'évaluer leur impact potentiel sur l'artificialisation des sols, fournissant ainsi des éléments d'aide à la décision éclairants.

### Accord de consortium

Des difficultés ont été rencontrées dans la formalisation de l'accord de consortium. Le rôle de l'accord de consortium étant de formaliser, entre autres, les aspects couvrant le partage de la propriété intellectuelle, la communication des résultats, le partage des responsabilités, etc. Les difficultés rencontrées sont d'une part relative aux délais des négociations et au processus de formalisation de l'accord qui s'est révélé long et complexe (24 mois). D'autre part, des divergences sont apparues et ont nécessité un alignement des intérêts des parties prenantes. Cette phase a nécessité la mobilisation des parties prenantes sur un temps significatif, ce qui a nécessité d'adapter le calendrier du projet. Nous constatons que la mise en place de réunions de concertations régulières et la tenue d'une comité technique exceptionnel a permis d'aligner les attentes et les priorités, et de conclure à la formalisation de l'accord de consortium par l'ensemble des parties prenantes. Bien que la construction ait été anticipée lors de la phase de montage, nous notons l'importance de formaliser un pré-accord de consortium dès la phase de montage et la nécessité de prévoir des délais réalistes pour la négociation contractuelle.
# Partie 2 : Projet de recherche MALTOSE

## 2.1. Contexte

### 2.1.1. Zéro Artificialisation Nette

Introduit en 2011 dans la feuille de route de la commission Européenne (CE, 2011), puis repris en 2013 dans le cadre du 7ème programme de l'Union Européenne pour l'environnement (Décision 1386/2013/EU), un consensus récent consiste à décrire l'artificialisation comme la consommation d'Espaces Naturels, Agricoles et Forestiers (ENAF ; Bechet et al., 2017). Plus récemment, le projet de loi Climat & Résilience a permis de définir un cadre général en travaillant sur une définition de l'artificialisation partagée et reconnue qui prend en compte la fonctionnalité des sols. (Loi n°2021-1104 du 22 août 2021). L'engagement pris est alors d'atteindre le zéro artificialisation nette (ZAN) en 2050 et de réduire de moitié le rythme de consommation des ENAF en 10 ans. Les données en Europe montrent que la France se situe actuellement au-dessus de la moyenne avec un taux d'artificialisation entre 5,5 et 9,4% selon le type de données (Fosse et al., 2019 ; Kraszewski, 2019). Ces différentes sources de données permettent d'estimer l'artificialisation entre 16 000 et 60 000 ha/an (Bocquet, 2019a ; Fosse et al., 2019). Les fichiers fonciers sont considérés comme le niveau d'analyse le plus juste actuellement (23 000 ha/an) bien qu'il ne permette pas encore de tenir compte du foncier non cadastré (Bocquet, 2019b). D'un point de vue théorique, les leviers actionnables pour conduire au ZAN peuvent être intégrés dans une équation de flux à quatre dimensions (surfaces de plancher construites, taux de renouvellement urbain, densité bâtie, surfaces renaturées ; CGDD, 2019), qu'il convient de résoudre selon un séquençage particulier : le triptyque Eviter, Réduire, Compenser (ERC ; Mouton et al., 2020). Le législateur a toutefois souhaité aller plus loin dans la définition de l'artificialisation, en considérant les services écosystémiques assurés par les sols, promouvant ainsi le passage d'une approche surfacique à la prise en compte 3D de la fonctionnalité des sols (Observatoire national de l'artificialisation des sols, 2021). Elle est ainsi définie au code de l'urbanisme (L.101-2-1) 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. A cet égard, 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 une lacune quant à la déclinaison de ces approches dans une solution technique. Les collectivités sont donc dépourvues d'outils pour planifier leurs trajectoires selon cette nouvelle réglementation. Ces trajectoires de planification territoriale sont pourtant essentielles et auront des impacts significatifs sur la résilience des territoires face au changement climatique (capacité de stockage du carbone (Pellerin et al., 2019), régulation du cycle hydrologique, etc.) qu'il convient d'évaluer. Enfin, la déclinaison des trajectoires territorialisées dans les différents documents d'urbanisme ne pourra s'opérer durablement que si l'ensemble des parties prenantes sont concertées. En effet, l'acceptabilité sociale est souvent délicate lors des projets de recomposition territoriale et paysagère (Nadai et al., 2010). Il s'agit donc ici de pouvoir questionner la faisabilité, l'acceptabilité et la perception de ces trajectoires (Mouton et al., 2020) au travers de méthodologies issues des sciences comportementales (Wu et al., 2021).

### 2.1.2. Les verrous scientifiques et techniques

#### Collecter les données pertinentes

La quantification du taux d'artificialisation initial sur un territoire nécessite des données précises qui permettent d'évaluer l'artificialisation réelle, ce qui n'est pas possible avec les données actuellement mobilisées (Fosse et al., 2019) notamment au titre du niveau d'exigence de la nomemclature des sols (Décret n°2023-1096 du 27 novembre 2023 relatif à l'évaluation et au suivi de l'artificialisation des sols). À ce jour, la donnée la plus adaptée au suivi de l'artificialisation des sols selon ces conditions serait l'Occupation du Sol à Grande Echelle (OCS-GE) au sein du panorama des données existantes selon Béchet et al. (2017). L'OCS-GE est une base de données vectorielles détaillant l'occupation du sol (couverture/usage du sol). Les éléments structurants comme le bâti sont issus de la BD TOPO®. Les zones de végétation s'appuient sur la BDForêt® et le RPG (Registre Parcellaire Graphique). Ces informations sont ajustées et complétées par une photo-interprétation de la BD ORTHO®. L'OCS-GE bénéficie de mises à jour successives qui permettent des analyses diachroniques. C'est une donnée très intéressante pour quantifier les proportions relatives de différents espaces, mais qui ne permet pas de distinguer les usages résidentiels et qui n'est pas disponible sur l'ensemble du territoire. Cette limite à vocation à être levée avec un traitement complémentaire via les fichiers fonciers MAJIC, sachant que la couverture du territoire métropolitain est prévue entre 2021 et 2025. En parallèle, les friches mobilisables (industrielles, commerciales, d'habitat, tertiaires) commencent à être renseignées à l'échelle du territoire grâce à
l'application Cartofriches du CEREMA. L'intégration de cette donnée permettrait d'identifier les zones potentiellement mobilisables pour une compensation. Ainsi, l'utilisation conjointe de différentes sources de données (i.e. OCS-GE/MAJIC/CartoFriches/Sit@del2/PLU) permettrait à priori de quantifier le taux d'artificialisation pour un territoire donné, d'identifier les zones mobilisables pour une compensation, et de mesurer les variables relatives à l'équation de flux de l'artificialisation. L'analyse spatialisée rétrospective permettra ainsi d'étudier la dynamique passée du territoire et servira de base pour fixer les objectifs de réduction de l'artificialisation.

## Intégrer la multifonctionnalité des sols

La compensation d'une artificialisation résiduelle devra générer des gains de biodiversité au moins égaux aux pertes engendrées par des impacts significatifs. À ce jour, des solutions existent (exemple de la renaturation de sols dégradés) mais les processus en jeu peuvent être très hétérogènes et/ou leur faisabilité économique difficile à évaluer en l'état actuel des connaissances (Fosse et al., 2019). L'identification et la caractérisation de gisements mobilisables est une étape nécessaire pour répondre aux obligations de compensation dans la mise en œuvre du ZAN. La classification de ces gisements (type de milieux, état de dégradation, coûts de compensation éventuels, co-bénéfices potentiel en termes de biodiversité, etc...) devrait ainsi être étudiée afin de pouvoir proposer un indicateur spécifique du "potentiel à compenser" de ces gisements. Les sols jouent également un rôle essentiel dans le fonctionnement des écosystèmes puisqu'ils sont porteurs de co-bénéfices et assurent une multifonctionnalité. L'intégration des multifonctionnalités est un élément important, et récemment des méthodologies ont été développées pour leur prise en compte dans les documents d'urbanisme (projet MUSE ; Branchu et al., 2018)<fnref n="1" />. Cette multifonctionnalité est un levier important si l'on considère la capacité des sols, et notamment des ENAF, à assurer ces différentes fonctions. On peut par exemple citer la capacité à stocker le carbone relatif aux émissions de gaz à effet de serre. Le rôle des sols est majeur dans une logique de Stratégie Nationale Bas-Carbone (SNBC), et les trajectoires d'artificialisation telles que perçues aujourd'hui auront des effets nets négatifs sur les stocks de carbone des sols nationaux (Pellerin et al., 2019). Ainsi, les trajectoires de sobriété foncière auront potentiellement un impact positif sur le maintien de la capacité de stockage de carbone des sols. Il apparaît donc que la prise en compte de la multifonctionnalité des sols dans l'élaboration des documents d'urbanisme par la quantification des impacts des trajectoires est un levier majeur d'atténuation des effets du changement climatique. Le territoire du Grand Rovaltain a déjà initié un travail dans ce sens à travers la mise en place depuis 2015 de l'observatoire de la santé des sols Rovalterra. Aussi les enseignements de l'observatoire sont mis à disposition de l'opération de manière à enrichir la connaissance de ces interfaces. À notre connaissance, aucune étude n'a permis d'apprécier le potentiel de maintien de la multifonctionnalité des sols par la mise en œuvre de stratégies de sobriété foncière. Ces stratégies de sobriété foncière devront tenter d'infléchir des trajectoires d'artificialisation par l'optimisation de la séquence ERC. Définir des trajectoires d'artificialisation en tenant compte d'une séquence ERC et de la fonctionnalité des sols revient donc à résoudre un problème d'optimisation multi-objectif. Trois méthodes principales peuvent être utilisées (Berro, 2008) et parmi elles, les méthodes dites de Pareto semblent adaptées car elles fournissent un ensemble de solutions présentant des compromis différents entre les objectifs et à partir desquelles le décideur (collectivité) pourra choisir la solution qui est la mieux adaptée à ses besoins/préférences (Mostafizur Rahman & Szabo, 2021). Si les méthodes de Pareto ne permettent pas de choisir une solution plutôt qu'une autre, elles exposent au décideur l'ensemble des meilleurs compromis entre les objectifs et lui apportent ainsi un éclaircissement certain pour le choix à venir d'une trajectoire d'artificialisation (Huang et al., 2013 ; Verstegen et al., 2017 ; Yang et al., 2018).

## Intégrer et modéliser les données

En parallèle, cette approche pourrait permettre d'intégrer un suivi annuel de la dynamique d'artificialisation via une mise à jour programmée des données d'entrée. Toutefois, cette approche doit être complétée car elle ne permet pas d'étudier l'évolution du territoire de manière prospective et ne permet pas d'intégrer le séquençage ERC. Il peut alors être envisagé une modélisation de l'artificialisation des sols via des modèles d'intelligence artificielle distribuée (i.e. automates cellulaires). Cette méthodologie s'avère très intéressante car elle permet d'anticiper des situations et de projeter l'avenir des villes dans le cadre d'une démarche prospective (Dubos-Paillard et al., 2003 ; Li et al., 2011 ; Lu et al., 2015 ; Lu et al., 2019 ; Tong et al., 2020 ; Liu et al., 2021). Elle a notamment été utilisée dans le cadre du projet européen ASTUS (CEREMA, 2018) pour lequel des expérimentations ont été menées afin de modéliser l'évolution de l'occupation du sol au regard des projets stratégiques et de planification de territoires de montagne (PNR des Bauges, Thonon Agglomération). Dans le cadre de ce projet, les simulations ont été réalisées à partir de modèle LucSim (Antoni et al., 2016), qui présente l'avantage de pouvoir faire évoluer concomitamment différents types d'occupation du sol et de modéliser certains

<footnote n="1">¹ D'autres projets ont également été portés pour questionner la valeur des sols pour la planification (projet SOILVAL (Limasset et al., 2020) ; UQUALISOL-ZU (Robert et al., 2012) ; DESTISOL (Cherel et al., 2017) ; BIOTUBES (Taugourdeau et al., 2020), etc.)</footnote>
phénomènes de densification<fnref n="2" />. Ainsi, connaissant l'état d'une cellule à un instant t, et en déterminant des fonctions de transitions, généralement déterminées à partir d'analyses diachroniques ou de contraintes spatiales (Antoni et al., 2019), il est possible de connaître l'état d'une cellule à un instant t+1, puis t+2, jusqu'à t+n. Si une telle approche est aujourd'hui bien décrite dans la littérature scientifique, elle se traduit par des enjeux très concrets dans le projet MALTOSE :

1. Utiliser le modèle LucSim comme un **outil d'intégration** pour l'ensemble des données produites dans le cadre du projet. Cette intégration comprend l'ensemble des données d'entrée utilisées pour "nourrir" le modèle (occupation du sol, qualité des sols, contraintes d'aménagement, etc.) et de sortie (résultats des simulations). Toutes ces informations sont rendues comparables et superposables par leur conversion en une grille de cellules (carroyage ou "rasterisation") qui renvoie directement à la formalisation du modèle<fnref n="3" />.

2. Définir l'échelle **ou la granulométrie** à laquelle cette conversion en cellules doit s'opérer : faut-il représenter les données à travers des grilles dont les cellules font 100 mètres de côté, 50 mètres ou 10 mètres. Ce choix est un choix thématique, mais il doit intégrer des aspects techniques. En effet, plus les cellules sont petites, plus l'espace sera représenté avec précision. Mais plus les cellules sont petites, plus les grilles sont lourdes à manipuler informatiquement, multipliant les temps de calcul selon un rapport quadratique. Ce verrou étant aujourd'hui réduit par des puissances de calcul croissantes, le choix a été fait de définir la granulométrie du modèle à 15 x 15 m, ce qui constitue une échelle très fine d'un point de vue informatique (taille d'une maison individuelle), mais un véritable enjeu calculatoire sur des territoires aussi larges que des SCoT. Dans la littérature internationale dédiée, rares sont en effet les modèles d'automates calibrés à une résolution aussi fine.

Toutefois, si certaines études ont permis d'intégrer des variables originales comme le type de bâti dans la
modélisation par automates cellulaires (Eslahi et al., 2019), la transcription du séquençage ERC en
potentiels de transition constitue une nouvelle étape dans l'optimisation du processus d'artificialisation
des sols pour répondre à un objectif ZAN sur un territoire donné. Concernant les leviers d'activation de
la séquence ERC, l'augmentation de la densité et du taux de renouvellement urbain pourraient permettre
de réduire drastiquement la consommation d'ENAF mais dont les conséquences notamment en matière
d'acceptabilité et de maintien du cadre de vie doivent être évaluées. À l'échelle nationale, les tendances
actuelles montrent un taux de renouvellement urbain de l'ordre de 0,42 et une densité bâtie de 0,15
(CGDD, 2019). Les modélisations prospectives réalisées par France Stratégie suggèrent que l'atteinte du
ZAN à l'échelle du territoire Français suppose théoriquement d'atteindre un taux de renouvellement
urbain de 0,6 et une densité bâtie de 0,4 (Fosse et al., 2019). Dans la pratique, l'atteinte de ces objectifs
devra être modulée selon les spécificités des territoires puisque certains atteignent déjà ces objectifs et
d'autres n'ont pas les capacités de densification (ADDRN, 2020). La question est alors de savoir comment
les territoires pourront traduire des objectifs ZAN dans un volet programmatique et quelles orientations
seront proposées dans les documents d'urbanisme. Il serait ainsi pertinent de pouvoir simuler l'efficacité
de différentes orientations.

Transcrire les résultats en orientations stratégiques

Enfin, la transcription des trajectoires de ZAN en orientations dans les documents d'urbanisme pourra
être potentiellement source de conflit et nécessitera un portage politique fort s'assurant de la
concertation des parties prenantes. En effet, les solutions pour éviter l'artificialisation soulèvent des
questions liées à la perception négative (densité perçue, perturbation de la perception d'espace vital, etc.
; Mouton et al., 2020) qui peuvent être des freins à son application. Il est proposé ici de s'intéresser aux
élus à l'échelle locale et nationale car ils détiennent la pluralité des compétences, un pouvoir décisionnel,
et une autorité qui sont autant d'atouts pour initier le changement et mettre en place des plans d'actions.
Pour cela, les enquêtes sociales sont des outils intéressants à mobiliser qui permettent ainsi d'évaluer la
sensibilité des élus locaux sur un sujet donné et d'identifier des facteurs de blocage qui expliquent un
refus d'engagement (Fitte, 2011). Il peut être intéressant ici d'évaluer l'acceptabilité des solutions
proposées au regard des gains escomptés et estimés via la solution développée. En effet, une trajectoire
d'artificialisation adaptée et acceptable doit ainsi permettre de concilier les aspirations de la population
et le bénéfice global qui est potentiellement apporté (économique, social, environnemental, etc.). A cet
égard, la méthode dite des scénarios (Gueroui, 2016) offre un cadre intéressant pour demander aux
acteurs de co-construire des scénarios de développement (implication dès l'amont) et de se projeter dans
le futur pour comprendre leurs représentations et leurs engagements. Finalement, l'application du projet
MALTOSE sur des territoires d'expérimentation permettra un lien direct avec la planification sur deux

<footnote n="2">² Ces méthodes sont ainsi capables de reproduire des morphologies urbaines à différentes échelles, et selon différentes formes qui peuvent être adaptées à l'échelle parcellaire (découpage cadastral ; Barreira-Gonzalez et al., 2015 ; Lu et al., 2019).</footnote>

<footnote n="3">³ Techniquement, toutes les "rasterisations" en grilles de 15x15m ont été réalisées à l'aide de l'extension Graphab pour QGIS, développée au laboratoire ThéMA (Foltête et al., 2021).</footnote>
territoires d'expérimentation dans l'application de la sobriété foncière grâce notamment à la confrontation de l'outil et de l'acceptabilité des scénarii avec les élus de ce syndicat.

### 2.1.3.Les territoires d'expérimentation

Le projet Maltose porte sur deux territoires d'expérimentation : le "SCoT du Grand Rovaltain" et le "SCoT de l'Aire Gapençaise", tous deux situés dans le sud-est de la France, autour des villes de Valence et de Gap (Figure 4). Le choix de deux SCoT est ici pertinent puisque les territoires sont associés à un cadre légal pour l'aménagement du territoire et les politiques publiques (logement, transport, protection de l'environnement, développement économique).

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 4 : Les territoires d'expérimentation du projet MALTOSE.</figcaption></figure>

#### Le SCoT du Grand Rovaltain

Le Grand Rovaltain forme un triangle composé par les bassins de Valence-Crussol, Romans-Bourg-de-Péage et de Tain-Tournon qui se trouve aujourd'hui dans la construction d'une identité commune. Aujourd'hui, à travers le schéma de cohérence territoriale, les 3 EPCI (Arche Agglo, Rhône Crussol et Valence Romans Agglo) se projettent dans un avenir commun à l'échelle de 108 communes. Accueillant 315 000 habitants sur 1 650 km², le Grand Rovaltain est un pôle d'équilibre au sud-est d'Auvergne Rhône-Alpes grâce à son dynamisme économique, son bassin d'emplois et son large éventail de services et d'équipements qui rayonnent sur les deux départements de Drôme et d'Ardèche ainsi que sur le sud de la vallée de l'Isère. Il mêle plaines, plateaux, vallées et coteaux et recèle de nombreux espaces naturels dont les principales caractéristiques sont leur variété et leur proximité avec des sites d'occupation humaine en évolution.

Un sens et une cohérence qui tiennent à la combinaison de plusieurs atouts clé :

* Son poids démographique (315 000 habitants) et économique ;

* Sa superficie (1 650 km²) et sa maille territoriale à la fois dense et aérée, caractéristique d'un mix particulièrement réussi de centralités urbaines, villes, villages et campagnes ;

* Sa situation géographique de tête de pont du Rhône médian à la croisée de l'arc alpin et du sillon rhodanien ;

* Sa richesse écologique et bioclimatique ;
* Le fait que le territoire remplisse de facto bon nombre de fonctions métropolitaines, sans pour autant supporter les inconvénients de la massification métropolitaine ;

* Un fonctionnement en mode projet.

Le Schéma de cohérence territoriale (SCoT) oriente, organise et anime le développement et l'aménagement des trois bassins de vie du Grand Rovaltain : urbanisme, habitat, mobilité, maîtrise de la consommation foncière, formes urbaines, zones d'activité économique, urbanisme commercial, infrastructures, continuités écologiques.

Il traduit un projet de développement équilibré et partagé pour l'aménagement durable de l'ensemble des communes du Grand Rovaltain. Porté par le syndicat mixte du SCoT, il est en vigueur depuis le 17 janvier 2017.

Le SCoT c'est à la fois une démarche politique et un outil de planification qui prend la forme d'un document d'urbanisme dont le contenu, les objectifs et la portée sont définis par le code de l'urbanisme.

Il est le premier garant de la cohérence des politiques publiques dans le domaine de l'urbanisme et de l'aménagement du territoire à l'échelle des trois intercommunalités (Etablissement Public de Coopération Intercommunale (EPCI)) qui composent le Grand Rovaltain. C'est un schéma hybride avec une approche à la fois prospective et de planification territoriale, qui s'inscrit dans une temporalité atypique : conçu pour le temps long 20/25 ans.

Il permet à l'échelle du bassin de vie, d'encadrer et coordonner les plans locaux d'urbanisme ainsi que les programmes locaux de l'habitat, les plans de déplacements urbains, les plans climat air énergie. Il met en perspective et en cohérence – spatiale et temporelle – un large bouquet de politique sectorielles souvent déconnectées les unes des autres : politique de sobriété foncière du territoire, facilitation de l'adoption de formes d'urbanisation, développement conformes aux attentes des habitants, respectueuses du patrimoine, des ressources naturelles, des paysages tout en permettant la création de valeur, la croissance des activités économiques et le développement harmonieux et cohérent du Grand Rovaltain.

Pour vivre et se développer dès aujourd'hui dans un cadre de vie de qualité et attractif, le SCoT organise la maîtrise de la consommation foncière. Le SCoT c'est aussi la protection des espaces agricoles et naturels, la protection et restauration de la trame verte et bleue pour le maintien de la biodiversité et la qualité de vie, un développement économique ambitieux et bien réparti, un habitat pour tous, une mobilité efficace et des modes de déplacements adaptés aux besoins des habitants, des entreprises, des mesures pour la qualité de l'air, la santé et la transition énergétique, la protection et la valorisation de nos paysages et de la diversité du patrimoine commun, etc.

Depuis 2022, le SCoT est en cours de révision et à travers celle-ci il s'est engagé dans une trajectoire bioclimatique, faisant de la préservation du sol, de la transition hydrique et de la biodiversité des piliers du projet de territoire.

## Synthèse des enjeux en termes de planification territoriale :

* Poursuivre la différenciation des objectifs à l'échelle du Grand Rovaltain via son armature territoriale qui affecte pour chacune des enveloppes des objectifs propres (densité, logements, emplois, ...);

* Poursuivre la trajectoire de sobriété foncière engagée depuis 2016 par le SCoT;

* Maîtriser la localisation des nouveaux développements par la poursuite de la traduction et de l'application des règles et orientations contraignantes du SCoT dans les documents d'urbanisme : enveloppes urbaines, front urbain, corridors écologiques;

* Maintenir la priorité faite aux nouveaux développements au sein des enveloppes urbaines de manière à limiter les extensions et la consommation d'ENAF ; en permettant la mobilisation des dents creuses, des friches, des délaissés, par une approche plus fine, intégrant une approche multifonctionnelle des sols et l'identification d'un potentiel de compensation.

## Le SCoT de l'Aire gapençaise

Le SCoT de l'aire gapençaise, situé au Sud du département des Hautes-Alpes et "à cheval" sur le département des Alpes-de-Haute-Provence, est composé de 78 communes réparties sur 4 EPCI. En 10 ans (2009-2019), la population a augmenté de 6,4 % malgré un ralentissement de la croissance démographique entre 2013 et 2019 (0,44 %/an sur cette période contre 1,53 %/an entre 2006 et 2012). La population en 2019 était donc de 78 796 habitants (37,5 habitants/km²) sur une superficie de 2 100 km².

Le territoire est polarisé par la ville-centre (Gap) qui regroupe la moitié de la population et les ¾ des emplois de l'aire gapençaise. L'économie locale est principalement basée sur une économie présentielle liée à l'attractivité touristique (sports d'hiver et de montagne). L'agriculture a un poids conséquent dans l'économie locale dans la mesure où 45 % du périmètre du SCoT sont des surfaces agricoles recensées au registre parcellaire graphique (RPG).
Les dynamiques de développement du territoire sont ainsi fortement influencées par les enjeux de la ruralité et du milieu montagnard. Les activités économiques sont davantage sensibles aux changements climatiques qui nécessitent des stratégies d'adaptations. Ainsi, les enjeux principaux du territoire sont articulés autour de la recherche d'un équilibre entre :

* Les dynamiques de population (démographie différenciée entre les communes, vieillissement de la population, logement, accessibilité, flux de mobilité, etc.),

* Les stratégies économiques (tourisme, agriculture, production, aéronautique, etc.),

* La préservation du patrimoine écologique, architectural et paysager,

* L'adaptation aux changements climatiques, l'accentuation des risques naturels et la préservation de la ressource en eau,

* La consommation d'espaces naturels, agricoles et forestiers.

Actuellement en révision, le SCoT de l'aire gapençaise mène une stratégie d'aménagement répondant aux enjeux de la sobriété foncière. En ce sens, plusieurs programmes et études ont été menés sur les thématiques de la cohérence du développement économique et des opérations pilotes d'aménagement d'habitats durables ont été entreprises. Le Syndicat mixte de l'Aire Gapençaise est reconnu pour ses dynamiques d'optimisation foncière et a été lauréat des Territoires à énergie positive pour la croissance verte (TEPCV) en 2016. Plus récemment, le Syndicat Mixte a également été lauréat de l'AMI ZAN de l'ADEME Région pour la mise en place d'une trajectoire ZAN par le recensement et la mobilisation des ressources mobilisables (potentiel de densification, friches, etc), l'analyse des dynamiques des marchés immobiliers et fonciers ou encore l'analyse des dynamiques d'immobiliers touristiques. Ces études à présent terminées, le Syndicat mixte souhaite mobiliser leurs résultats pour la définition d'une stratégie foncière concrète. À ce titre, le SM prétend à la poursuite de ses actions en matière d'ingénierie au service des acteurs locaux de son territoire. C'est à dire :

* Sensibiliser et former les acteurs locaux aux aménagements et opérations sobres en foncier ;

* Accompagner les élus locaux dans la requalification de leurs friches (candidature à l'AMI FRICHES actuellement en attente);

* Recenser et analyser les ENAF;

* Analyser les gisements fonciers puis accompagner les élus locaux à les mobiliser (scoring).

## Différences en enjeux des territoires d'expérimentation

Outre leurs dynamiques respectives, les territoires d'expérimentation du "Grand Roaltain" et de l'Aire Gapençaise" ont également été retenus pour deux raisons importantes, qui confortent le projet Maltose dans sa capacité à traiter la thématique ZAN et à valider la démarche modélisation développée pour ce faire :

1. Les deux territoires sont très différents dans leur géographie et leurs problématiques d'aménagement, ce qui permet de comparer les enjeux et les solutions retenues pour chaque territoire, tout en évitant les artefacts possiblement liés à la considération d'un cas d'étude unique. La prise en compte de ces deux territoires doit donc permettre de limiter les biais liés à un cas unique et particulier, et généraliser autant que faire se peut les conclusions du projet.

2. Ce choix a également été fait pour valider la méthodologie générale du projet. A chaque étape, cette méthodologie est en effet strictement identique et doit pouvoir s'appliquer de la même manière à chaque territoire, indépendamment de leurs différences. Cette contrainte permet de d'élaborer une méthodologie robuste et rigoureuse, qui devrait pouvoir, par la suite, être appliquée à n'importe quel autre espace du territoire national.

## 2.2. Méthodologie

### 2.2.1. Approche globale

L'approche développée dans le cadre du projet MALTOSE doit permettre, entre autres, l'élaboration de deux outils complémentaires : (1) un modèle d'auto-diagnostic de l'artificialisation et de la multifonctionnalité des sols pour les territoires d'expérimentation, et (2) une chaîne de modélisation constituée d'un modèle d'intelligence artificielle distribuée (automate cellulaire) et d'un algorithme d'optimisation multi-objectif. Pour permettre l'atteinte des objectifs du projet, la méthodologie repose
sur une structure rigoureuse, divisée en cinq Work Packages (WP)<fnref n="4" />, chacun ciblant un aspect spécifique pour atteindre les objectifs spécifiques du projet. Ces WP sont interconnectés pour garantir une progression logique et cohérente, allant de l'analyse initiale à la valorisation des résultats (Figure 5) :

* **WP1 - état des lieux et diagnostic des territoires:** Il comprend une synthèse des études existantes (Annexe A) et une analyse des flux d'artificialisation (Annexe B), des gisements mobilisables (Annexe C), ainsi que de la multifonctionnalité des sols (Annexe D). Ce travail préparatoire est essentiel pour poser les bases scientifiques et factuelles du projet, en identifiant les principales pressions et opportunités dans le cadre des objectifs ZAN. Les analyses menées permettent de mieux comprendre les interactions entre l'artificialisation et les fonctions des sols, comme la production de biomasse, l'infiltration, le stockage de carbone et la biodiversité.

* **WP2 - modélisation des trajectoires d'artificialisation (Annexe D):** À partir des données collectées, un modèle géo-prospectif est développé en intégrant des approches d'automate cellulaire et des concepts de smart territories intégrant les orientations politiques issu d'ateliers et la multifonctionnalité des sols avec MUSE (Béchet et al., 2021) dans l'application LucSim développé par le laboratoire ThéMA (Antoni, et al., 2016). Ce modèle est ensuite optimisé par des algorithmes d'optimisation multi-objectifs pour simuler des trajectoires compatibles avec le ZAN, tout en suivant une logique ERC. L'objectif est de fournir des outils visuels et analytiques permettant de tester différents scénarios territoriaux, tout en prenant en compte les impératifs environnementaux, sociaux et économiques.

* **WP3 - évaluation des impacts des orientations territoriales:** Les scénarios élaborés dans le WP2 sont testés pour évaluer leurs conséquences éco-environnementales, telles que les effets sur l'accessibilité, la biodiversité et les risques en termes d'îlots de chaleur urbain, d'inondation et d'érosion (Annexe D). Cette étape permet d'identifier les compromis possibles et d'éclairer les décisions d'aménagement en proposant des trajectoires optimisées qui minimisent les impacts négatifs.

* **WP4 – perception et acceptabilité du ZAN:** En impliquant les parties prenantes locales, notamment les élus et les acteurs du territoire, le projet favorise la co-construction des trajectoires d'aménagement. Dans un premier temps, une synthèse bibliographique sur la perception des élus sur le ZAN a été réalisée (Annexe E) puis questionnée au travers d'une enquête. Ensuite, les résultats des scénarios sont évalués en termes d'acceptabilité, afin de s'assurer qu'ils répondent aux attentes des populations et des décideurs, tout en respectant les objectifs environnementaux.

* **WP5 : valorisation des résultats du projet:** Cette dernière étape comprend la publication scientifique, le dépôt éventuel de brevets, et l'organisation d'un séminaire de restitution pour partager les avancées du projet. Des actions de communication spécifiques sont également prévues pour sensibiliser les collectivités et le grand public, renforçant ainsi l'impact et la portée du projet.

<footnote n="4">⁴ Le projet Maltose intègre également un WPO dédié à l'administration et à la gestion du projet (gestion financière, planning et organisation des réunions, rédaction des documents de travail et de présentation, relations entre partenaires, tutelles et financeurs). Compte tenu de sa dimension exclusivement technique, ce WP n'est pas décrit dans le présent rapport.</footnote>
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 5 : Schéma conceptuel de l'approche méthodologie du projet MALTOSE.</figcaption></figure>

### 2.2.2. Enquêtes de terrain : perception et acceptabilité

Des enquêtes de terrain ont été réalisées dans le cadre du WP4 du projet entre le 03 juillet 2023 et le 1er février 2024 auprès de deux groupes cibles, à savoir : la Fédération des SCoT et les territoires de l'expérimentation objectif ZAN de l'ADEME. Les enquêtes se sont déroulées en ligne via un questionnaire dédié. On dénombre 125 répondants pour cette enquête avec des taux de réponse estimés entre 18 et 30 %. La localisation des répondants reflète la constitution des groupes interrogés, à savoir les territoires lauréats de l'AMI ZAN et les membres de la FédéSCoT (Figure 6).

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 6 : Localisation des 125 répondants à l'enquête.</figcaption></figure>

L'enquête a été conduite selon un plan d'analyse en sept variables, à savoir :

1. Niveau de compréhension des élus sur le sujet du ZAN;

2. Perception des élus de la communication faite par l'Etat sur le sujet du ZAN;

3. Perception des élus du ZAN;

4. Perception et actions entreprises concernant l'artificialisation des sols;

5. Craintes et préoccupations vis-à-vis du ZAN (problématiques de la collectivité);

6. Attentes vis-à-vis du ZAN (besoins spécifiques de la collectivité);

7. Perception de la difficulté d'adoption du ZAN auprès des citoyens.

Deux études séparées ont ainsi été menées pour analyser les perceptions et la compréhension des élus. Pour chaque étude, nous avons mené une analyse qualitative et quantitative des données recueillies ainsi que des analyses sémiotiques et de discours pour mieux cerner la perception des élus.

### 2.2.3. Diagnostic territorial : outils et méthodes

Au sein de cette tâche, la première opération a consisté à collecter et structurer l'ensemble des données et des informations géographiques disponibles sur le territoire du SCoT du Grand Rovaltain et du SCoT de l'Aire Gapençaise pour traiter la question de l'artificialisation des sols. La deuxième opération a
consisté à transformer, structurer et simplifier ces données et informations pour les rendre compatibles avec une démarche de modélisation automatisée. La complétion de ces tâches a permis de développer un modèle d'auto-diagnostic de l'artificialisation et de la multifonctionnalité des sols pour les territoires d'expérimentation.

### 2.2.3.1. Identification du foncier consommé et à consommer

La méthode de mesure de l'artificialisation des sols développée dans le projet MALTOSE complète cette de la Mesure de l'artificialisation à l'aide des fichiers fonciers du Cerema en descendant à une maille plus fine (à la parcelle) tout en mobilisant d'autres données nationales et locales comme la BD TOPO®, la BD Forêt, le RRP, le cadastre et l'enveloppe urbaine. La méthode complète est détaillée dans l'Annexe B. En résumé, la méthode, est écrite dans le langage de programmation « Python™ », et suit les étapes suivantes :

1. Dans un premier temps, la méthode de mesure de l'artificialisation à l'aide des fichiers fonciers du CEREMA est reprise (version 2019). Ainsi, pour chaque millésime des fichiers fonciers, elle permet de classer chaque parcelle selon son caractère artificialisé ou non. Ensuite, si la parcelle est artificialisée, il sera précisé son usage (habitat, activité, mixte, inconnu ou sans local).

2. Ensuite, on intègre à chaque millésime : les bâts, les équipements, les zones d'activité, les routes et voies ferrées issus de la BD Topo, les forêts de la BD Forêt, les bâts du cadastre et l'enveloppe urbaine. Ainsi, le statut des parcelles artificialisées (habitat, activité, mixte, inconnu ou sans local) et non artificialisées est reclassé.

3. Une fois les parcelles reclassées, les parcelles dont le statut est resté « inconnu » sont reclassées en utilisant la méthode des zones tampons successives de 2* i_buffer avec i_buffer égale à la taille du buffer. 0.5 <= i_buffer <= 128. Cette méthode permet d'attribuer aux parcelles « inconnu » le statut de la parcelle voisine à condition que cette dernière soit à usage habitat, activité ou mixte). Si pour une taille de buffer supérieur à 100, il reste encore des parcelles « inconnu », celles-ci sont converties en « activité » car il s'agit pour la plupart de bâtiments isolés en milieu rurale.

4. Une fois cette action réalisée, l'objectif est de récupérer pour chaque parcelle la surface d'ENAF consommés par parcelle artificialisée.

5. Cette étape consiste à détecter les changements entre millésimes. Les parcelles reclassées pour chaque millésime des Fichiers Fonciers sont donc comparées deux à deux successivement pour détecter les évolutions (exemple : les évolutions de la consommation entre 2011 et 2012 d'une part, entre 2012 et 2013 d'autre part, ainsi de suite) tout en prenant en compte les changements au cours des périodes antérieures comme par exemple, l'historique des divisions parcellaires et regroupements de parcelles.

6. L'avant dernière étape consiste à récupérer tous les terrains consommés au cours de la période de référence et à les intégrer dans une couche de changement unique afin de faciliter la lecture et la visualisation des données.

7. L'étape finale consiste à intégrer les éléments non cadastrés.

### 2.2.3.2. Identification des gisements fonciers mobilisables

Le potentiel foncier mobilisable identifié dans cette étude regroupe les parcelles publiques et privées à l'intérieur de l'enveloppe urbaine susceptible d'accueillir les nouveaux bâtiments, les infrastructures routières, les équipements (terrains de sports, parkings) et les espaces verts urbains (Schiller et al, 2021). Il fait référence à la localisation et la superficie des dents creuses et des divisions parcellaires à l'intérieur du tissu urbain (Alfirevic et al, 2015).

L'approche utilisée pour identifier et catégoriser ce potentiel se décline de manière suivante :

#### 1. Délimitation des enveloppes urbaines

Généralement, l'enveloppe urbaine est disponible auprès de la collectivité locale. Quand elle ne l'est pas, il est possible de générer les taches urbaines à l'aide d'une zone tampon de 20 m autour des bâts selon la méthode de dilatation-érosion du Cerema (Certu, 2013). Dans nos zones d'étude, le choix des rayons de dilatation et d'érosion s'est fait en conformité avec le document d'urbanisme du SCoT Grand Rovaltain qui a fixé les rayons à respectivement 50 m et 30 m (Figure 7). Ensuite, les entités isolées de moins de 10 000 m² ont été éliminées car elles sont considérées (à dire d'experts) comme trop petites pour constituer un tissu urbain continu.

#### 2. Identification des gisements fonciers au sein des enveloppes
Cette étape a pour objectif d'identifier les parcelles susceptibles d'être des gisements fonciers. La méthode élaborée s'appuie sur un ensemble de traitements d'information géographique et statistique traduite en script Python™ et dont la logique est calquée sur le guide des bonnes pratiques dans l'étude des gisements fonciers réalisée par l'agence d'urbanisme de la région stéphanoise (EPURES, 2018). Cette méthode est détaillée dans l'Annexe C.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 7: Illustration de la méthode de délimitation des tâches urbaines.</figcaption></figure>

### 2.2.3.3. Multifonctionnalité des sols

#### 2.2.3.3.1. Méthode MUSE

La prise en compte des sols dans l'aménagement du territoire est primordiale pour répondre aux défis désormais posés aux territoires, notamment en milieu urbain et périurbain où les conséquences de leur artificialisation, accentuées par le changement climatique, favorisent les îlots de chaleur, les risques d'inondation, d'érosion de la biodiversité, et contribuent à la dégradation du bien-être et de la santé des citoyens.

Dans ce contexte, le projet MUSE<fnref n="5" /> (2017-2021), projet collectif piloté par le Cerema et financé par l'ADEME, propose une démarche pour renseigner et cartographier à l'échelle des territoires les fonctionnalités et la multifonctionnalité potentielles des sols, en particulier pour les zones non urbaines.

Tournée vers les collectivités et élaborée en lien avec trois métropoles partenaires (Nantes, Châteauroux et Aix-Marseille-Provence), la méthode MUSE fournit un porter à connaissance sur les sols et leurs fonctionnalités et multifonctionnalité. Elle permet de questionner les projets aux différentes étapes d'élaboration d'un PLUi que ce soit dans les phases de diagnostic de territoire, de construction du projet d'aménagement ou encore, si le document d'urbanisme y est soumis, tout au long de la démarche d'évaluation environnementale du projet.

Les 4 fonctions des sols considérées dans MUSE sont la **source de biomasse**, la **régulation du cycle de l'eau**, le **réservoir de carbone** et le **réservoir de biodiversité**. Ces fonctions sont spatialisées grâce au calcul de 4 indicateurs : le potentiel agronomique, le potentiel d'infiltration, le stock potentiel de carbone organique et l'abondance et la diversité lombriciennes potentielles. Les fonctions sont ensuite présentées pour chaque fonction et agrégées en une carte de multifonctionnalité des sols. Des fiches techniques détaillées<fnref n="6" /> et de synthèses<fnref n="7" /> accompagnent la détermination de chacune des fonctions.

<footnote n="5">⁵ https://librairie.ademe.fr/urbanisme-territoires-et-sols/5416-qualite-des-sols-et-urbanisme.html</footnote>

<footnote n="6">⁶ https://www.cerema.fr/fr/actualites/determiner-fonctions-que-remplissent-sols</footnote>

<footnote n="7">⁷ https://www.cerema.fr/fr/actualites/fiches-synthetiques-presentation-fonctions-sols-retenues</footnote>
Les indicateurs de fonction sont calculés soit par une **approche directe** - c'est le cas des indicateurs associés aux fonctions de source de biomasse et de régulation du cycle de l'eau - en faisant appel aux données brutes issues des Référentiels Régionaux Pédologiques (RRP) au 1/250 000e, soit par une **approche indirecte** - en utilisant des données statistiques, c'est le cas des indicateurs associés aux fonctions réservoir de carbone et réservoir de biodiversité du sol - qui se basent sur des données issues de moyennes régionales ou nationales agrégées par type d'occupation du sol.

Ci-dessous une synthèse des paramètres (Tableau 3) utilisés pour chaque indicateur de fonctions :

<table><caption>Tableau 3 : Synthèse des paramètres par fonctions pour la méthode MUSE.</caption><thead><tr><th></th><th>Directe</th><th>Directe</th><th>Indirecte</th><th>Indirecte</th></tr></thead><tbody><tr><th>Approche</th><td>Source de biomasse</td><td>Régulation du cycle de l'eau</td><td>Réservoir de carbone</td><td>Réservoir de biodiversité</td></tr><tr><th>Fonction</th><td>Potentiel agronomique</td><td>Potentiel d'infiltration</td><td>Stock de carbone organique</td><td>Abondance et la diversité lombriciennes</td></tr><tr><th>Indicateur</th><td>- réservoir utile obtenu par une fonction de pédotransfert<br/>- Texture de surface<br/>- pH<br/>- Profondeur du sol<br/>- Charge en éléments grossiers</td><td>- Présence d'un niveau imperméable<br/>- Texture de surface<br/>- Degré d'hydromorphie<br/>- Perméabilité du sol obtenue par une fonction de pédotransfert</td><td>- Carbone organique dans les sols et la litière pour chaque type d'occupation du sol</td><td>- Abondance de vers de terre<br/>- Diversité spécifique des vers de terre pour chaque type d'occupation du sol</td></tr><tr><th>Données utilisées</th><td>Données brutes<br/>DoneSol - Référentiel Régional Pédologique<br/>Ardèche et Drôme (RRP07 et 26)</td><td>Données brutes<br/>DoneSol - Référentiel Régional Pédologique<br/>Alpes-de-Haute-Provence et Hautes-Alpes<br/>(RRP 04 et 05)</td><td>ALDO (ADEME)</td><td>Observatoire National de la Biodiversité</td></tr></tbody></table>

La cartographie des sols du RRP au 1/250 000e impose que les **Unités Typologiques de Sols** (UTS<fnref n="8" />), pour lesquelles sont renseignées les données sol, soient agrégées dans les **Unités Cartographiques de Sols** (UCS<fnref n="9" />) qui représentent l'extension géographique d'un ou plusieurs types de sol. Toutes les interprétations ou calculs/estimations se font au niveau des UTS qui sont décrites verticalement par une ou plusieurs **strates**. Les strates sont décrites par des variables pédologiques quantitatives (argile, sables, limons, pH...) et qualitatives (classe texturale, structure, nature des éléments grossiers, etc.). Les UCS constituent le regroupement d'une ou de plusieurs UTS de façon à pouvoir en faire une représentation cartographique à une échelle donnée. La modalité d'agrégation de l'information sur les UTS doit être alors associée à un indicateur de la variabilité au sein de l'UCS : pourcentage de représentation au sein de l'UCS ou écart type.

### 2.2.3.3.2. Mise en œuvre de MUSE dans le projet MALTOSE

#### Corrections apportées aux données pédologiques

Le calcul des indicateurs de potentiel agronomique et potentiel d'infiltration des sols a nécessité de collecter, au format DoneSol, les données des RRP couvrant les territoires d'étude. Pour le Grand Rovaltain, les RRP de l'Ardèche et de la Drôme, établis en 2001, ont été mis à disposition du Cerema par

<footnote n="8">⁸ UTS : volume de la couverture pédologique présentant en tous lieux de l'espace la même succession d'horizons, l'un ou l'autre de ces horizons pouvant être localement absent.</footnote>

<footnote n="9">⁹ UCS : Unité Cartographique de Sol, portion du territoire délimitée graphiquement sur une carte par des contours fermés. Ces « morceaux » forment une unité dans le sens ou on ne peut pas les subdiviser à l'échelle de représentation choisie, en sous-ensembles cartographiables. Elles regroupent de 1 à plusieurs UTS.</footnote>
le Syndicat Mixte qui avait signé une convention auprès de la Chambre Régionale d'Agriculture Auvergne-Rhône-Alpe, gestionnaire locale de la donnée. Pour l'Aire Gapençaise, les RRP des Alpes-de-Haute-Provence et des Hautes-Alpes, établis en 2010, ont été demandés par le Cerema au Canal de Provence, gestionnaire local de la donnée pour la région PACA, et ont fait l'objet d'une convention de mise à disposition.

Les données pédologiques contenues dans les RRP ont l'avantage d'être standardisées (format DoneSol) et de couvrir l'ensemble du territoire national. Leur production s'est néanmoins étalée sur plus de 25 ans et a connu des évolutions méthodologiques et techniques (ex : intégration de nouvelles données permises par la numérisation, mise en place progressive de procédures de vérification des données), ce qui explique des niveaux de qualité différents selon les jeux de données considérés. Des scripts de vérification ont ainsi été élaborés dans le cadre de MALTOSE afin d'estimer, de façon automatique, si les champs nécessaires au calcul des indices étaient renseignés (**critère d'exhaustivité**) et s'ils respectaient les règles d'intégrité du dictionnaire de données DoneSol (**critère de cohérence**).

Ces scripts de vérification ont mis en évidence de nombreuses lacunes et anomalies en termes de données essentielles pour le calcul des indicateurs de potentiel agronomique et de potentiel d'infiltration. Pour le Grand Rovaltain, 196 anomalies ont été identifiées sur 40 des 387 strates du territoire. Pour l'Aire Gapençaise, 224 anomalies ont été identifiées sur 101 des 216 strates du territoire, et une anomalie a été identifiée sur l'une des 104 UTS. La Figure 8 représente les localisations des UCS et les paramètres concernés par ces anomalies.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 8: Unités cartographiques de sols (UCS) pour lesquelles l'intégralité des paramètres MUSE ne peuvent être définis du fait de lacunes ou d'incohérences dans les données brutes des RRP.</figcaption></figure>

Des échanges avec les deux Syndicats Mixtes ont conduit à la sélection d**UCS prioritaires à la correction des données des RRP**, car croisant des zones à enjeux pour les futures urbanisations (soit 59 UCS pour le Grand Rovaltain et 11 UCS pour l'Aire Gapençaise). Ainsi, 102 anomalies concernant 25 strates ont été corrigées pour le Grand Rovaltain, et 66 anomalies concernant 34 strates ont été corrigées sur l'Aire Gapençaise. Les corrections ont été apportées par un expert de l'INRAE, transmises aux Syndicats Mixtes, et intégrées dans la base de données servant au calcul des indicateurs. Seules les UCS pour lesquelles les données ont été vérifiées et corrigées apparaîtront sur les cartes représentant les potentiels agronomiques et d'infiltration des sols dans la section 2.3.4.

## Calcul des indicateurs par chaine de traitement automatisée

Pour le projet MALTOSE, la mise en œuvre de la méthode MUSE s'est inscrite dans le cadre du développement d'un outil devant permettre le calcul automatisé des indicateurs de fonctions des sols (source de biomasse, régulation du cycle de l'eau, réservoir de biodiversité, réservoir de carbone) et d'un indicateur de multifonctionnalité à partir des données standardisées au format DoneSol de n'importe quel RRP établi au 1/250 000e, sur n'importe quel territoire. Si la méthode MUSE définit des classes précises
pour les indicateurs de fonctions<fnref n="10" />, une certaine liberté est laissée dans la construction des classes de l'indice de multifonctionnalité. Afin de proposer une hiérarchie des UCS tenant compte des distributions, propres aux territoires considérés, des valeurs des indicateurs de fonctions, l'indicateur de multifonctionnalité a été construit comme la somme des quatre indicateurs de fonctions, discrétisée en 5 classes par la méthode des seuils naturels.

Les scripts automatisés ne prennent toutefois en compte ni la qualité des données des RRP en entrée, ni une éventuelle sélection d'UCS qui auraient fait l'objet de corrections (voir section 2.2.3.3.2). Le calcul correct des potentiels agronomiques et d'infiltration peut en effet être partiellement ou totalement empêché par des anomalies présentes dans le RRP. Cette limite peut toutefois être contournée en choisissant de ne diffuser que les résultats concernant les UCS pour lesquelles les données ont été vérifiées et corrigées (voir section 2.3.4). De même, la méthode de calcul de l'indice de multifonctionnalité ne discrimine pas les UCS pour lesquelles les données des RRP présentent des anomalies.

Au vu du nombre important d'anomalies persistant dans les RRP mobilisés à l'issue des corrections apportées par l'expert de l'INRAE, l'indicateur de multifonctionnalité est peu signifiant pour les territoires du Grand Rovaltain et de l'Aire Gapençaise. Les indicateurs de fonctions doivent lui être préférés.

### 2.2.4. Modélisation géoprospective

Cette tâche consiste à alimenter un automate cellulaire sur les territoires afin de modéliser des scénarios de développement intégrant les objectifs ZAN et ERC. Les traitements ont été réalisés avec le logiciel LucSim, un automate cellulaire dédié à l'analyse et à la simulation géographiques, continuellement développé depuis une quinzaine d'années au laboratoire ThéMA (Antoni et al., 2016).

LucSim s'appuie sur les principes de l'intelligence artificielle distribuée, impliquant des règles d'occupation des sols et de transition cartographiées sur une grille. Sa fonctionnalité majeure est basée sur la définition de P. Torrens (Torrens, 2011). Techniquement, l'application d'un ensemble de règles de transition, où l'état S d'une cellule i à l'étape t+1 dépend de son état à l'étape t et de son voisinage au même pas dans un rayon O, constitue le moteur principal pour simuler des scénarios prospectifs de changement d'affectation des terres.

Le choix des contraintes à modéliser dans LucSim s'est fait à l'issu d'un travail en 5 étapes :

1. Ateliers de co-construction des scénarios et choix des contraintes avec les partenaires du projet

2. Présentation des premiers scénarios testés

3. Ateliers de vérification et d'ajustement des scénarios avec le territoire concerné

4. Présentation du scénario retenu

5. Correction et validation

Pour définir la base de ces scénarios, LucSim a été alimenté par les données issues de la collecte. Pour chaque territoire, le nombre de cellules totales à simuler est calculé en fonction des objectifs de croissance des collectivités territoriales. Les cellules de 15 x 15 m représentent donc dans cette étude l'unité cartographique minimale pour une maison individuelle. Ainsi, toutes les données d'entrée dont MUSE ont été rapportées au maillage de cellules de 15 x 15 m pour les besoins de la modélisation par automates cellulaires permettant de simuler les scénarios de développement territorial futurs. Les contraintes et les enjeux sont quant-à eux traduites en règles de transition exprimées en nombre de cellules qui évoluent d'un état "non bâti" à "bâti".

<footnote n="10">¹⁰ https://librairie.ademe.fr/urbanisme-et-batiment/5416-qualite-des-sols-et-urbanisme.html</footnote>
<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 9 : Paramétrage du modèle et intégration des contraintes et enjeux.</figcaption></figure>

La Figure 9 présente la démarche globale de modélisation, dont l'automate cellulaire LucSim est au centre. Dans un premier temps (flèches 1 sur la figure), le modèle est nourri avec trois types de données : l'occupation du sol (élaborée dans le WP1), les contraintes et les règles d'aménagement des zones d'habitat et des zones d'activités (fournies par les SCOT dans le cadre du WP1) et la qualité des sols (construite à partir de multifonctionnalité étudiée dans le WP1). Ces trois types de données permettent à LucSim de simuler des scénarios qui se traduisent par des cartes et des graphiques indiquant la localisation des nouvelles zones résidentielles et d'activités (flèche 2) à l'échelle des cellules de 15 x 15 mètres. Ces localisations sont ensuite confrontées aux critères de densités associées à chaque espace, en fonction de l'armature et de leur EPCI, de manière à convertir les cellules en nombre de logements (flèche 3). Cette étape permet alors d'évaluer l'impact sur les sols selon leur qualité (l'objectif étant, autant que faire se peut, de limiter l'artificialisation sur les sols de meilleure qualité). Enfin, le processus est itératif et intègre un retour sur les contraintes de départ si les résultats de la simulation ne sont pas satisfaisants en termes d'impacts et/ou de densité.

### 2.2.5. Optimisation du modèle

Les simulations générées avec LucSim présentent un certain niveau d'aléatoire qui est fonction du niveau de contraintes exercées par les règles de transitions et équation intrinsèque au moteur de calcul de LucSim. Pour sélectionner le scénario optimal parmi les simulations générées avec LucSim en optimisant les trajectoires d'artificialisation compte tenu de la séquence ERC, nous avons utilisé un algorithme multi-objectif qui puisse à la fois intégrer des objectifs pour une trajectoire de sobriété foncière sur le territoire, et des objectifs de conservation des fonctions exercées par les sols et les services écosystémiques associés.

L'algorithme utilisé pour l'optimisation du modèle géoprospectif est inspiré de l'Algorithme génétique de tri non dominé (NSGA-II), le plus utilisé (Mohammadi et al. 2015 ; Strauch et al., 2019 ; Gao et al., 2020). La méthode consiste à générer avec LucSim plusieurs versions du même scénario avec les mêmes contraintes puis à sélectionner parmi ces versions, celles qui présentent les meilleures performances vis-à-vis d'un ensemble d'objectifs (Figure 10). Nous avons choisi d'optimiser le scénario en considérant trois objectifs, motivés par la disponibilité des données et la facilité à les mobiliser :

1. La maximisation de la **proximité au réseau** routier en retenant le scénario avec la plus grande superficie des zones simulées le plus près possible des routes ;

2. La minimisation de la perte de la **végétation ligneuse** en retenant le scénario avec la plus petite superficie des zones simulées qui empiète sur les espaces arborés actuels ;

3. La minimisation des **risques et aléas naturels** encourus en retenant le scénario avec la plus petite superficie des zones simulées qui empiète sur les zones à risque identifiées dans le PPRN.
La solution "fille" optimale est la résultante des trois scénarios "parents" qui satisferont chacune des fonctions objectives.

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 10: Présentation de la méthode d'optimisation multi-objectifs intégrant la séquence ERC.</figcaption></figure>

### 2.2.6. Evaluation de l'impact environnemental des scénarios

La méthodologie adoptée dans cette section a pour objectif de comparer les impacts environnementaux de deux scénarios d'artificialisation des sols, correspondant chacun à une carte du territoire simulée à l'horizon 2050. L'approche décrite en détail dans l'Annexe D consiste à croiser les cartes simulées à l'horizon 2050 avec des indicateurs environnementaux. Chaque carte sera comparée à chacun des indicateurs prédéfinis pour identifier les zones où l'artificialisation impacte des fonctions écologiques (à fort potentiel ou risque). Une fois ces zones identifiées, leur surface est calculée afin de quantifier les différences entre les deux scénarios. Cela permettra d'émettre des hypothèses sur le scénario le moins impactant écologiquement et d'évaluer la pertinence des choix de zones à artificialiser vis-à-vis des enjeux environnementaux.

Le choix des indicateurs pour évaluer l'impact environnemental des scénarios se base sur les enjeux relatifs à :

* L'accessibilité;

* Les risques et aléas naturels;

* La perte de la végétation ligneuse;

* Les Îlots de chaleur.

## 2.3. Résultats

### 2.3.1. Perception et acceptabilité du ZAN

Les résultats issus de l'enquête auprès des deux groupes cibles : lauréats AMI ZAN et FédéSCoT sont présentés ci-dessous en suivant le plan d'analyse en sept variables défini ci-dessus.

#### 2.3.1.1. Niveau de compréhension des élus sur le sujet du ZAN

La première variable vise à appréhender le niveau de compréhension des élus sur le sujet.

A la question "Êtes-vous familiers avec le concept du ZAN ?", il est à noter qu'une majorité des répondants répondent positivement. Ce résultat est à contrebalancer au regard du fait que les parties prenantes interrogées sont membres de la FédéSCoT ou bien lauréates de l'AMI ZAN. A contrario, il est
étonnant de voir que 15 % des interrogés des territoires de l'expérimentation AMI ZAN de l'ADEME ne sont pas familiers des concepts (Figure 11).

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure 11: Niveau de familiarisation avec le concept de ZAN des groupes cibles.</figcaption></figure>

A la question, "Quelle est votre évaluation de la politique ZAN ?", une grande majorité des répondants s'estiment satisfaits (74 à 79 %). Concernant le groupe de la FédéSCoT, les répondants consentent à une large acceptation des objectifs ZAN mais restent préoccupés quant à la rigidité de son application. Concernant le groupe des territoires de l'expérimentation ZAN, ils expriment un soutien solide aux objectifs ZAN mais restent dubitatifs quant à son acceptabilité en zones rurales (Figure 12).

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure 12: Evaluation de la politique ZAN par les groupes cibles.</figcaption></figure>

A la question, "décritez la politique du ZAN avec vos propres mots", les élus se sont exprimés permettant d'avoir une vision claire de leur perception. Notre analyse des verbatims associés nous permet de dresser une synthèse dans le Tableau 4 ci-dessous :

<table><caption>Tableau 4: Description de la politique ZAN par les groupes cibles.</caption><tr><td>FédéSCoT</td><td><ul><li>→ Les réponses montrent une large acceptation des objectifs de la politique ZAN, avec un accent sur la réduction de l'artificialisation, la sobriété foncière et la conservation des espaces naturels</li><li>→ Cependant, des préoccupations notables concernent la rigidité de la politique, son inadaptation aux spécificités locales, et les défis de mise en œuvre</li></ul></td></tr><tr><td>Territoires lauréats de l'AMI ZAN de l'ADEME</td><td><ul><li>→ Une bonne compréhension des objectifs du ZAN : La plupart des réponses manifestent un solide appui à la réduction de l'artificialisation des sols, soulignant l'importance écologique et la nécessité de protéger les terres agricoles et naturelles</li></ul></td></tr></table>
→ Toutefois, des critiques et des mises en garde sur l'applicabilité, surtout en zones rurales et pour les petites communes, ainsi que des appels à des clarifications et des mécanismes de compensation, montrent une nécessité d'ajustements et de précisions dans les politiques proposées pour atteindre un consensus plus large

### 2.3.1.2. Perception des élus de la communication faite par l'État sur le sujet du ZAN

La seconde variable vise à évaluer la perception des élus sur la communication du ZAN proposée par l'État sur ce sujet.

Nous constatons qu'une grande majorité des répondants (55 à 88 % selon les groupes cibles) font état d'une insatisfaction quant à la communication réalisée par les pouvoirs publics sur le sujet (Tableau 5).

Des problèmes majeurs de clarté et de réception des messages sur le sujet du ZAN sont identifiés : 60 à 85 % des élus sondés dans les groupes cibles trouvent que la communication sur le sujet du ZAN n'est pas claire.

<table><caption>Tableau 5: Perception des groupes cibles sur la communication du ZAN.</caption><tr><td>Territoires lauréats de l'AMI ZAN de l'ADEME</td><td><ul><li>Les élus mentionnent des difficultés à comprendre les directives de l'État, un manque de clarté des messages et des problèmes de diffusion des informations pertinentes, en situant le problème principal dans la réception du message.</li><li>Les principaux problèmes de communication sur le ZAN se situent surtout au niveau du message (80 %) et de la réception (68 %). Les remarques supplémentaires indiquent une complexité excessive des détails pratiques, une perception d'irrecevabilité du projet, un manque de transparence sur les responsabilités de contrôle, et une communication insuffisante sur l'urgence des enjeux.</li></ul></td></tr><tr><td>FédéSCoT</td><td><ul><li>Les élus mentionnent des difficultés à comprendre les directives de l'État, un manque de clarté des messages et des problèmes de diffusion des informations pertinentes, en situant le problème principal dans la réception du message.</li></ul></td></tr></table>

Nos données révèlent également que 34 à 46 % des élus sondés dans les groupes cibles n'ont pas connaissance des mécanismes d'accompagnement (techniques, financiers, etc.) pouvant exister sur le sujet du ZAN.

Pour améliorer la mise en œuvre du ZAN, il est crucial d'améliorer la clarté et la transparence de la communication, de simplifier les détails pratiques, et de renforcer la diffusion des informations pertinentes sur l'urgence des enjeux et les responsabilités de contrôle.

### 2.3.1.3. Perception des élus du ZAN

La troisième variable vise à évaluer la perception des élus quant à l'objectif ZAN. Il apparaît que 64 à 80 % des élus sondés dans les groupes cibles perçoivent l'objectif ZAN comme une priorité pour leur territoire.

Les élus estiment avoir pris des mesures pour promouvoir et mettre en œuvre le ZAN à hauteur de 57 % en moyenne. Parmi les actions entreprises, nous notons :

* La révision des documents d'urbanisme;

* La communication et sensibilisation;

* L'inventaire et la renaturation des friches;

* La maîtrise de la densification et de l'artificialisation;

* La participation et la collaboration des élus avec des réunions et des groupes de travail actifs.
Pour autant, 39 à 53 % évaluent de manière négative la politique du ZAN. L'analyse des verbatims liés aux avis apportent une lecture supplémentaire (Tableau 6) :

<table><caption>Tableau 6: Evaluation de la politique ZAN par les groupes cibles.</caption><tr><td>Territoires lauréats de l'AMI ZAN de l'ADEME</td><td><ul><li>Les avis positifs sont largement présents mais accompagnés de conditions et de réserves : l'application en milieu rural, la concertation avec les territoires, la cohérence avec d'autres lois (comme la loi SRU), et les modalités de financement. Malgré ces réserves, les termes utilisés montrent une perception globalement positive de la politique du ZAN, soulignant son importance et sa nécessité pour l'avenir écologique.</li><li>Les avis négatifs sur le ZAN se concentrent principalement sur : les problèmes de centralisation, la non-adaptabilité aux réalités locales, et les préoccupations financières. Les élus craignent que les décisions pénalisent les zones rurales par rapport aux grandes métropoles et s'inquiètent des tensions croissantes avec la mise en œuvre. La méfiance envers les nouvelles normes et la perception d'une imposition autoritaire sans concertation sont également des thèmes récurrents.</li></ul></td></tr><tr><td>FédéSCoT</td><td><ul><li>Les avis positifs sur la politique du ZAN montrent une reconnaissance de son importance écologique et de ses avantages environnementaux. Les répondants apprécient notamment les efforts pour protéger les espaces naturels, réduire l'impact du réchauffement climatique, et favoriser la biodiversité.</li><li>Les avis négatifs se focalisent surtout sur une politique qui est également perçue comme contraignante et complexe, avec un sentiment d'injustice parmi les territoires ruraux et petites communes. Les élus ruraux se sentent pénalisés par rapport aux grandes villes et soulignent la difficulté de mise en œuvre des règles ZAN. Un manque de communication claire et de fourniture d'informations concrètes aux collectivités est également souligné.</li></ul></td></tr></table>

Sur cette variable du plan d'analyse, bien que la politique du ZAN soit perçue comme nécessaire et bénéfique pour l'avenir, elle est également vue comme contraignante et complexe. Les élus demandent une meilleure adaptation aux réalités locales, une concertation plus étroite avec les territoires, et une communication plus claire.

### 2.3.1.4. Perception et actions entreprises concernant l'artificialisation des sols

La quatrième variable s'intéresse à la perception et aux actions entreprises concernant l'artificialisation des sols. L'analyse de l'occurrence des termes dans les verbatims nous indique que 24 à 42 % perçoivent une artificialisation des sols modérée à raisonnable dans leurs territoires (Figure 13). 17 à 26 % des sondés expriment quant à eux une artificialisation rapide et trop importante.

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 13: Nuage de mots sur la perception de l'artificialisation des sols par les groupes cibles.</figcaption></figure>

Ces verbatims nous permettent également de mesurer l'engagement de ces élus vis-à-vis des actions qu'ils ont entrepris pour limiter l'artificialisation des sols.
Nous notons ainsi que 50 à 73 % des élus ont entrepris des mesures, des actions locales ou des mesures réglementaires pour réduire l'artificialisation.

La majorité des actions concernent la révision des plans locaux et des schémas directeurs, incluant la réduction des zones constructibles et la densification des zones existantes, des régulations et restrictions légales et des initiatives environnementales comme la végétalisation des parkings et la réduction des pesticides. Des mesures concrètes pour promouvoir le ZAN, incluent : la révision des documents d'urbanisme (SCOT, PLUi, PLU), l'optimisation de l'urbanisme, et des initiatives environnementales comme la renaturation des friches et la réduction des surfaces constructibles.

### 2.3.1.5. Craintes et préoccupations vis-à-vis de l'artificialisation des sols

La cinquième variable cherche à explorer les craintes et préoccupations des élus relatifs à l'artificialisation des sols.

A la question "Avez-vous des craintes ou préoccupations concernant l'artificialisation des sols dans votre collectivité ?" : 56 à 58 % des sondés évoquent des craintes ou des préoccupations majeures. L'analyse des verbatims permet de mettre en lumière les éléments suivants (Tableau 7) :

<table><caption>Tableau 7: Craintes et préoccupations concernant l'artificialisation des sols exprimées par les groupes cibles.</caption><thead><tr><th></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td>Territoires lauréats de l'AMI ZAN de l'ADEME</td><td>Les craintes majeures : impact excessif du SCOT sur le territoire, rendant certaines politiques inapplicables et difficiles à aligner avec la loi SRU, tout en réduisant les surfaces agricoles. Des conséquences environnementales et de l'accélération de projets d'aménagement privés, tout en reconnaissant la vertu de la politique mais doutant de son application et efficacité locale.</td></tr><tr><td>FédéSCOT</td><td>Les préoccupations récurrentes sont : les impacts environnementaux, les enjeux économiques et fonciers, les défis d'aménagement du territoire, et les incohérences dans l'application des politiques. La majorité des craintes est centrée sur les implications pratiques et les conséquences à long terme pour les collectivités locales, avec une forte demande pour une approche équilibrée et équitable du développement urbain et rural.</td></tr></tbody></table>

29 à 52 % des élus sondés dans les groupes cibles considèrent que la politique du ZAN ne prend pas bien en compte leurs craintes et préoccupations. Bien que les élus reconnaissent l'importance de la politique ZAN, ils soulignent des défis significatifs dans son application. Les critiques se concentrent sur le manque d'adaptation locale, la complexité administrative, et les impacts potentiels sur les zones rurales. Pour améliorer l'acceptation et l'efficacité de la politique, il est crucial d'intégrer les spécificités locales, de clarifier les directives, et de fournir un soutien plus ciblé aux collectivités.

### 2.3.1.6. Attentes vis-à-vis du ZAN

La sixième variable cherche à entrevoir les attentes des groupes d'élus sondés vis-à-vis du ZAN.

Ainsi, les objectifs que les élus du groupe territoires de l'expérimentation ZAN aimeraient voir atteindre avec la mise en œuvre du ZAN sont les suivants (Figure 14) :
<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 14 : Objectifs vis-à-vis du ZAN exprimés par le groupe cible : territoires lauréats de l'AMI ZAN.</figcaption></figure>

Concernant les élus de la FédéSCoT, les objectifs sont les suivants (Figure 16) :

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Figure 15 : Objectifs vis-à-vis du ZAN exprimés par le groupe cible : FédéSCoT.</figcaption></figure>

Les groupes d'élus consultés partagent plusieurs priorités communes en tant qu'attentes vis-à-vis du ZAN : La protection environnementale et le développement durable sont essentiels, tout comme des politiques et stratégies bien définies et l'adaptation des politiques aux spécificités locales. Un équilibre est nécessaire entre développement économique et protection environnementale. La densification urbaine, le soutien technique et financier accru de l'État aux collectivités locales, et une planification stratégique à long terme sont également crucales pour une mise en œuvre réussie du ZAN.

### 2.3.1.7. Perception de l'adoption du ZAN auprès des citoyens par les élus

La septième et dernière variable s'intéresse à la perception du ZAN sous un prisme différent, celui des citoyens.

Pour les groupes sondés, 52 à 56 % des élus considèrent que les citoyens ne sont pas du tout informés. Ils estiment que les citoyens ont une perception négative du ZAN : 51 à 64 % estiment une perception défavorable à très défavorable du ZAN pour leurs citoyens.

Les élus ont également émis quelques recommandations, l'analyse des verbatims permet d'en révéler la quintessence (Figure 16) :
<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Figure 16: Verbatims exprimés par les groupes cibles sur la perception de l'adoption du ZAN par les citoyens.</figcaption></figure>

### 2.3.1.8. Analyse SWOT

Afin d'avoir une lecture claire des résultats d'enquête, nous proposons l'analyse SWOT suivante (Tableau 8):

<table><caption>Tableau 8: Analyse SWOT des résultats d'enquête auprès des deux groupes cibles.</caption><thead><tr><th>FORCES</th><th>FAIBLESSES</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Bonne compréhension des objectifs du ZAN</strong><br>La majorité des élus des trois enquêtes (Aire Gapençaise, AMI ZAN, Fédération des SCoTs) montre une compréhension claire et un soutien aux initiatives ZAN, soulignant l'importance écologique et la nécessité de préserver les terres agricoles et naturelles.<br><br><strong>Bon Appui sur l'importance du ZAN</strong><br>Les élus, bien qu'ayant des réserves, reconnaissent globalement l'importance et la nécessité de la politique ZAN, notamment pour la protection de l'environnement et le développement durable.</td><td><strong>Communication inefficace de l'État</strong><br>La majorité des élus trouve la communication de l'État sur le ZAN peu claire et compréhensible, ce qui complique l'adhésion et l'application des politiques.<br><br><strong>Complexité et rigidité des politiques</strong><br>Les critiques récurrentes portent sur la complexité administrative, la rigidité des politiques et le manque d'adaptation aux spécificités locales, surtout dans les zones rurales.<br><br><strong>Manque d'outils et de soutien</strong><br>Plus de la moitié des répondants se sentent démunis d'outils pour atteindre les objectifs du ZAN et ne sont pas familiers avec les mécanismes d'accompagnement de l'État.</td></tr><tr><th>OPPORTUNITÉS</th><th>MENACES</th></tr><tr><td><strong>Amélioration de la communication</strong><br>Renforcer la clarté, la transparence et la diffusion des informations pertinentes pourrait améliorer l'adhésion des élus et des citoyens.<br><br><strong>Adaptation locale</strong><br>Intégrer les spécificités locales dans la mise en œuvre des politiques ZAN et offrir un soutien ciblé et des ressources adéquates aux collectivités locales.<br><br><strong>Sensibilisation et éducation</strong><br>Mener des campagnes de sensibilisation et d'éducation pour mieux informer les citoyens sur les objectifs et les avantages du ZAN, facilitant</td><td><strong>Résistance au changement</strong><br>Les critiques sur l'applicabilité et la rigidité des politiques ZAN peut conduire à une résistance au changement, surtout dans les zones rurales et les petites communes.<br><br><strong>Impact économique</strong><br>Les craintes liées aux impacts économiques et au développement local, en particulier les contraintes de densification en milieu rural, peuvent entraver la mise en œuvre des politiques.<br><br><strong>Perception négative des citoyens</strong><br>La perception majoritairement négative des</td></tr></tbody></table>
## 2.3.2. Analyse des flux d'artificialisation des sols

### 2.3.2.1. Analyse des flux d'artificialisation passés : avant 2022

Au niveau du SCoT du Grand Rovaltain, la consommation d'ENAF a été calculée entre 2015 et 2022 grâce à la méthode MALTOSE présentée précédemment. Les résultats ont montré que la consommation d'ENAF est de 531,2 ha entre 2015 et 2022. La carte présentée dans la Figure 17 traduit les changements d'affectation de l'usage des parcelles au cours de la période (2015-2022).

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Figure 17 : Carte de la consommation d'espaces NAF entre 2015 et 2022 sur le territoire du SCoT du Grand Rovaltain.</figcaption></figure>

Au niveau du SCoT de l'Aire Gapençaise, la consommation d'ENAF calculée grâce à la méthode MALTOSE est de 321,3 ha entre 2011 et 2021 (Figure 18).
<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Figure 18: Carte de la consommation d'espaces NAF entre 2011 et 2021 sur le territoire du SCoT de l'Aire Gapençaise.</figcaption></figure>

Les résultats du flux d'artificialisation des sols sur la période de l'étude sont aussi présentés sous la forme d'un tableau de bord dynamique avec la possibilité d'afficher les résultats par commune et selon différentes échelles temporelles ajustables au gré de l'utilisateur (Figure 19 et Figure 20).

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>Figure 19: Tableau de bord dynamique de l'artificialisation des sols sur le territoire du SCoT Grand Rovaltain.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Figure 20 : Tableau de bord dynamique de l'artificialisation des sols sur le territoire du SCOT de l'Aire Gapençaise.</figcaption></figure>

### 2.3.2.2. Evaluation de la précision des cartes de la consommation d'espaces NAF

L'évaluation de la précision thématique des cartes de changement est faite en générant une matrice de confusion avec tirage semi-aléatoire de **600 points échantillons** en milieu urbain dont la moitié au niveau des parcelles d'ENAF passées au statut artificialisée/consommée (Figure 21). Chaque point échantillon est comparé entre sa classe réelle (sur les photos aériennes) et sa classe prédite (issue de la méthode MALTOSE). Ces comparaisons sont enregistrées dans une matrice de confusion, où : les lignes représentent les classes réelles ; les colonnes représentent les classes prédites ; et les valeurs dans la matrice correspondent au nombre d'échantillons classés correctement ou incorrectement. À partir de la matrice de confusion, la précision globale est calculée :

$$ \text{Précision Globale} = \frac{\sum \text{valeurs diagonales}}{\text{total des échantillons}} $$

Cette formule a permis d'estimer la précision globale des cartes à **84% soit un gain de 24 %** par rapport à la méthode sans post-traitement des Fichiers Fonciers dont la précision a été évaluée à 60%.
<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>Figure 21 : Matrice de confusion pour l'évaluation de la précision des cartes de la consommation d'espaces NAF.</figcaption></figure>

### 2.3.2.3. Ventilation par armature de l'artificialisation des sols de 2021 à 2050

Les armatures territoriales ont été utilisées pour les projections du nombre et de la densité de logements jusqu'en 2050. Ces armatures font référence à l'organisation structurelle des différentes zones urbaines et suburbaines au sein du territoire. Elles sont réparties en **5 catégories**, fournissant une base pour une planification qui s'aligne sur les trajectoires de croissance prévues et les besoins de densité de chaque zone.

#### 2.3.2.3.1. SCoT du Grand Rovaltain

Dans un premier temps, la consommation passée a été projetée à différents pas de temps : 2030, 2040 et 2050. Cette consommation a ensuite été convertie en nombre de cellules de 15 x 15 m pour les besoins de la modélisation géoprospective décrite dans la méthodologie.

La répartition projetée de la consommation d'espaces simulée entre 2021 et 2050 dans le SCoT du Grand Rovaltain selon les cellules de 15 x 15 m (225 m²) par EPCI et par armature est représentée dans la Figure 22 ci-après.

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Figure 22 : Répartition du nombre de cellules par armature et par EPCI – territoire du SCoT du Grand Rovaltain.</figcaption></figure>

La consommation d'espace simulée suit une logique territoriale structurée, avec une concentration dans les zones urbaines et périurbaines pour répondre à l'intensification des polarités en accord avec le DOO
du SCoT en termes de répartition de logements en fonction du niveau d'armature et de l'EPCI et des densités minimales de construction de logements. Les zones rurales et naturelles sont relativement préservées, bien que les pressions soient perceptibles. Chaque EPCI adopte une approche adaptée à ses spécificités et à sa composition, les villes centres et pôles urbains jouant un rôle moteur en concentrant plus de 40 % de la consommation d'ENAF.

#### 2.3.2.3.2. SCoT de l'Aire Gapençaise

La répartition projetée de la consommation d'espace simulée entre 2021 et 2050 dans le SCoT de l'Aire Gapençaise selon des cellules de 15 x 15 m (225 m²) par armature est représentée dans la Figure 23 ci-après.

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>Figure 23 : Répartition du nombre de cellules par armature sur le territoire du SCoT de l'Aire Gapençaise.</figcaption></figure>

La consommation d'espaces dans le SCoT de l'Aire Gapençaise suit une répartition cohérente avec les objectifs d'aménagement : une concentration dans les villes centres, un développement structurant dans les bourgs principaux et relais, et une contribution plus modérée mais notable dans les communes rurales et touristiques. Cette stratégie semble viser un équilibre entre densification et préservation des territoires les plus sensibles.

### 2.3.3. Analyse des gisements fonciers potentiellement mobilisables

La mobilisation de ces gisements fonciers s'inscrit dans une démarche globale de réduction de l'artificialisation des sols, conformément aux objectifs de la loi Climat et Résilience de 2021. En privilégiant la construction sur ses parcelles déjà artificialisées, les SCoTs visent à limiter l'étalement urbain, à préserver les espaces naturels et agricoles, et à promouvoir un développement harmonieux et durable du territoire.

L'approche décrite dans la méthodologie pour identifier et catégoriser les gisements a permis de répartir spatialement le potentiel foncier à l'échelle des SCoTs.

#### 2.3.3.1. SCoT du Grand Rovaltain

Le SCoT du Grand Rovaltain privilégie l'utilisation des gisements fonciers situés au sein des enveloppes urbaines, en mettant l'accent sur :

* La réhabilitation du tissu urbain existant impliquant la rénovation et la réutilisation des bâtiments et infrastructures déjà présents.

* La mutation des friches urbaines et industrielles en nouveaux espaces constructibles.

* Le comblement des dents creuses et divisions parcellaires au sein des zones déjà urbanisées pour de nouveaux projets.
Cette approche vise à limiter l'étalement urbain et à préserver les espaces naturels et agricoles en concentrant le développement sur des zones déjà impactées par l'urbanisation.

En termes de répartition spatiale, les gisements fonciers (dents creuses et divisions parcellaires) sont présents de manière hétérogène sur l'ensemble du territoire du Grand Rovaltain. Les zones urbaines denses, telles que les centres-villes de Valence, Romans-sur-Isère ou Guilherand-Granges, présentent généralement moins de dents creuses, comparé à leur taille en raison de leur urbanisation historique. En revanche, les communes périurbaines et rurales disposent de davantage de parcelles vacantes ou sous-utilisées, offrant un potentiel intéressant pour le développement de projets respectueux de l'environnement et du patrimoine local. La Figure 24 rend compte de la localisation de ces gisements.

<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>Figure 24 : Cartographie des gisements fonciers mobilisables sur le territoire du SCoT du Grand Rovaltain.</figcaption></figure>

### 2.3.3.2. SCoT de l'Aire Gapençaise

Le SCoT de l'Aire Gapençaise met en œuvre plusieurs actions pour identifier et valoriser les gisements fonciers disponibles. A été lancé en 2017, un programme d'accompagnement de 10 communes volontaires dans l'émergence de projets exemplaires en matière d'habitat et de quartiers durables. Les objectifs incluent la définition d'une stratégie foncière précise, l'accompagnement d'opérations d'aménagement stratégiques favorisant des formes urbaines groupées et adaptées, et la promotion d'une culture commune autour des formes urbaines pour améliorer la qualité du cadre de vie. En 2023, le SCoT a été lauréat de l'AMI ZAN lancé par l'ADEME. Trois études ont été initiées pour approfondir la connaissance des gisements fonciers et immobiliers, avec pour objectif de limiter l'artificialisation des sols et de promouvoir la réutilisation des espaces déjà urbanisés.

L'Aire Gapençaise privilégie aussi les approches suivantes :

* Réhabilitation et densification du tissu urbain existant en mobilisant les bâtiments vacants ou sous-utilisés

* Reconversion des friches urbaines et industrielles :

* Utilisation des parcelles non bâties au sein des zones urbanisées pour accueillir de nouveaux projets.
La répartition des gisements fonciers mobilisables varie selon les caractéristiques des communes. Les centres urbains, tels que Gap, disposent de moins de terrains vacants, mais offrent des opportunités de densification et de réhabilitation du bâti existant. Les communes périurbaines et rurales présentent généralement un potentiel relativement plus grand pour de nouveaux projets, à condition de respecter les spécificités locales et les contraintes environnementales. La Figure 25 rend compte de la localisation de ces gisements.

<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>Figure 25 : Cartographie des gisements fonciers mobilisables sur le territoire du SCoT de l'Aire Gapençaise.</figcaption></figure>

### 2.3.3.3. Evaluation de la précision des cartes de gisements

L'évaluation de la précision thématique des cartes du potentiel foncier générées via la méthode est faite en générant une matrice de confusion avec tirage semi-aléatoire de 481 gisements (points échantillons) à raison d'un gisement par typologie du zonage des PLU. On dénombre 278 gisements au niveau du SCoT Grand Rovaltain et 203 dans l'aire Gapençaise.

Les résultats de l'évaluation montrent que la carte des gisements identifiés est précise à **84 %**. Cela se justifie par le fait que les parcelles utilisées comme donnée d'entrée sont issues des cartes générées pour analyser l'artificialisation des sols. Les principales erreurs sont des parkings ou des espaces fonctionnels non bâti lié à des activités économiques (zone de stockage par exemple).

## 2.3.4. Analyse des 4 indicateurs de fonctions des sols

Les résultats d'analyse des 4 fonctions écologiques des sols du territoire du Grand Rovaltain et de l'Aire Gapençaise sont présentés dans ce chapitre. Comme vu précédemment (cf. section 2.2.3.3.2), l'indicateur de multifonctionnalité est peu signifiant pour les deux territoires du Grand Rovaltain et de l'Aire Gapençaise, les résultats des indicateurs individuels de fonction lui sont donc préférés.

### 2.3.4.1. SCoT du Grand Rovaltain

Le **potentiel agronomique** des sols du SCoT du Grand Rovaltain (cf. Figure 26 ci-dessous) est plutôt favorable sur l'ensemble du territoire (plus de 40 % du territoire présente un potentiel agronomique fort à très fort) et apparaît particulièrement élevé sur les plaines alluviales du Rhône et de l'Isère, à l'est de Rhône et un peu moins élevé quoique de bon niveau sur les côteaux ardéchois au sud-ouest du territoire. Sur les autres secteurs du territoire, le potentiel agronomique montre une qualité moyenne sur le plateau du Vivarais en Ardèche, au Nord sur les collines drômoises et à l'est sur le piémont du Vercors. Ce potentiel agronomique des sols fait écho à la forte activité agricole présente sur le territoire et très diversifiée entre les grandes cultures céréalières, l'élevage avicole, la viticulture, l'arboriculture ou encore
les semences. Il est à noter que la représentativité de la note est très bonne sur les secteurs de plaine du territoire (entre 75 et 100 %).

<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>Figure 26 : Carte du potentiel agronomique sur le territoire du SCoT du Grand Rovaltain.</figcaption></figure>

Le potentiel d'infiltration des sols du SCoT du grand Rovaltain (cf. Figure 27 ci-dessous) semble plutôt fort voire très fort sur l'ensemble du territoire (près de 85 % du territoire) notamment sur les plaines alluviales du Rhône et de l'Isère, sur les collines drômoises au nord du territoire et sur le plateau du Vivarais en Ardèche. De même que pour le potentiel agronomique, la représentativité de la note, notamment dans les grands secteurs de plaine, est très bonne (entre 75 et 100 %).

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>Figure 27 : Carte du potentiel d'infiltration sur le territoire du SCoT du Grand Rovaltain.</figcaption></figure>
Les indicateurs de réservoirs potentiels de carbone et de biodiversité des sols se basent principalement sur l'occupation des sols. Ainsi, on distingue en Ardèche, à l'ouest du Rhône, une forte proportion de forêts ainsi que sur le piémont du Vercors. Au nord, les collines drômoises présentent des forêts mais aussi des territoires agricoles importants. Enfin, la plaine alluviale au centre du territoire se distingue par une forte représentation de l'agriculture (vignobles, cultures céréalières, vergers, etc.) et par un tissu urbain marqué le long du Rhône ainsi que les 3 pôles urbains du territoire que sont les villes de Tain-l'Hermitage, Romans-sur-Isère et valence. Le réservoir potentiel de carbone des sols reflète cette occupation des sols et apparaît comme particulièrement important dans les grands massifs forestiers du territoire, à l'ouest du Rhône en Ardèche, dans le piémont du Vercors à l'est du territoire et au nord dans les collines drômoises (Figure 28). La grande plaine agricole présente un potentiel plutôt faible.

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>Figure 28 : Carte du potentiel de stockage de carbone sur le territoire du SCoT du Grand Rovaltain.</figcaption></figure>

A l'instar du réservoir potentiel de carbone des sols, le réservoir potentiel de biodiversité des sols est important sur l'ensemble du territoire excepté sur les plaines alluviales le long du Rhône et de l'Isère (Figure 29).
<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>Figure 29 : Carte du potentiel de richesse en biodiversité sur le territoire du SCoT du Grand Rovaltain.</figcaption></figure>

### 2.3.4.2. SCoT de l'Aire Gapençaise

Le territoire du SCoT de l'Aire Gapençaise se caractérise par une mosaïque de reliefs avec des secteurs à forte pente sur l'ensemble du territoire. Dans le cadre de la méthode MUSE, cette contrainte de pente impacte fortement le calcul des indicateurs de potentiel agronomique et de potentiel d'infiltration des sols. De plus, le SMAG a sélectionné les UCS qui seraient intéressants d'analyser dans le cadre du projet MALTOSE, présents principalement dans les vallées où des scénarios d'artificialisation pourraient être testés. Les cartes suivantes présentent donc les résultats uniquement sur ces UCS identifiées et sélectionnées par le SMAG, ne présentant pas de trop fortes pentes, qui ont ensuite été corrigées par l'expert de l'INRAE.

La Figure 30 présente le potentiel agronomique des UCS sélectionnés : près de 50 % des UCS sélectionnés présentent un potentiel agronomique très faible à faible, particulièrement dans les secteurs des vallées des Ecrins, le bassin de Gap et les vallées du lac de Serre-Ponçon. Seuls 20 % des UCS sélectionnés présentent un potentiel agronomique fort à très fort, présents principalement à l'ouest dans les vallées des Buëch.
<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>Figure 30 : Carte du potentiel agronomique sur le territoire du SCoT de l'Aire Gapençaise.</figcaption></figure>

La Figure 31 présente le potentiel d'infiltration des sols des UCS sélectionnés particulièrement important sur tout le territoire : près de 90% des UCS sélectionnés présentent un potentiel d'infiltration des sols fort à très fort.

<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>Figure 31 : Carte du potentiel d'infiltration sur le territoire du SCoT de l'Aire Gapençaise.</figcaption></figure>

Concernant les indicateurs de réservoirs potentiels de carbone et de biodiversité des sols, ils sont dépendants de l'occupation des sols. La Figure 32 présente le réservoir potentiel de carbone des sols,
particulièrement élevé dans les massifs forestiers des Buech, du massif du Dévoluy et la Haute et Moyenne Durance.

<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>Figure 32 : Carte du potentiel de stockage de carbone sur le territoire du SCoT de l'Aire Gapençaise.</figcaption></figure>

La Figure 33 présente le réservoir potentiel de biodiversité des sols. Celui-ci présente des réservoirs avec un potentiel faible à moyen sur l'ensemble des UCS sélectionnés.

<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>Figure 33 : Carte du potentiel de richesse en biodiversité sur le territoire du SCoT de l'Aire Gapençaise.</figcaption></figure>
## 2.3.5. Elaboration de scénarios réalistes

### 2.3.5.1. Co-construction des règles de transition

Lors des ateliers de co-construction, les contraintes objectives fixés pour la simulation sont :

* Artificialiser à hauteur de ce qui est permis réglementairement et pas au-delà

* Préserver les sols à haut potentiel de multifonctionnalité

* Préserver les espaces à fort intérêt écologiques (trames vertes et bleues, corridors écologiques, les forêts, les zones humides, etc.)

* Eviter les constructions futures dans les zones à risques

* Réduire la fragmentation des zones urbaines en maximisant la compacité et en construisant à côté de l'existant

* Privilégier la densification au sein des enveloppes urbaines à l'extension

Ces contraintes objectives ont été traduites en règles de transition compréhensibles par l'automate cellulaire dans LucSim. A cela ont été ajoutées les règles spécifiques au SCoT du Grand Rovaltain qui sont relatives à l'arbre de règles notamment ; tandis que les règles spécifiques au SCoT de l'Aire Gapençaise sont relatives globalement à la loi Montagne. Ainsi, pour chaque territoire deux scénarios ont fait l'objet de l'évaluation d'impact.
<table><caption>Tableau 9: Règles de transition spécifiques aux scénarios ajustés retenus.</caption><thead><tr><th>Territoire</th><th>SA1: Scénario Ajusté 1</th><th>SA2: Scénario Ajusté 2</th><th>SA3: Scénario Ajusté 3</th></tr></thead><tbody><tr><td>SCoT du Grand Rovaltain</td><td><ul><li>Utilisation de la consommation fixée par l'observatoire puis division par 2 à chaque période 2030-2040-2050;</li><li>Contrainte sur la multifonctionnalité des sols inférieurs ou égale à 3 entre 2021 et 2030;</li><li>Ouverture des sols de multifonctionnalité égale à 4 après 2030;</li><li>Simulation de l'habitat en zone d'activité s'il se fait en continuité de l'habitat ou mixte existant.</li></ul></td><td><ul><li>Utilisation de la consommation fixée par l'observatoire puis division par 2 à chaque période 2030-2040-2050;</li><li>Contrainte sur la multifonctionnalité des sols &lt;= 3;</li><li>Simulation par armature et EPCI en répartissant le nombre total de cellules sur 15 sous- territoires;</li><li>Réduction au maximum des cellules unitaires isolés;</li><li>Extension des enveloppes urbaines principales sur 250 m tout en n'allant pas au-delà de la limite des fronts urbains;</li><li>Pas de nouvelles constructions liées à l'habitat dans les zones d'activité (ZA);</li><li>Non prise en compte des gisements de moins de 1000m²;</li><li>Considération des zones de pente supérieure à 30% comme non constructible.</li></ul></td><td><ul><li>Utilisation de la consommation fixée par l'observatoire puis division par 2 à chaque période 2030-2040-2050;</li><li>Simulation par armature et EPCI en répartissant le nombre total de cellules sur 15 sous- territoires;</li><li>Réduction au maximum des cellules unitaires isolées;</li><li>Pas de nouvelles constructions liées à l'habitat dans les zones d'activité (ZA);</li><li>Non prise en compte des gisements de moins de 1000m²;</li><li>Considération des zones de pente supérieure à 30% comme non constructible.</li><li>Délimitation des nouvelles zones non constructibles en soustrayant les futurs secteurs de projets;</li><li>Non prise en compte de la multifonctionnalité du sol à l'intérieur de la tache urbaine.</li><li>Contrainte sur la multifonctionnalité des sols &lt;= 3 dans le reste du territoire;</li><li>Extension des enveloppes urbaines principales sur 250 m pour la ville centre et pôles urbains et 150 m pour le reste; tout en n'allant pas au-delà de la limite des fronts urbains et des grandes infrastructures (route et cours d'eau)</li></ul></td></tr><tr><td>SCoT de l'Aire Gapençaise</td><td><ul><li>Utilisation de la consommation calculée dans Maltose puis multiplication par 2/3 entre 2030-2040 et 1/3 2040-2050;</li><li>Simulation par armature en répartissant le nombre total de cellules sur 5 sous- territoires;</li><li>Réduction au maximum des cellules unitaires isolés;</li><li>Pas de nouvelles constructions liées à l'habitat dans les zones d'activité;</li><li>Non prise en compte des gisements de moins de 1000m²;</li><li>Artificialisation en priorité des espaces déjà considéré comme artificialisé dans l'OCS GE;</li><li>Considération des zones de pente supérieure à 30% comme non constructible;</li><li>Délimitation de nouvelles enveloppes urbaines et des ZA;</li><li>Contrainte sur la multifonctionnalité des sols &lt;= 4.</li></ul></td><td><ul><li>Utilisation de la consommation calculée dans Maltose puis multiplication par 2/3 entre 2030- 2040 et 1/3 2040-2050;</li><li>Simulation par armature en répartissant le nombre total de cellules pour 5 sous-territoires;</li><li>Réduction au maximum des cellules unitaires isolés;</li><li>Pas de nouvelles constructions liées à l'habitat dans les zones d'activité;</li><li>Non prise en compte des gisements de moins de 1000m²;</li><li>Artificialisation en priorité des espaces déjà considéré comme artificialisé dans l'OCS GE;</li><li>Considération des zones de pente supérieure à 30% comme non constructible;</li><li>Délimitation de nouvelles enveloppes urbaines et des ZA;</li><li>Pas de contrainte sur la multifonctionnalité des sols</li></ul></td><td></td></tr></tbody></table>
### 2.3.5.2. Résultats de simulation des scénarios

Les résultats de simulation des scénarios permettent de générer un ensemble de pixels correspondant à différentes catégories d'occupation des sols. Les simulations génèrent ainsi de l'habitat et des activités) différents horizons temporels (2030, 2040, 2050). La Figure 34 ci-dessous présente ainsi les résultats cartographiques issus des simulations pour le SA2 sur les deux territoires d'expérimentation.

<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>Figure 34 : Résultats de simulations pour le scénario ajusté 2 sur les deux territoires d'expérimentation.</figcaption></figure>

## 2.3.6. Analyse des impacts environnementaux

Les résultats de l'évaluation d'impact réalisée conformément à la méthodologie décrite dans la section 2.2.6 sont présentés en détail dans l'Annexe D.
Évaluation des Scénarios de Planification Urbaine

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L'évaluation d'impact réalisée compare le SA1, SA2, et SA3 qui se différencient principalement en termes d'enveloppes urbaines principales (étendu sur 250 m dans le SA2 et SA3) et de préservation des sols de qualité supérieure à 3 (uniquement dans le SA2). Le SA1 privilégie l'accessibilité et la gestion des risques naturels, grâce à des enveloppes urbaines restreintes qui densifient les zones autour des routes et évitent les zones à risque. Cela permet de maximiser la couverture des infrastructures routières tout en limitant l'exposition aux aléas naturels. Cependant, ce scénario accroit la pression sur la biodiversité en augmentant la consommation d'ENAF et accentue l'effet des îlots de chaleur urbaine dans les zones sous-végétalisées. En revanche, le SA2 met l'accent sur la préservation de l'environnement. L'extension des enveloppes urbaines permet une meilleure conservation des sols de qualité, des habitats naturels, et une réduction des îlots de chaleur urbains en intégrant davantage de végétation. Ce scénario inclut aussi des contraintes supplémentaires, comme l'exclusion des zones de forte pente, la minimisation des cellules isolées et la limitation des constructions dans les zones d'activité. Le SA3 présente une situation intermédiaire sauf pour les risques où les valeurs sont plus élevées par rapport à celles dans les autres scénarios (en lien avec les dispositions des documents réglementaires).

En conclusion le SA1 favorise l'accessibilité et la prise en compte des risques (hors pollution atmosphérique à proximité des axes), tandis que le SA2 se distingue par sa durabilité environnementale. Le choix entre les deux repose sur les priorités, bien que le second intègre des règles renforcées pour garantir une planification plus respectueuse des contraintes locales. Toutefois, le SA3 avec ses valeurs intermédiaires semble être un bon compromis entre l'intensification des zones desurbanisées et la préservation des sols de haute qualité.

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Scénario Ajusté 1

Choisir entre la préservation des sols et la durabilité.
SCOT de l'Aire Gapençaise

L'évaluation des SA1 et SA2 met en lumière des distinctions clés liées à la préservation des sols, à l'accessibilité, à la gestion des risques et à la végétation ligneuse. Le SA1 se démarque par sa stratégie de préservation des sols de qualité 5, absente dans le SA2, et offre une meilleure accessibilité, avec une réduction légèrement plus importante des distances aux routes. Il se distingue également par une gestion des risques plus performante dans les zones à risques faibles et moyennes, bien que ses résultats présentent une variabilité plus marquée entre les simulations. En revanche, le SA2 favorise la préservation de la biodiversité en réduisant davantage les pertes de végétation ligneuse et en offrant une régularité accrue dans les simulations. Bien qu'il soit légèrement moins performant sur la gestion des risques, il assure une cohérence dans ses résultats. Le SA1, malgré ses avantages en matière de préservation des sols et d'accessibilité, ne prévoit pas d'accueil de nouveaux logements d'ici 2050 dans les communes où les sols sont majoritairement de qualité 5, ce qui constitue une limite importante.

En conclusion, le choix entre les scénarios du SCOT de l'Aire Gapençaise repose sur les priorités stratégiques : le SA1 privilégie la gestion des risques et la préservation des sols de haute qualité, tandis que le SA2 se concentre sur la durabilité environnementale et la régularité des impacts observés.

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## 2.4. Discussion

Bien que le projet MALTOSE ait apporté un nombre significatif de réponses à des verrous scientifiques, techniques et opérationnels, certaines limites sont identifiées. Les sections suivantes visent à engager une discussion autour de ces limites.

### 2.4.1. Précision des données sols

La méthode MUSE du Cerema, utilisée dans le cadre du projet MALTOSE pour qualifier la multifonctionnalité des sols, présente à la fois des atouts indéniables et des limites méthodologiques qu'il convient de discuter.

D'une part, l'approche MUSE offre un cadre structuré pour évaluer plusieurs fonctions écosystémiques des sols (infiltration de l'eau, production agronomique, réservoir de biodiversité, stockage de carbone), en s'appuyant sur des référentiels pédologiques graphiques (RPG) rapporter à l'échelle des unités cartographiques sur sol (UCS). Cette standardisation facilite la comparaison entre territoires et permet d'intégrer de façon cohérente les services écosystémiques rendus par les sols dans les documents d'urbanisme, répondant ainsi aux objectifs de sobriété foncière et de gestion des services écosystémiques.

Cependant, plusieurs points de vigilance émergent de l'application de la méthode. Premièrement, l'échelle de validité des données des RPG reste au 1/250 000e. La méthode Muse fournit donc un porter à connaissance sur les sols à un grain grossier (cartes au 1/250 000e), ce qui contraint toute interprétation fine à l'échelle locale. Cette connaissance reste utile à l'échelle des documents d'urbanismes supracommunaux (SCoT, PLUi) mais trouve rapidement ses limites à l'échelle des PLU.

Deuxièmement, l'indicateur « réservoir de biodiversité » a été approché exclusivement par l'abondance et la diversité spécifique des lombrics. Si ces paramètres permettent une approximation pertinente de la qualité biologique du sol, ils ne suffisent pas à caractériser l'ensemble de la fonction : la biomasse microbienne, la diversité bactérienne ou fongique, ainsi que d'autres paramètres physico-chimiques qui y contribuent également.

Troisièmement, l'indicateur « stockage de carbone », estimé à partir des données issues de l'outil ALDO ne concernent que les 30 premiers centimètres du sol, alors qu'en moyenne, près de 50 % du carbone organique des sols se trouve en-dessous de cette profondeur. Par ailleurs, les données présentent une vision statique fondée uniquement sur le stock, alors qu'il conviendrait également de prendre en compte les flux de carbone pour mieux appréhender les dynamiques de séquestration ou de libération liées aux changements d'usage du sol.

Enfin, la méthode MUSE ne prend pas en compte les pratiques de gestion lié à l'homme, ou le climat local, qui influencent pourtant fortement les indicateurs de multifonctionnalité des sols. Cependant, à ce jour, MUSE est la seule méthode opérationnelle à l'échelle France entière. L'enjeu est alors de progresser sur la connaissance des sols et notamment des sols urbains et péri-urbains pour mieux refléter la complexité des fonctions écosystémiques associées au sol. C'est ce qui est notamment fait sur le territoire de Ris-Orangis où une carte des sols au 1/10000e s'intéresse aux différents sols présents et les qualifie en termes de qualité fonctionnelle. Il est cependant peu envisageable d'imaginer un déploiement de ces cartes des sols à une telle résolution sur l'ensemble du territoire national ; d'autres approches peuvent alors être déployées telles que celles de la cartographie des sols par modélisation statistique (CSMS) peut alors ouvrir des perspectives.

### 2.4.2. Granularité des données spatiales

L'intégration des données spatiales à différentes échelles de granularité reste un défi majeur en géomatique. En effet, la vision purement spatiale se heurte au fait que de nombreuses données ne sont pas homogènes. Le croisement de données spatiales soulève donc le problème des niveaux de granularité très différents. Dans le cadre du projet MALTOSE, le modèle LucSim a été appliqué selon une maille de 15 m x 15 m qui est d'une part, le résultat de la traduction des besoins opérationnels des SCoTs, et d'autre part une granulométrie cohérente avec les processus d'aménagement du territoire. Cependant, ce haut niveau de détail spatial peut entrer en tension avec la nature des données utilisées pour alimenter les modèles. En effet, certaines données entrantes du modèle ont des échelles spatiales d'utilisation différentes, comme celles issues de MUSE (carte au 1/250 000e) ou celles sur la cartographie des enjeux locales (ex : les risques naturels, les prescriptions, les enveloppes urbaines), qui sont quant à elles produites à des échelles plus petites (1/2 000e au 1/50 000e).
Le choix méthodologique réalisé dans ce projet a été de les rastériser pour alimenter le modèle. La rastérisation, qui consiste à convertir des données vectorielles en données matricielles, est une méthode couramment utilisée pour uniformiser les données spatiales. Cependant, ce processus peut entraîner une perte de précision, notamment lorsque les données d'origine ont une granulométrie plus fine. Les données rastérisées peuvent ne pas capturer les détails subtils présents dans les données vectorielles, ce qui peut affecter la qualité des analyses ultérieures. La question se pose alors de l'impact de la rastérisation sur la qualité des données de sortie.

En effet, l'usage de moyennes régionales ou départementales, appliquées à une échelle locale et l'agrégation de donnée multiscalaire dans une maille de 15 x 15 m, risque par ailleurs de masquer des variations locales significatives, réduisant la granularité et la pertinence des diagnostics. Dans le cas de la carte de multifonctionnalité des sols par exemple, l'agrégation des indicateurs pour avoir une valeur unique par unité, bien qu'établies à partir d'échantillons statistiquement valides à grande échelle, ont tendance à lisser les disparités fines qui existent à l'intérieur même des territoires. Cela peut entraîner une sous-estimation ou une surestimation locale des enjeux, en particulier dans des contextes d'hétérogénéité pédoclimatique ou de fortes différences d'occupation du sol à l'échelle infracommunale.

Par ailleurs, l'agrégation multiscalaire dans une maille spatiale très fine de 15 x 15 m peut entraîner une lecture trop précise, voire trompeuse, des données qui ne permettent en fait que d'établir des tendances générales sur de grandes zones. Cette discordance entre la finesse spatiale de la grille d'analyse et la résolution réelle des données d'entrée peut conduire à tirer des conclusions trop précises à partir de données (à grande échelle) qui ne le justifient pas, ce qui peut conduire à des diagnostics erronés si ces limites ne sont pas prises en compte.

Ces limites soulignent la nécessité, pour de futurs développements, d'améliorer la cohérence entre la résolution spatiale des analyses et la qualité des données mobilisées. Plusieurs leviers peuvent être envisagés : renforcement du recours à des données à haute résolution (télédétection, imagerie drone, données Lidar), mise en œuvre de modèles d'incertitude ou de vraisemblance pour accompagner les cartes produites, ou encore développement de protocoles d'interprétation prenant en compte l'échelle de validité des données. Ces ajustements contribueraient à préserver la robustesse scientifique des analyses tout en consolidant leur utilité pour l'action territoriale, dans une logique de complémentarité entre vision stratégique et intervention de terrain.

## 2.4.3. Complexité des principes et règles d'aménagement et urbanisme

### 2.4.3.1. Enveloppes urbaines et fronts urbains

#### SCoT du Grand Rovaltain

Le SCoT définit des enveloppes urbaines qui localisent les secteurs préférentiels pour le développement urbain. Des enveloppes principales qui autorisent sous condition un développement en continuité immédiate ainsi que des fronts urbains (polylignes) au-delà desquels le développement n'est pas autorisé notamment au titre de continuités écologiques ou d'enjeux paysagers. Afin de traduire ces règles dans l'automate cellulaire, des traitements SIG complexes sont nécessaires pour cartographier les secteurs où le développement est potentiellement autorisé sous forme de couches de polygones. Certains choix ont dû être effectués, telle que la distance aux enveloppes principales au-delà desquelles il est envisageable de construire des logements alors que cette distance n'existe pas dans le SCoT. De plus, il a fallu intégrer des fronts et coupures d'urbanisation supplémentaires représentants de grandes infrastructures routières et ferroviaires ou de cours d'eau importants qui ne figurent pas dans la cartographie du SCoT mais qui sont "naturellement" des contraintes au développement urbain.

#### SCoT de l'Aire Gapençaise

Les enveloppes urbaines définis par le SCoT ont permis de contraindre l'urbanisation à l'intérieur dans la limite des zones constructibles disponibles. Cependant, afin de laisser certaines aires de repiration au sein de ces enveloppes et de limiter les ilots de chaleur urbain, certains choix ont dû être effectués. Premièrement, les espaces considérés comme déjà artificialisés dans l'OCS-GE ont été mobilisés. Ensuite, de nouvelles enveloppes urbaines et zones d'activité ont été délimités pour permettre le développement urbain tout en respectant la loi Montagne et en réduisant l'impact environnemental.

### 2.4.3.2. Contraintes réglementaires

Un autre point de vigilance important concerne la manière dont le modèle intègre les contraintes réglementaires d'inconstructibilité. Une des données d'entrée du modèle présente les secteurs du
territoire où la construction n'est pas possible, notamment pour des contraintes réglementaires (risques, espaces boisés classés, etc.). C'est un raisonnement binaire (constructible / non constructible) qui se détache de l'opérationnalité des règlements qui autorisent les constructions sous condition, c'est-à-dire qu'elles peuvent accueillir certains types de constructions ou d'aménagements sous réserve de prescriptions spécifiques : études d'impact, travaux de mitigation, ou dérogations encadrées par la réglementation. Cette complexité réglementaire, variable d'un territoire à l'autre et parfois sujette à interprétation, n'est pas captée par une modélisation binaire. En conséquence, certaines marges de manœuvre foncière, ou au contraire des risques associés à des constructions en zone sensible, peuvent être mal identifiés lors des simulations. Cela souligne l'importance, pour les prochaines phases du projet, d'intégrer des niveaux intermédiaires de constructibilité ou de mobiliser des couches réglementaires plus détaillées, afin de mieux traduire les conditions réelles d'aménagement du territoire et d'en affiner les projections de potentiel foncier mobilisable.

### 2.4.3.3. Répartition géographique des logements

#### SCoT du Grand Rovaltain

Le SCoT définit une répartition des logements entre EPCI et une typologie de commune (armature territoriale) et celle-ci a été intégrée dans l'outil de modélisation. Cela permet par exemple que plus de la moitié des logements soit localisée dans les pôles urbains. Les résultats issus de la modélisation montrent des déséquilibres entre les communes de même niveau d'armature. Ainsi, une commune ayant un sol de faible qualité peut se retrouver dans la modélisation en situation de devoir accueillir un développement urbain trop important par rapport à des données objectives déterminantes tel que sa capacité d'accueil en matière d'infrastructures et d'équipements. En même temps, une commune ayant un sol de bonne qualité va réduire son développement au seul comblement de dents creuses en faisant abstraction des Programmes locaux de l'habitat porté par les EPCI et validés par l'Etat qui répartissent précisément les volumes de logements entre les communes du territoire. Par conséquent, il pourrait être défini des volumes minimum et maximum de logements par commune en fonction de leur taille actuelle et de leur capacité d'accueil. En définissant des fourchettes assez larges, de manière à ne pas sur-contraindre le modèle tout en faisant office de « garde-fou » pour limiter les déséquilibres entre communes de même niveau d'armature.

#### SCoT de l'Aire Gapençaise

La répartition des logements a été faite par typologie de commune (armature territoriale). Cela a permis une bonne répartition de l'urbanisation à l'échelle du SCoT. Dans les simulations, le choix a été fait de préserver la multifonctionnalité des sols plutôt qu'un développement urbain obligatoire de toutes les communes. Cependant, pour éviter un déséquilibre entre les communes de même niveau d'armature mais pourvu de sol de qualité en proportion variable, il pourrait être défini des volumes minimum et maximum de logements par commune en fonction de leur taille actuelle et de leur capacité d'accueil.

### 2.4.3.4. Poids des dents creuses

Considérant que la qualité des sols en milieu urbain est relativement dégradée, le développement urbain simulé a privilégié les dents creuses au sein des enveloppes urbaines. Or, il n'a pas été pris en considération qu'il peut être nécessaire de garder des espaces végétalisés en milieu urbain comme espace de respiration. Une tentative a toutefois été initiée en essayant d'intégrer la donnée LCZ du Cerema comme nouvelle donnée d'opportunité à l'exercice de modélisation. Cet exercice s'est révélé infructueux car nous avons constaté que la donnée LCZ n'est pas produite sur l'ensemble des territoires d'expérimentation et limitée à l'aire urbaine de Valence ce qui n'a pas permis d'engager pleinement cette action. D'autre part, il n'a pas été pris en compte une part de rétention foncière, parfois difficilement maîtrisable, qui conduit à ne pas utiliser l'ensemble des gisements en dents creuses.

### 2.4.4. Multifonctionnalité des sols

La méthode MUSE propose une approche standardisée de la multifonctionnalité des sols, en agrégeant plusieurs fonctions écosystémiques dans un indicateur synthétique.

Une piste d'évolution pertinente consisterait à adapter l'agrégation en pondérant différemment les fonctions selon les enjeux du territoire ou de sous-secteurs géographiques identifiés comme stratégiques. Par exemple, dans une vallée soumise à un risque inondable élevé, la fonction de régulation hydrique des sols (capacité d'infiltration de l'eau) pourrait être surpondérée par rapport aux autres. À l'inverse, en contexte fortement artificialisé, les fonctions de réservoir de biodiversité ou de stockage de carbone pourraient être priorisées pour renforcer la résilience écologique locale. Une telle approche thématique
permettrait une lecture plus opérationnelle de la multifonctionnalité des sols, en lien direct avec les
objectifs d'aménagement ou de transition écologique propres à chaque territoire.

La pondération des indicateurs de multifonctionnalité pourrait également être fondée soit sur des orientations stratégiques portées par les documents d'urbanisme (SCoT, PLU, PCAET), soit sur une co-construction avec les acteurs locaux, en intégrant leur expertise des spécificités locales. À un niveau plus avancé, des scénarios pondérés pourraient être croisés : par exemple, comparer la multifonctionnalité des sols sous un prisme « lutte contre les îlots de chaleur » versus un prisme « résilience agricole ». En combinant cette souplesse de lecture avec la robustesse méthodologique de MUSE, on renforcerait ainsi l'utilité de l'outil pour l'aide à la décision, tout en maintenant une base commune de comparabilité interterritoriale.

SCoT de l'Aire Gapençaise

Sur le territoire du SCoT de l'Aire Gapençaise, l'équipe technique du SMAG a rencontré des difficultés d'appropriation des données. En effet, le dimensionnement des UCS à l'échelle du territoire SCoT a semblé trop étendu pour une applicabilité à l'échelle d'un territoire rural et de montagne. Le parti a été pris pour le SMAG de travailler uniquement sur les UCS où des enjeux urbanistiques étaient envisageables. En parallèle, les résultats présentés ont surpris le territoire. Notamment sur le potentiel agronomique des sols qui est classé « faible » et « très faible » dans une vallée à très forte qualité agricole (la vallée du Champsaur). Après discussion, il s'avère que le paramètre pente n'a pas pu être intégré et les résultats sont donc difficilement mobilisables sur ce territoire. Les perspectives d'évolutions pour le SMAG seraient ainsi de prendre en compte les résultats MUSE actuellement produits et de les mettre en perspective avec les études environnementales localement réalisées ou réalisables. Pour un territoire de montagne, cette donnée devrait semble-t-il être produite à une échelle plus locale pour une meilleure compréhension et acceptabilité des collectivités.

2.4.5. Modélisation géoprospective

En fonction des données intégrées en entrée, il est possible de tracer des trajectoires de sobriété foncières plus précises et rattachées à la réalité. Le recours à des données de planification urbaine (mobilité, température, forme urbaine, qualité de l'air, bruit etc.), de désimperméabilisation, de gestion des eaux, et de cycle du carbone, intégrés aux outils numériques modernes, ouvre des perspectives prometteuses pour améliorer la modélisation géoprospective. Cela offre des bases solides pour élaborer des stratégies territoriales plus résilientes, en tenant compte non seulement des besoins humains, mais aussi des contraintes écologiques des territoires.

En associant des modèles de simulation 2D comme LucSim à des outils de modélisation 3D comme les jumeaux numériques, les décideurs pourraient visualiser de manière claire les conséquences de l'artificialisation sur les services écosystémiques essentiels. Par exemple, une simulation pourrait démontrer comment une extension urbaine prévue affectera les sols ou aggravera les émissions de CO2 ou encore affectera les modes de déplacement à l'échelle régionale. Ces informations complémentaires permettraient de justifier des décisions d'aménagement plus sobres en foncier et davantage axées sur la préservation ou la restauration des écosystèmes.

2.4.6. Emergence de stratégie de renaturation/compensation

Si l'outil développé permet de localiser les secteurs à même d'accueillir de futurs logements en prenant en compte les politiques actuelles (principes et règles du SCoT), il ne permet pas à ce jour de définir une stratégie en termes de compensation et renaturation. Les simulations pourraient intégrer des scénarios prospectifs de compensation, en lien avec les dynamiques de compensation d'espaces artificialisés. Cela favoriserait l'émergence de stratégies territoriales plus équilibrées, où les zones d'urbanisation sont systématiquement mises en regard de zones de restauration écologique, dans une logique de bilan net. Enfin, l'enrichissement de l'outil par des référentiels techniques et économiques sur les coûts et les faisabilités de la renaturation (démolition, renaturation spontanée ou assistée, gestion des sols pollués) pourrait appuyer les collectivités dans la planification de leurs politiques de reconquête des sols artificialisés. En ce sens, la compensation ne serait plus seulement une exigence réglementaire, mais un levier structurant de requalification territoriale.

2.4.7. Perception et acceptabilité

SCoT de l'Aire Gapençaise
Dans un premier temps, le travail réalisé pour le calcul de la consommation foncière de 2011 à 2020 via les fichiers fonciers a été bénéfique pour le Syndicat mixte et une réelle aide méthodologique. D'autre part, les scénarios de simulation de trajectoire d'artificialisation du territoire ont proposé des résultats concrets et plus perceptibles. Cependant il reste évident que ces données doivent être mises en perspective avec une connaissance fine du terrain pour ajuster la trajectoire et éviter toute urbanisation dans des secteurs non prévus à cet effet. Les résultats ont ainsi permis d'affirmer l'applicabilité des trajectoires du SCoT au regard des enjeux ZAN et de la loi Montagne. Cette compatibilité qui reste difficilement perceptible pour certains acteurs du territoire pourra être expliquée par et avec cet outil. D'ailleurs, l'intégration de multiples paramètres tels que le contour des enveloppes urbaines (dessinées dans le cadre de l'AMI ZAN), la pente et l'OCS-GE permet d'avoir une vision à plus long terme du développement territorial.

Les résultats n'ont pas redéfini les enjeux du SCoT de l'Aire Gapençaise. En revanche, ils ont permis d'introduire certaines notions actuellement pas ou peu mises en valeur. Il est notamment question de l'intégration de la multifonctionnalité des sols dans le processus d'urbanisation et dans le scoring d'analyse de la mobilisation des gisements fonciers. Pour cela, il sera nécessaire de mobiliser et/ou produire des données environnementales à une échelle plus appropriée que les UCS proposés. Les perspectives de développement du SCoT au regard des enjeux ZAN et de loi Montagne étant consolidés, les résultats ont permis d'amorcer la réflexion sur la priorisation de la préservation des ENAF et de la désartificialisation des sols. Grâce aux outils développés, un travail de perception et de sensibilisation va pouvoir aboutir à une meilleure acceptabilité des trajectoires de sobriété foncière sur le territoire.

## SCoT du Grand Royaltain

Plusieurs éléments du projet MALTOSE ont démontré une efficacité notable dans la prise en compte de l'arbre de règles du SCoT. L'intégration des principes de localisation du développement urbain, tels que les enveloppes urbaines et les fronts urbains, a permis de guider de manière cohérente les simulations de développement futur. Ces éléments, bien qu'exigeant des pré-traitements SIG spécifiques avant leur intégration dans l'outil de simulation LucSim, ont constitué une base fiable pour cadrer spatialement le potentiel de consommation foncière. Ce travail préparatoire a renforcé la crédibilité des scénarios produits.

Par ailleurs, la modulation des densités de logements en fonction des types de communes (urbaines, périurbaines, rurales) a constitué un atout important du dispositif. Cette différenciation a permis de mieux adapter les projections de développement aux dynamiques réelles du territoire, en cohérence avec les objectifs de densification graduée portés par le SCoT. Loin d'appliquer des ratios uniformes, les simulations se sont donc attachées à refléter la diversité des contextes locaux.
## 2.5. Recommandations

Les résultats du projet MALTOSE permettent de formuler un ensemble de recommandations, à la fois pour proposer des pistes d'orientations pour les politiques publiques de sobriété foncières, mais aussi pour des actions de recherches futures (Tableau 11).

<table><caption>Tableau 11 : Recommandations à l'issue du projet MALTOSE.</caption><thead><tr><th></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td>Recommandation N°1: Lever les freins par l'amélioration de la connaissance</td><td>1. Renforcer les connaissances locales : Engager d'autres expérimentations sur des territoires avec des contextes variés tout en s'appuyant sur les expérimentations menées dans le cadre du projet MALTOSE<br>2. Assurer l'acceptabilité des trajectoires : Assurer l'engagement des acteurs locaux dans la démarche et le processus de co-construction des trajectoires tout en favorisant une approche pluri-disciplinaire</td></tr><tr><td>Recommandation N°2: Améliorer l'accès à des données précises sur le sol</td><td>1. Compléter la connaissance des sols : les données MUSE (actuellement à une échelle de 1/250 000<sup>e</sup>) doivent être complétées par des analyses plus fines, notamment à l'échelle parcellaire, pour mieux appréhender la multifonctionnalité des sols en milieu urbain et périurbain.<br>2. Acquérir de la donnée précise : Promouvoir la réalisation de campagnes de sondage ciblées sur des zones prioritaires (e.g., friches urbaines, dents creuses) pour affiner les données existantes.<br>3. Partager la donnée : Encourager la mutualisation des données entre les territoires et les acteurs de la recherche pour enrichir les bases de connaissances sur les sols</td></tr><tr><td>Recommandation N°3: Accompagner les territoires dans l'élaboration de trajectoires</td><td>1. Renforcer les capacités : Accompagner les collectivités dans le renforcement de leurs capacités techniques et organisationnelles pour définir les trajectoires de sobriété foncière et de multifonctionnalité des sols<br>2. Développer de nouveaux dispositifs d'accompagnement : développer des soutiens techniques, fiscaux, financiers pour accompagner les territoires dans cette démarche</td></tr><tr><td>Recommandation N°4: Valoriser et diffuser</td><td>1. Positionnement de la méthode : Proposer la méthode publique développée comme pertinente pour apporter des éléments d'aide à la décision aux territoires et élaborer des trajectoires répondant aux enjeux de sobriété foncière et de multifonctionnalité des sols<br>2. Partager le retour d'expérience : inciter d'autres territoires à prendre connaissances des résultats du projet et à s'approprier la méthode développée en l'adaptant à leurs spécificités locales</td></tr><tr><td>Recommandation N°5: Poursuivre les actions de recherche</td><td>1. Actions de recherches complémentaires : Poursuivre les actions de recherches sur des thématiques complémentaires, telles que la densification verticale, la réduction de la surchauffe urbaine, la mobilité, la gestion des eaux pluviales et le cycle du carbone. Compléter les outils et méthodologies développées pour répondre à l'ensemble des enjeux de la sobriété foncière<br>2. Élargissement des expérimentations : Étendre l'application de la méthode à d'autres territoires pour valider et enrichir la méthodologie. Renforcer la robustesse des méthodologies et favoriser leur généralisation à l'échelle nationale.</td></tr></tbody></table>
## 2.6. Conclusion

Le projet MALTOSE s'est inscrit dans une dynamique ambitieuse visant à outiller les territoires pour mieux anticiper et piloter la transition vers une sobriété foncière, dans le cadre des objectifs fixés par la loi Climat&Résilience. En mobilisant des outils de simulation spatiale tels que LucSim, articulés aux principes directeurs de l'urbanisme dans chaque SCoT et enrichis par des données sur la multifonctionnalité des sols (via la méthode MUSE), le projet a permis de produire des scénarios prospectifs à l'échelle de mailles fines (15 x 15 m), tout en tenant compte des dynamiques réelles d'aménagement et des contraintes territoriales.

Plusieurs acquis importants ont émergé. La prise en compte des contraintes réglementaires inscrites dans les documents d'urbanisme a renforcé la robustesse des modélisations. L'intégration des densités différenciées selon les types de communes (armatures) a également permis une meilleure adéquation aux réalités locales. Le projet a mis en lumière l'importance cruciale d'une phase de préparation des données rigoureuse, nécessitant à la fois un travail de prétraitement SIG, une lecture fine des documents d'urbanisme, et une connaissance approfondie du territoire. Par ailleurs, les discussions autour des données mobilisées (notamment la méthode MUSE) ont souligné à la fois l'intérêt de disposer d'une précision plus fine sur l'indicateur de multifonctionnalité des sols, et les limites méthodologiques associées à l'agrégation de données hétérogènes ou à l'application de moyennes régionales à des contextes locaux.

Des perspectives d'approfondissement s'ouvrent désormais. L'évolution du modèle vers l'intégration de stratégies de renaturation et de compensation écologique, aujourd'hui absentes, représenterait une avancée majeure. De même, un affinage des indicateurs, en pondérant les fonctions des sols en fonction des enjeux territoriaux, permettrait d'enrichir les diagnostics produits. Les réflexions sur la granularité des données, le traitement des zones constructibles sous conditions, ou encore l'intégration des dynamiques de désimperméabilisation, invitent à une évolution continue de l'outil vers une meilleure représentation de la complexité territoriale.

Enfin, les expérimentations sur deux territoires pilotes — les SCoT du Grand Roaltain et de l'Aire Gapençaise — ont permis de valider la pertinence de l'approche, tout en posant les bases pour une extension à d'autres territoires. Cette généralisation devra s'accompagner d'un dialogue étroit avec les acteurs locaux pour adapter les paramètres de simulation, renforcer la qualité des données d'entrée, et garantir l'appropriation des résultats. La mise en œuvre suppose une bonne compréhension des mécanismes territoriaux et réglementaires, ainsi qu'un temps significatif dédié à la préparation et à la structuration des données géographiques. Ce travail en amont, bien que chronophage, est indispensable pour garantir la justesse des résultats et leur acceptabilité auprès des collectivités partenaires. MALTOSE démontre ainsi la puissance de la méthode développée au service des acteurs territoriaux pour une planification sobre et résiliente, à condition de combiner rigueur technique, intelligence territoriale, et vigilance critique sur les données mobilisées.
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# Index des tableaux et figures

## TABLEAUX

<table><tr><td>Tableau 1: Calendrier de réalisation des tâches.</td><td>7</td></tr><tr><td>Tableau 2: Synthèse des objectifs et de leur niveau d'atteinte par Work Packages (WPs).</td><td>9</td></tr><tr><td>Tableau 3: Synthèse des paramètres par fonctions pour la méthode MUSE.</td><td>22</td></tr><tr><td>Tableau 4: Description de la politique ZAN par les groupes cibles.</td><td>27</td></tr><tr><td>Tableau 5: Perception des groupes cibles sur la communication du ZAN.</td><td>28</td></tr><tr><td>Tableau 6: Evaluation de la politique ZAN par les groupes cibles.</td><td>29</td></tr><tr><td>Tableau 7: Craintes et préoccupations concernant l'artificialisation des sols exprimées par les groupes cibles.</td><td>30</td></tr><tr><td>Tableau 8: Analyse SWOT des résultats d'enquête auprès des deux groupes cibles.</td><td>32</td></tr><tr><td>Tableau 9: Règles de transition spécifiques aux scénarios ajustés retenus.</td><td>46</td></tr><tr><td>Tableau 10: Synthèse des résultats de l'évaluation d'impacts environnementaux.</td><td>48</td></tr><tr><td>Tableau 11: Recommandations à l'issue du projet MALTOSE.</td><td>55</td></tr></table>

## FIGURES

<table><tr><td>Figure 1: Le consortium du projet MALTOSE.</td><td>7</td></tr><tr><td>Figure 2: Le programme technique du projet MALTOSE.</td><td>7</td></tr><tr><td>Figure 3: Nombre d'instances d'échanges organisées par type.</td><td>8</td></tr><tr><td>Figure 4: Les territoires d'expérimentation du projet MALTOSE.</td><td>15</td></tr><tr><td>Figure 5: Schéma conceptuel de l'approche méthodologie du projet MALTOSE.</td><td>19</td></tr><tr><td>Figure 6: Localisation des 125 répondants à l'enquête.</td><td>19</td></tr><tr><td>Figure 7: Illustration de la méthode de délimitation des tâches urbaines.</td><td>21</td></tr><tr><td>Figure 8: Unités cartographiques de sols (UCS) pour lesquelles l'intégralité des paramètres MUSE ne peuvent être définis du fait de lacunes ou d'incohérences dans les données brutes des RRP.</td><td>23</td></tr><tr><td>Figure 9: Paramétrage du modèle et intégration des contraintes et enjeux.</td><td>25</td></tr><tr><td>Figure 10: Présentation de la méthode d'optimisation multi-objectifs intégrant la séquence ERC.</td><td>26</td></tr><tr><td>Figure 11: Niveau de familiarisation avec le concept de ZAN des groupes cibles.</td><td>27</td></tr><tr><td>Figure 12: Evaluation de la politique ZAN par les groupes cibles.</td><td>27</td></tr><tr><td>Figure 13: Nuage de mots sur la perception de l'artificialisation des sols par les groupes cibles.</td><td>29</td></tr><tr><td>Figure 14: Objectifs vis-à-vis du ZAN exprimés par le groupe cible: territoires lauréats de l'AMI ZAN.</td><td>31</td></tr><tr><td>Figure 15: Objectifs vis-à-vis du ZAN exprimés par le groupe cible: FédéSCoT.</td><td>31</td></tr><tr><td>Figure 16: Verbatims exprimés par les groupes cibles sur la perception de l'adoption du ZAN par les citoyens.</td><td>32</td></tr><tr><td>Figure 17: Carte de la consommation d'espaces NAF entre 2015 et 2022 sur le territoire du SCoT du Grand Rovaltain.</td><td>33</td></tr><tr><td>Figure 18: Carte de la consommation d'espaces NAF entre 2011 et 2021 sur le territoire du SCoT de l'Aire Gapençaise.</td><td>34</td></tr><tr><td>Figure 19: Tableau de bord dynamique de l'artificialisation des sols sur le territoire du SCoT Grand Rovaltain.</td><td>34</td></tr><tr><td>Figure 20: Tableau de bord dynamique de l'artificialisation des sols sur le territoire du SCoT de l'Aire Gapençaise.</td><td>35</td></tr><tr><td>Figure 21: Matrice de confusion pour l'évaluation de la précision des cartes de la consommation d'espaces NAF.</td><td>36</td></tr><tr><td>Figure 22: Répartition du nombre de cellules par armature et par EPCI - territoire du SCoT du Grand Rovaltain.</td><td>36</td></tr><tr><td>Figure 23: Répartition du nombre de cellules par armature sur le territoire du SCoT de l'Aire Gapençaise.</td><td>37</td></tr><tr><td>Figure 24: Cartographie des gisements fonciers mobilisables sur le territoire du SCoT du Grand Rovaltain.</td><td>38</td></tr><tr><td>Figure 25: Cartographie des gisements fonciers mobilisables sur le territoire du SCoT de l'Aire Gapençaise.</td><td>39</td></tr><tr><td>Figure 26: Carte du potentiel agronomique sur le territoire du SCoT du Grand Rovaltain.</td><td>40</td></tr><tr><td>Figure 27: Carte du potentiel d'infiltration sur le territoire du SCoT du Grand Rovaltain.</td><td>40</td></tr><tr><td>Figure 28: Carte du potentiel de stockage de carbone sur le territoire du SCoT du Grand Rovaltain.</td><td>41</td></tr><tr><td>Figure 29: Carte du potentiel de richesse en biodiversité sur le territoire du SCoT du Grand Rovaltain.</td><td>42</td></tr><tr><td>Figure 30: Carte du potentiel agronomique sur le territoire du SCoT de l'Aire Gapençaise.</td><td>43</td></tr><tr><td>Figure 31: Carte du potentiel d'infiltration sur le territoire du SCoT de l'Aire Gapençaise.</td><td>43</td></tr><tr><td>Figure 32: Carte du potentiel de stockage de carbone sur le territoire du SCoT de l'Aire Gapençaise.</td><td>44</td></tr></table>
Figure 33 : Carte du potentiel de richesse en biodiversité sur le territoire du SCoT de l'Aire Gapençaise. 44

Figure 34 : Résultats de simulations pour le scénario ajusté 2 sur les deux territoires d'expérimentation.47
# Sigles et acronymes

ADEME: Agence de l'Environnement et de la Maîtrise de l'Énergie

AMI: Appel à Manifestation d'Intérêt

CO PIL : Comité de pilotage

COTECH : Comité technique

DOO : Document d'orientation et d'objectifs

ENAF : Espaces Naturels, Agricoles et Forestiers

EPCI : Etablissement Public de Coopération Intercommunale

ERC : Eviter, Réduire, Compenser

MALTOSE : Modélisation de l'ArtificiaLisaTion des sols et Optimisation de la Séquence ERC

OCS-GE : Occupation des sols à grande échelle

PLU : Plan Local d'Urbanisme

PLUi : Plan Local d'Urbanisme intercommunal

RPG : Référentiel Pédologique Graphique

RRP : Référentiel Régional Pédologique

SA : Scénario Ajusté

SCOT : Schéma de cohérence territoriale

SIG : Système d'informations géographiques

SMAG : Syndicat Mixte de l'Aire Gapençaise

TPECV : Territoire à énergie positive pour la croissance verte

UTS : Unité Typologique de Sol

UCS : Unité Cartographique de Sol

WP : Work Package

ZA : Zones d'activités

ZAN : Zéro Artificialisation Nette
## L'ADEME EN BREF

À l'ADEME - l'Agence de la transition écologique - nous sommes résolument engagés dans la lutte contre le réchauffement climatique et la dégradation des ressources.

Sur tous les fronts, nous mobilisons les citoyens, les acteurs économiques et les territoires, leur donnons les moyens de progresser vers une société économe en ressources, plus sobre en carbone, plus juste et harmonieuse.

Dans tous les domaines - énergie, économie circulaire, alimentation, mobilité, qualité de l'air, adaptation au changement climatique, sols... - nous conseillons, facilitons et aidons au financement de nombreux projets, de la recherche jusqu'au partage des solutions.

À tous les niveaux, nous mettons nos capacités d'expertise et de prospective au service des politiques publiques.

L'ADEME est un établissement public sous la tutelle du ministère de la Transition écologique et de la Cohésion des territoires, du ministère de l'économie, des finances et de la souveraineté industrielle et numérique et du ministère de l'Enseignement supérieur et de la Recherche.

## LES COLLECTIONS DE L'ADEME

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### FAITS ET CHIFFRES

L'ADEME référent : Elle fournit des analyses objectives à partir d'indicateurs chiffrés régulièrement mis à jour.

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### CLÉS POUR AGIR

L'ADEME facilitateur : Elle élabore des guides pratiques pour aider les acteurs à mettre en œuvre leurs projets de façon méthodique et/ou en conformité avec la réglementation.

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### ILS L'ONT FAIT

L'ADEME catalyseur : Les acteurs témoignent de leurs expériences et partagent leur savoir-faire.

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### EXPERTISES

L'ADEME expert : Elle rend compte des résultats de recherches, études et réalisations collectives menées sous son regard.

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### HORIZONS

L'ADEME tournée vers l'avenir : Elle propose une vision prospective et réaliste des enjeux de la transition énergétique et écologique, pour un futur désirable à construire ensemble.
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RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Égalité
Fraternité

ADEME

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AGENCE DE LA
TRANSITION
ECOLOGIQUE

EXPERTISES

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## Projet MALTOSE

Le projet MALTOSE (Modélisation de l'Artificialisation des Sols et Optimisation de la Séquence Éviter, Réduire, Compenser) est une initiative de recherche et développement pluridisciplinaire visant à développer une méthode d'ingénierie et des outils de modélisation innovants pour diagnostiquer, optimiser et co-construire des trajectoires de sobriété foncière intégrant le concept de multifonctionnalité des sols. Le projet a été mené sur deux territoires d'expérimentation en France : le territoire du SCoT du Grand Rovaltain et le territoire du SCoT de l'Aire Gapençaise. Deux territoires aux spécificités locales très contrastées mais représentatives de défis urbains, périurbains et ruraux.

Le projet s'appuie sur une approche méthodologique originale et robuste, combinant diagnostic multithématique intégré du territoire, modélisation géo-prospective par intelligence artificielle distribuée, co-construction de scénarios réalistes avec les territoires, et optimisation des trajectoires simulées par des algorithmes multi-objectifs.

La méthode et les outils développés permettent ainsi de simuler des scénarios de trajectoires optimisées pour répondre aux enjeux de sobriété foncière et de maintien de la multifonctionnalité des sols tout en assurant le développement des territoires.

Les résultats montrent qu'il est possible de concilier développement économique, sobriété foncière et préservation des sols, en s'appuyant sur des données précises, des outils d'aide à la décision adaptés aux enjeux et spécificités locales, et la co-construction des scénarios avec les territoires.

Le projet propose une méthodologie à la fois innovante et éprouvée, ainsi que des outils concrets et adaptés, afin d'accompagner les territoires dans leur nécessaire adaptation au changement climatique et dans l'anticipation et l'optimisation de leurs trajectoires de développement durable.

Enfin, le projet propose également des pistes de recherche complémentaires et encourage la diffusion de la méthode d'ingénierie développée et sa généralisation auprès d'autres territoires soucieux d'engager des réflexions sur les enjeux de sobriété foncière et de préservation de la multifonctionnalité des sols.

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RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Égalité
Fraternité

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altereo
eau et territoires durables

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ThMA
UMR-EDP Théoriste & Modélateur pour Aménager

SCOT DU GRAND ROVALTAIN ARDÉCHE-DRÔME
SYNDICAT MIXTE DU SÉMADE DE COHÉRENCE TERRITORIALE

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PLANAGER DE L'AMÉNAGER
CLIMATIQUE ET D'ENERGIE
CLIMATISATION ET TRANSFORMATION

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