Analyse multicritère QGIS : comment j'ai trouvé un site favorable dans le Vercors

« Où implanter un refuge touristique durable dans le Parc naturel régional du Vercors ? » Posée à un randonneur, la question appelle une réponse de terrain. Posée à un géomaticien, elle appelle d'abord une réponse de données. Dans cet article, je détaille comment je traite ce type de problème — choisir le meilleur endroit pour un équipement — par une analyse multicritère sous QGIS, étape par étape, sans poser un pied sur place. Le cas est réel : un contrôle de synthèse de mon Master Géomatique, mais la méthode est exactement celle que j'applique en mission pour une collectivité ou un bureau d'études.

Je dirige CODRUM, cabinet de géomatique et de développement web basé à Morsang-sur-Orge (91). L'intérêt d'une analyse multicritère n'est pas de produire une jolie carte : c'est de transformer une intuition (« il faudrait construire par là ») en une liste de sites classés, mesurables et défendables devant un élu, un financeur ou un commissaire enquêteur. Voici le tunnel complet, chiffres réels à l'appui.

Pourquoi une analyse multicritère pour choisir un site ?

Choisir un emplacement, c'est arbitrer entre des contraintes qui se contredisent : la pente, l'ensoleillement, l'accessibilité, la distance aux équipements existants, les zones protégées. Une carte seule ne tranche pas ; une analyse multicritère, si — en superposant ces couches pour ne conserver que les zones qui satisfont toutes les conditions à la fois.

Le principe est celui d'un entonnoir. Au départ, l'intégralité du Vercors est « candidate » : 83 communes d'étude, 51 105 habitants. À l'arrivée, il reste 406 sites favorables d'au moins un hectare, et une commune en tête — Lans-en-Vercors, avec 871 hectares exploitables. Entre les deux : sept filtres successifs, seize étapes sous QGIS, et zéro intuition. Cette méthode se transpose telle quelle à une éolienne, une ZAC ou une recherche de foncier — j'y reviens à la fin.

Préparer la donnée : zone d'étude, CRS et sources

Avant tout traitement, je reprojette chaque couche en EPSG:2154 (RGF93 / Lambert-93). C'est un prérequis, pas un détail : des tampons d'un kilomètre ou des seuils d'un hectare n'ont de sens qu'en projection métrique. La zone d'étude est délimitée par croisement entre le périmètre du Parc et les communes, avec un seuil de rattachement de 99,9 % de surface — 83 communes retenues — puis jointure des données de population INSEE.

Les sources sont ouvertes et traçables : MNT IGN RGE ALTI à 5 m pour le relief (la même famille de données que celle que j'exploite pour affiner le relief urbain en LiDAR HD), réseaux routiers et de sentiers, et le bâti récupéré via l'API Overpass d'OpenStreetMap — 425 787 bâtiments extraits, la couche n'étant pas fournie au départ. Ce réflexe (contourner une donnée manquante par une source ouverte documentée) fait partie du métier, et c'est ce qui rend l'étude opposable.

Critères physiques : pente et exposition sous GDAL

Premier filtre, la pente, calculée avec gdal:slope sur le MNT. Au-delà de 15°, la construction devient coûteuse et risquée ; en deçà, 68,4 % du Parc reste praticable. Deuxième filtre, l'exposition, avec gdal:aspect : je retiens l'arc Sud (90°–270°) pour maximiser l'ensoleillement, soit environ 48 % du territoire.

Je combine ensuite ces deux critères avec la calculatrice raster (opérateurs booléens, masques binaires) et le masque réglementaire du Parc : il ne reste que 19,8 % du territoire, environ 449 km². À ce stade, l'ordre des opérations et la résolution du MNT changent déjà le résultat — d'où l'intérêt d'une chaîne paramétrée et rejouable.

Du raster aux polygones exploitables

Le résultat est encore un raster : je le vectorise avec polygonize pour obtenir des objets mesurables, après un passage de sieve qui élimine les amas de pixels isolés. Je filtre ensuite sur un seuil de surface minimale d'un hectare : on conserve 3 883 polygones (le plus grand atteint 1 696 ha). Ce seuil n'est pas arbitraire — en dessous d'un hectare, un site est trop petit pour accueillir un vrai équipement. C'est un arbitrage de mission, pas un réglage par défaut.

Accessibilité et exclusions : les buffers en cascade

Un site favorable doit aussi être atteignable. Je modélise l'accessibilité par l'intersection de deux tampons : 1 km autour des routes goudronnées (3 539 km, pour la logistique et les secours) et 300 m autour des sentiers (1 801 km, pour l'intérêt touristique). L'aire potentielle tombe à 728 km².

Puis j'exclus, par différence spatiale, ce qui doit l'être : un tampon de 300 m autour des 425 787 bâtiments existants, et un tampon d'un kilomètre autour des équipements touristiques déjà en place (refuges, chalets, cabanes, abris) pour garantir une répartition homogène — soit encore 207 km² retirés. Chaque contrainte est une soustraction : l'espace des possibles se resserre à 294 km² de zones candidates.

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Résultat, scoring et carte de synthèse

En croisant zones candidates et polygones d'aptitude, il reste 406 sites favorables d'au moins un hectare, soit 29 421 hectares cumulés. Je les hiérarchise par commune pour prioriser la prospection : Lans-en-Vercors arrive en tête (871 ha), devant Saint-Julien-en-Vercors (822 ha) et Die (665 ha).

La carte finale respecte la sémiologie de Bertin — discrétisation en classes de Jenks, progression de teintes cohérente, habillage complet (nord, échelle, carton de localisation, légende, sources). Les livrables sont une carte A4 300 dpi et une couche sites_favorables_final.gpkg réutilisable. Surtout, toute la chaîne est encapsulée dans le modeleur graphique de QGIS : on rejoue l'analyse en un clic avec d'autres seuils (pente à 10°, autres distances). Pour aller plus loin et pondérer les critères plutôt que de les combiner en oui/non, je renvoie à la pondération AHP et la méthode de Saaty sous ArcGIS Pro.

Transposer la méthode : éolien, ZAC, PLUi et foncier

Remplacez « refuge » par éolienne, parc photovoltaïque, déchetterie ou parcelle de ZAC : le raisonnement ne change pas. Pour l'éolien, on substitue les critères (distance aux habitations, servitudes aéronautiques, zones protégées, raccordement électrique) et on vérifie la compatibilité avec le PLU ou le PLUi — la carte des zones favorables devient un support de concertation. C'est exactement le type d'étude que je mène pour des collectivités et des bureaux d'études, dans la continuité de mon travail d'analyse spatiale SIG au service des collectivités en Essonne et de l'analyse spatiale multicritère appliquée de mon portfolio.

Côté tarifs, je reste transparent : un audit cartographique démarre à 800 € (une première passe sur deux ou trois critères, pour valider vite une idée d'implantation), une étude SIG complète à 2 500 € (le livrable type Vercors : collecte multi-sources, traitements, carte de synthèse et couche SIG). Et parce que je suis aussi développeur web, je peux transformer cette couche en application Web SIG interactive, où le client ajuste les critères en direct. Basé à Morsang-sur-Orge, j'interviens en Essonne, en Île-de-France et à distance dans tout l'espace francophone. Parlons de votre projet — cadrage initial gratuit, devis sous 48 h.

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