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Ecole centrale de Paris9 2295 Châtenay -M alabry'.',,',,,,a.,',a', . ,. f'à @Ilr,SS.eCprff

Cartographiede l'aléa mouvementsde terrainpar analyse statistiqueSOUS SIG

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L'aléa < glissement de terrain > est cartographié à partirde facteurs qualitatifs permanents déjà observés. Ontravaille à l'aide d'un système d'informationgéographique (SIG) sur une zoll,e d'apprentissage où desglissements ont été recensés. Les observations étant trèsdisparates et volumineuses, l'application de méthodesstatistiques classique d'analyse de données pose desproblèmes qui sont résolus grâce à des recodages et à lapondération des observations. Des critères scientifiques(pouvoir explicatif du modèle) mais égalementéconomiques (coût de réalisation de l'étude) permettentde sélectionner les facteurs explicatifs à retenir.

Mots-clés : mouvements de terrain, cartographie, SIG,analyse statistique.

based landslidesStatistical analysis

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155REVUE FMNçAISE DE GEOTECHNIQUE

N" 95/962e el3'trimestres 2001

ha zardmapping using GIS

Landsli de hazard mapping is based on already observedpermanent qualitative factors. Work is done under geographicinformation system (GIS) starting from training areas wherelandslides have been observed. The observations are veryunbalanced and voluminous, and therefore the use of dataanalysis classical statistical methods rises problems which aresolved through recoding and observation weighting.Mathematical criteria (model efficiency) as well as economiccriteria (cost of the study) can be mixed to select the explainingfactors to be retained.

Key words: landslides, mapping, GIS, statistical analysis.

Elntroduction

Les mouvements de terrain sont I'un des phéno-mènes géodynamiques les plus répandus dans Iemonde (Antoine, L990). Ils présentent des mécanismesdivers et complexes allant des chutes de blocs et écrou-lements rocheux, aux glissements de terrain et auxécoulements, er passant par le fauchage, les affaisse-ments, les tassements avec ou sans dilatance. Au mêmetitre que les autres risques naturels, mais de façonmoins spectaculaire, leurs manifestations sont lourdesde conséquence avec plusieurs milliers de morts et plu-sieurs dizaines de millions de dollars de dégâts, dans lemonde par an (Brabb, 1991). Aussi les décisions de pré-vention doivent résulter d'une analyse complète et laplus quantitative possible du risque tant pour caracté-riser l'aIéa des sites et le réduire (méthodes actives) quepour caractériser leur vulnérabilité et la réduire(méthodes passives). Ainsi, les principaux RisquesNaturels localisés font l'objet d'une tentative de forma-lisation par modélisation statistique (Fawe et a1.,1998).

La difficulté d'une telle modélisation probabilistepow les mouvements de terrain (\zI\/T) tient tout d'abordà sa composante a vulnérabilité > (fonction définissant Iepourcentage de dommage subit par un bien exposé à unmouvement de terrain d'intensité donnée) dont lesétudes sont à l'état de balbutiement. Elle tient ensuite augrand nombre de facteurs causaux, qu'il s'agisse des fac-teurs permanents à évolution lente, jouant sur l'impor-tance des phénomènes ou des facteurs déclenchants àévolution rapide, jouant sur l'occurrence des phéno-mènes. Le rôle de certains facteurs indirects, caractéri-sant qualitativement des états de la nature, est souventmal défini. Enfin les mouvements de terrain sont desphénomènes variés et diffus, et les échantillons utiliséspour réaliser des statistiques ne sont pas toujours suffi-sants ou représentatifs (Terrier et al., 1993).

Trois approches principales ont été développées pourcartographier Ie risque MVT, malgré ces difficultés :

- l'approche par expertise sans règles préétablies (parexemple : Champetier de Ribes, 1987 ; Choubey et al.,1991) et avec règles préétablies (par exemple : Chang,1,991, ; Mompelat, 1994). C'est l'approche naturalisteconduisant à une appréciation qualitative. C'estl'approche la plus répandue ;

- l'approche par statistiques univariées (par exemple :

Malatrart et al., 1,977 ; Focardi et Garzonio, 19BB) et mul-tivariées (par exemple : Neuland, 1976; Barros et aI.,1991; Leroi et a1.,1993). C'est une approche naturalistemais quantifiée grâce à l'observation des mouvementssur une zone d'apprentissage. C'est une approche enpleine expansion ;

- I'approche analytique probabiliste (par exemple :

Chowdhury, 1984; Cherubini et al., 19BB). Elle néces-site un modèle analyfique des phénomènes et la fonc-tion de densité de probabilité conjointe des variablesdu modèle. Elle est très difficile à appliquer pour lesversants naturels.

Le but recherché,

plans de prévention des risques (PPR) . L'étudeconcerne les glissements de terrain (GT). On chercheune méthodologie pour établir des cartes économiqueset faciles à utiliser avec les décideurs. On veut carto-graphier Ia probabilité d'avoir un glissement sur un sitebien défini, si un événement déclenchant (séisme, fortépisode pluviométrigue, action anthropique, etc.) venaità se produire. On analyse, sur une zone d'étude ou zoned'apprentissage, les glissements existants et leurscauses permanentes possibles.

L'intérêt de cette approche est :

- qu'elle traite des facteurs permanents qualitatifsgénéralement plus riches phénoménologiquement quedes modèles analytiques forcément simplifiés ;

- que ces facteurs sont en général cartographiés dansle monde entier contrairement aux variables quanti-tatives ;

- que la variabilité des facteurs est prise en compte pardes modalités ;

- que mouvements de terrain et facteurs permanentssont observés ;

- que la probabilité des événements déclenchants étu-diée par ailleurs (autres risques naturels) peut être priseen compte in fine.

Il s'agit dès lors de modéliser la susceptibilité auxmouvements de terrain en se basant sur les observa-tions de terrain, l'objectif consistant à définir lesvariables du modèle à partir des facteurs de causalité.Le modèle adopté est un modèle additif simple (Lebartet aI., 1980) : selon ce modèle additif (1), la probabilitéde glissement en un point est égale à la probabilitémoyenne sur toute Ia zone d'apprentissage à laquelleon ajoute ou retranche un terme correctif (contribution)dépendant des modalités de chaque facteur. On préciseque, par facteur, la somme des termes correctifs estnulle.

Pfu - rrr + a,(A) + Q(B) + ... * €,j (1)

avec : S,a, = S,b, = ... = 0S ..e :0U U.

où : Pf,, : la probabilité conditionnelle de glissement," observée ;

m : le terme moyen, estimé ;

a, : Ia contribution de la i" modalité du facteur A,estim ée ;

A, B, etc. : les facteurs, observés ;

Eu ' le résidu, minimisé.

Chaque facteur est cartographié sous Systèmed'information géographique (SIG), un polygone repré-sentant chaque modalité. Les variables continuescomme le facteur ( pente de versant > sont découpéesen classes et les variables dichotomiques, telles que lefacteur ( réseau hydrographique )), en présence-absence. Toutes les cartes sont croisées constituantainsi des polygones dits élémentaires, homogènes, réa-lisation conjointe d'une modalité de chacun des fac-teurs. Ces polygones élémentaires sont ensuite croisésavec la carte des glissements de terrain (Fig. 1). Ondétermine ainsi Ia susceptibilité aux glissements de ter-rain comme le pourcentage de la surface correspon-dant à des glissements pour chaque polygone élémen-taire.

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REVUE FRANçAISE DE GEOÏECHNIQUEN" 95/962eet3 trimestres 2001

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IJnion

'tiiiiiitiiiiiilitiiiiiiirlirtilittitiffiiii.r,iiiîiii Polygones élémentaires et susceptibilité.Elementary polygons and susceptibility.

On considère que ce pourcentage, rapport de la sur-face glissée à Ia surface totale du polygone élémentaireest une fréquence relative (k surfaces élémentaires glis-sées sur n surfaces possibles) qui tend vers une proba-bilité conditionnelle, sachant qu'un facteur déclenchants'est produit.

Pour remédier à certains problèmes que pose cetteapproche, nous avons sommé tous les polygones élé-mentaires de même nature. On obtient ainsi une sus-

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Mouvements de terrain. a) fichier INVI ; b) nouvelle cartographie.

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Contexte géologique

La zone d'apprentissage est une partie (environ30 km sur 15 km) de la dépression du Trièves dans lesAlpes françaises, déjà cartographiée par Ie BRGM dansle cadre du rapport Rivet (1993). C'est l'affleurementd'une épaisse série de marnes sombres (terres noires)avec des alternances, vers le haut, de calcaires argileuxet de marnes couronnées de bancs calcaires massifs duJurassique supérieur. Les affleurements sont disconti-nus sous Ia couverture quaternaire pouvant atteindrepar endroits 300 m d'épaisseur et composée :

- d'un vaste manteau d'argiles lacustres litées fré-quemment surmonté de moraines ;

- d'alluvions sensibles à l'érosion ;

- de formations de versants.Cette configuration est héritée de l'histoire glacière

plus particulièrement du Wurm. Les instabilités sontfortes (15 % de la surface étudiée) et dues principale-ment aux argiles litées très sensibles à l'eau et auxterres noires du Callovo-Oxfordien, très sensibles àl'érosion.

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Landslides maps. a) INVI data file ; b) new mapping.

REVUE FRANçAISE DE GEOTECHNIQUEN" 95196

2eeT3e trimestres 9001

ffiLes outils cartographiques

Les différentes cartographies des facteurs étudiésont été faites sous les SIG :

- Arcinfo, en mode n vecteurs ) pour les couverturestelles que la géologie, végétation, etc. ;

- Synergis, (développé par le BRGM) en mode ( ras-ter > pour les images telles que les données desmodèles numériques de terrains (MNT) ;

- Mapinfo, pour les sorties cartographiques.

'iiijtiliiîiiji!,ii,*,fWffiry$iil Modalités du facteur < géologie n.a Geologic > factor modalities.

interprétation, les observations de terrains, l'analysedes études antérieures, l'avis d'experts (Fig. 2a etb).

Les facteurs causaux : sept facteurs ont été retenus,dont deux a géologie > et a pente de versant > directe-ment liés aux glissements de terrain, les cinq autresétant à tester :

1) la géologie ; extraite de quatre cartes géologiques duBRGM au 1/50 000 et structurée sous Arcinfo, elle com-portait cent une notations. Celles-ci ont été considéra-blement réduites par faciès (dix modalités cf. tableau Ia)ou par classes lithologiques (huit modalités) ;

2) la végétation; extraite de la carte des peuplementsforestiers de I'IFN au 1/5 000 et structurée sous Arcinfo,elle comptait douze modalités pour les premières ana-lyses. Après discussions avec les experts du CEMA-GREF, elles ont été ramenées à quatre (tableau Ib) ;

3) 1e réseau hydrographique: c'e st un réseau encaissépouvant favoriser des glissements au niveau desberges. Seul le réseau pérenne a été retenu avec unezone d'influence de 50 m de part et d'autre du tracé(bufferisation). Il est extrait des fonds topographiquesIGN au 1,/25 000 et bufferisé sous Arcinfo avec deuxmodalités : pâs de réseau - réseau à moins de 50 m ;

4) Ie réseau de failles; extrait des cartes géologiques duBRGM au 1./50 000 et bufferisé (25 m) sous Arcinfo, ilcompte deux modalités : pâs de faille - faille à moins de25m;5) Ia pente de versant i extrait du MNT de l'Isère, il a étéstructuré sous Synergis et compte cinq classes(tableau Ic).

Le pendage des terrains du substratum : extrait descartes géologiques du BRGM au 1./50 000 et compor-tant trente-deux modalités, il a été divisé en deux fac-teurs dont on ignore Ie rôle exact :

6) hrientation des couches à sept modalités : Est, Nord,Nord-Est, Nord-Ouest, Sud, Sud-Est, Ouest;7) le pendage moyen du sub stratum à cinq modalitéscomme ( pente de versant > ;

7 bis) Ia structure; il comporte deux modalités : struc-ture conforme (les couches ont la même orientationque le versant) - structure non conforme (les couchesn'ont pas la même orientation que le versant).

EAnalyse des observations

ffi-II IÏffiIffi$

Analyse des facteurs : indépendanceet plan tràs déséquilibré

Sur les 84 000 combinaisons possibles d'une desmodalités de chacun des sept facteurs, nous disposionsde 3 043 observations (c'est-à-dire de regroupementsde polygones élémentaires de même nature), maisayant des surfaces très différentes. Afin de mieux jugerdes déséquilibres éventuels, nous avons examiné pourchaque facteur Ia répartition surfacique de ses modali-tés ainsi que la susceptibilité de chacune. Ainsi, les dif-férentes modalités de la géologie sont bien représen-tées (Fig. 3) mais une modalité, les argiles litées,présente un très fort pourcentage de surfaces glissées(Fig. 4). En revanche, certains facteurs sont très désé-

Ag

C

argiies litées

calcaires

caicaires et marnes

éboulis vifs, actuels

éboulis argileux, quaternaires

alluvions meubles

alluvions hétérométriques parfois cimentées

moraines giaciaires

marnes

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ittiiifiiiilf,li'ir,n ii#lii Nouvelles modalités du facteur < vé-gétation )).

New < vegetation > factor modalities.

Fa forêts anciennes

forêts de recolonisation post-culturale

forêts recolonisation sur glissements

pas de couvert forestier

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ifi1iiiiii|iiiiifriiii,#ffiiflxfi fiiiili: Modalités facteur << pente du versant >r.

< Side slope > factor modalities.

m1 pentes faibles (de 0" et 10')

pentes moyennes (de 10" à 20")

pentes fortes (de 20' à 30')

pentes très fortes (de 30" à 40')

pentes abruptes (> 40')

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ffiLa base de données etle recodage

o" !ï9,{f,' fii :iii. fli 5"#x'â' ;il''x'n i: l?,?",ï,"xJseulement le centre de la commune où ils ont eu lieu) etun rayon d'action constant de 500 m. [Jne nouvelle car-

1 5 8 ,"nraphie a du être faite au 1/25 000, basée sur la photo-

REVUE FRANçA|SE or cÉorecHNtQUEN" 95/962eel3 trimestres 2001

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iiilfliliffïfiiiîi,i,tfW,#ïi# Répartition surfacique de la géologie parmodalité.Geology surface distribution.

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i$#j{x.friififfiifËfitfiffif,#iffi Rép artition surfaci que de la v é g étation p armodalité.Vegetation surface distribution.

quilibrés comme la végétation (Fig. 5), suggérant desregroupements ; certaines susceptibilités sont para-doxales comme celles des pentes de versant (Fig. 6),suggérant des contextes géologiques très particuliers(argiles litées en mouvement sur des pentes de 6o à B')ou des fortes corrélations entre facteurs jouant en sensinverse. Aussi une analyse bidimensionnelle a-t-elle étémenée soit graphiquement, soit par analyse statistiquedu tableau de contingence (Saporta, 1990). 11 en est res-sorti que les différents facteurs sont a priori indépen-dants.

ffiAnalyse de la susceptibilité I pondérationde l'échantillon

II existe de grands déséquilibres dans les réalisa-tions surfaciques des modalités de chaque facteur. Afinqu'une observation sur une petite surface n'ait pas lemême poids que celle sur une grande surface, chaquesusceptibilité a été pondérée. Quatre-vingt pourcentdes surfaces sont inférieures à 600 x 600 m2 soit 0,1 %de Ia surface totale. Le plus grand polygone a une airede 10 kmZ, le plus petit, de 1, m2. Les petites surfacesn'ont pas de sens physique compte tenu des échellesde cartographie. Ainsi I'adoption d'un poids pourchaque observation écarte les surfaces très petites, sanssignification physique ou statistique.

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ifiiÏi*+ilti$f#Éffiifr#îffi';*,#i# Susceptibitité de la géologie par modalité.Geology susceptibility.

ifif{i;if,iffiffi4ffffiiffifiig Susceptibilité des pentes de versant parmodalité.Side slope susceptibility.

La susceptibilité a une moyenne de 17,9 "Â avec unedispersion ou écart-type important de 26 %. Les sus-ceptibilités de moins de 10 % représentent 60 % del'effectif ; les autres classes (par tranche de 10 %) oscil-lent entre 5 et 10 % de l'effectif.

ffiAnalyse conjointe de la susceptibilitéet des facteurs I correspondances multiples

Avant de proposer un modèle prédictif il faut avoirune vue globale de l'influence des facteurs sur Ia suscep-tibilité. Ceci ne peut être obtenu gue par des techniquesd'analyse factorielle, et ici, dans le cas de variables quali-tatives, par les correspondances multiples ACM.

Le principe est de représenter les observations (ouindividus) par les coordonnées qu'elles prennent surles variables. On obtient ainsi un nuage qui, pour troisvariables est un ballon de rugby aplati que l'on peutprojeter dans les plans de ses trois axes principauxd'inertie, ou axes factoriels, pris deux à deux. Inverse-ment, on peut représenter les variables par les coor-données quelles prennent sur chaque observation. Plusdeux variables sont proches, plus elles sont dépen-dantes I'une de l'autre. En analyse des correspon-dances multiples où chaque variable est un facteuréclaté suivant ses modalités, on observe la proximitédes modalités que l'on chaîne

1 59REVUE FRANÇAISE DE GEOTECHNIQUE

N" g5/96

2eet3e trimestres q001

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ttiiitiiijliijlitiiljiiliiÊti:Tii,i..ffiitffi:iii Comparaison du modèle réduit (UVERIF)et du modèle complet (UPENR).Comparison between the reduced model(UVERIF) and the complete model TUPENR).

sentées, on a étudié la stabilité des analyses vis-à-visd'elles. On a retiré toutes les modalités ne représentantque 2 à 3 o/" de la surface totale, LfVERIF. Les contribu-tions de chaque modalité, relatives (Fig. Ba) ou absolues(Fig. Bb), ne varient pas plus que de 4 "/".

Ainsi, on peut considérer que le maintien dansl'analyse de modalités faiblement représentées n'a quepeu d'influence. Elles seront donc conservées pour évi-ter un manque d'information dans I'application dumodèle.

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;*ryii+*iiiiitftli,i,fffi,F,#i+fi i An a ly s e d e s C o r r e s p o n d a n c e s M u lti p I e sdans le plan 7-2. MO = suscsptibilité ; AD =réseau de failles, AB = géologie ; AG =pente du versant; AC - végétation ; AE -orientation des couchês ; AA = réseauhydrographique; AF = pendage moyen dusubstratum.MCA in the 1-Z map. MO = susc€ptibility; AD= fracture network ; AB = geology; AG = sideslope; AC = vegetatiorr; AE = layersorientatior; AA = réseau hydrographicnetwork; AF = âvefâge substratum dip.

Ainsi la projection du nuage des modalités sur sesdeux premiers axes factoriels (Fig. 7) montre que lagéologie va bien expliquer la susceptibilité (chaînagescomparables dans le plan 1-2). On voit commentd'autres facteurs la suivent aussi (la végétation) ou s'enécartent (pendage moyen du substratum). Pourd'autres, le pouvoir explicatif n'apparaît pas clairement(pente de versant). Les axes factoriels ont été construitsà l'aide des sept facteurs explicatifs , la susceptibilitéayant été placée ensuite dans le graphique.

De telles analyses permettent aussi de savoir quelsfacteurs ont une influence significative ou pas. Ainsi,les facteurs a réseau de failles ) et ( pendage moyen dusubstratum ) ont été retirés de l'étude.

EModèles prédictifsde la susceptibilité

Cette prévision doit être stable vis-à-vis de varia-tions des observations en particulier lorsque le plan esttrès déséquilibré. D'autre part elle perd de son pouvoirdiscriminant (entre facteurs significatifs et facteurs nonsignificatifs) si l'échantillonnage est de trop grandetaille.

ry-Stabilité, des analyses vis-à-visdes modalités faiblement rcWésentées

Robustesse des analyses : poids limiteetrecodage

Il s'agit de vérifier que les analysessi l'échantillonnage diminue.

Le tirage au hasard d'échantillonstaille a donné des instabilités.

restent stables

de plus petite

Contribution relative des différentsfacteurs (<< geol )) - ( géologie ll ; ( expov ))

= ( orientation des couches )) ; < typfor )) -< végétation )) ; ( pente )) ( pente duversant >r), UFORA.Different factors relative contributions (< geol >

- ( ge ology )) ; (( expov )) = (( layers orientation >;< typfof )) = < vegetation )); (r pente )) - ( sideslope )) UFORA.

Le modèle à cinq facteurs, IJPENR, (comprenantAB, AC, AE, AG et AA, cf. Fig. 7) compte 1 429 obser-vations. Le coefficient de détermination R2, c'est-à-direla capacité à expliquer la susceptibilité est de 82 %.

1ô0 Mais certaines modalités étant très faiblement repré-

REVUE FRANÇA|SE oe cÉorrcHNtQUEN" 95/962eeT3 trimestres 2001

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L'allègement des traitements peut être recherchédans la suppression d'individus non représentatifs etdans un recodage, d'après expertise, de certains fac-teurs. On s'est imposé de garder au moins deux réali-sations de chaque modalité . La surface minimale rete-nue est de 2,4 ha. On trouve sept cent trente73]individus. Les surfaces perdues ne totalisent que1,34 "Â du total. Les contributions varient peu (maxi-mum 3 %).On est en droit de travailler sur le fichierréduit, UPELIM.

On teste avec des experts du CEMAGREF leregroupement de la végétation particulièrement désé-quilibrée (on passe de douze à quatre modalités, cf.tableau Ib) et de la pente (des pentes de 5o en 5o),UFORA. Les contributions de la végétation passent 34 à30 %. Les contributions de la pente suivent le senscommun. Les contributions des autres facteurs sontinchangées. Le pouvoir explicatif passe de 86 à BT %.Ainsi le recodage de la végétation a un effet négli-geable mais apporte un gain important en traitements.La visualisation de ces contributions est donnée par lafigure 9.

EUne cartographiepour I'aménagement du territoire

Il s'agit ici de dégager une méthodologie pratiqued'exploitation des modèles dans le cadre de l'aménage-ment du territoire.

ffiModàle pratique optimald'un point de vue statistique et économique

Mais chaque facteur n'a pas le même pouvoir expli-catif, c'est-à-dire Ie même intérêt économique. Le pou-voir explicatif de deux facteurs n'étant pas la somme dupouvoir explicatif de chacun on a dû procéder paradjonction successive des facteurs suivant leur rangindividuel. On trouve les pouvoirs explicatifs suivants :

77 ,8-83,6-86,1-86,5-86,8 "/o soit un apport successif de77,8 % (( géologie r) 5,8 % (( orientation des

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lllii,iiiriiitiiii:îiîÉtiiiiiiiiffiæii#i#iîii,i' Carte de la susceptibilité (Sr) calculée pourle facteur ( géologie >1.

Susceptibility (Sr) map computed for geologicalfactor.

couches )) - 2,5 % (n végétation )) - 0,4 % (cc réseauhydrographique )) - 0,3 "/o (a pente du versant l). Lagéologie apparaît comme très explicative, alors que lapente, tous comme les autres facteurs, l'est peu. Ceci

iiiiiiilÏiiiiiiiiiliiiiii#,4*ËËil|ûjililiiiii| Intervalles de confiance pour chaquemodalité du facteur < géologie >.Geological modalities confidence intervals.

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ffrË]frffi.ffiç|ffi{lu i Contributions comparées de la géologie(fichier UGEOL : 1 0BB individus - fichierUPELIM : 730 individus).Compared geology modalities contributions(file UGEOL : 1,088 observations - file UPELIM:730 observations).

161REVUE FRANçAISE DE GEOTECHNIQUE

N. 95/962eel3e trimestres 9001

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nrodalttâ* du fnr,teur 'gêfiI*

vient du contexte très particulier du Trièves où on abeaucoup de glissements à faible pente, de 6" à Bo, dansles argiles litées. Le modèle est donc cohérent avec lecontexte régional.

Ainsi, pour des raisons économiques et dans cecontexte géologique particulier, le modèle retenu pourl'aménagement du territoire est le modèle à un seul fac-teur, la géologie, UGEOL.

ffiti tl

Cartographie condition nelle des glissementsdu Trièves

La géologie donne 1 0BB polygones élémentaires ;

on ne regroupe plus ceux qui sont identiques. Ontrouve la même susceptibilité moyenne que précédem-ment, 17 ,9 "Â, en revanche sa dispersion a augmenté,28,2"Â.La première classe (de 0 à 10 "/") concerne 65 %de la surface totale ; les pourcentages pour les neufclasses suivantes (de 10 en 10 %) chutent aussitôt endessous de B %. Mille dix-sept observations sur les 1

0BB ont une surface inférieure à 1 km2 (poids inférieur à0,3 o/"). La surface maximale est de 10 kmz soit un poidsde 2,8 "Â.

Le pouvoir explicatif de Ia géologie, passe de 77,8 à62 % ce qui paraît logique car on n'a pas lissé la dis-persion en faisant des sommes de surfaces de mêmenature. Les contributions de chaque modalité sont trèsvoisines dans les deux cas (Fig. 10). Ces contributionsont fait l'objet d'une confrontation avec trois experts decette région (Antoine ef aI., 1991 ; Durville, 1992; Leroiet al., 1993) qui ont conforté la démarche et soulignél'intérêt du modèle comme aide à la décision. Il a étéalors dressé une cartographie de la susceptibilité ouprobabilité conditionnelle de glissement (Fig. 11).Lesintervalles de confiance à 90 % des contributions sontinférieurs à + 5 % pour sept des dix modalités(tableau II).

Guide méthodologique

L'intérêt de développer une telle nouvelle approchepour la cartographie de l'aléa MVT réside dans lesconditions de son application au vu des résultatsexploitables obtenus. L'étude, qui a été réalisée dans lecadre d'une thèse (Rézig, 1998), a produit un guideméthodologique, synthétisé sous forme d'organi-grammes, pour deux actions (Rézi g et al., 1.997) :

- établir une carte de susceptibilité dans un contexfe nou-veau. Cet organigramme comporte dix-neuf actions dontcinq à dérivation ; c'est celui de la procédure suivie ;

- étendre un modèle existant à un contexte voisin. Sonorganigramme comporte dix actions.

EConclusion

Cette étude a permis de classer les différents fac-teurs, de ne conserver que les plus significatifs dansnotre contexte géologique, de chiffrer les contributionsde leurs modalités. Ce sont des facteurs qualitatifs,naturalistes, familiers aux experts et aux décideurs.

Elle a conduit à une carte d'aléa conditionnel.L'occurrence des événements déclenchants comme lapluviométrie ou les séismes est en général étudiée parailleurs pour d'autres Risques Naturels. Ainsi, les résul-tats sont directement utilisables pour les décisionsd'aménagement du territoire ; néanmoins, oD n'a pasdistingué Ia nature ni les intensités des événementsdéclenchants qui ont provoqué les mouvements obser-vés. Cette carte est présentée en quatre classes, ce quila rend pratique pour les experts et les décideurs. Elleest facile à mettre à jour. Elle peut être étendue à toutezone à contexte voisin où il aurait été impossible derelever les glissements.

L'étude, menée pour les glissements peut êtrereproduite pour tout autre type de mouvements de ter-rains moyennant des zones d'apprentissage où sontcartographiés ces instabilités et un codage pertinentdes facteurs causaux. L'utilisation de cartes à la mêmeéchelle suffisamment précises (1/25 000 par exemple)est recommandée.

Cette étude a montré tout le parti qu'on pouvait tirerdes analyses statistiques, en particulier de l'analyse devariance, même avec des fichiers a priori énormes etdes plans fractionnels très déséquilibrés. Le codage desfacteurs revêt une importance d'autant plus grande queceux-ci sont explicatifs. Néanmoins , Ia multiplicationdes facteurs, de leurs modalités, la prise en compteéventuelle d'interactions a des limites informatiques etméthodologiques, les fichiers devenant rapidementénormes. De plus, la nature nous impose des codagesqui peuvent conduire à des plans très déséquilibrés,difficiles à traiter.

On a pu réduire l'échantillon en dégageant une sur-face minimale (rayon inférieur à 100 m) à partir delaquelle les événements ne pèsent plus sur l'analyse.L'analyse décisionnelle doit être précédée d'une ana-lyse descriptive monovariée, bivariée et multivariée.L'analyse des correspondances multiples était ici parti-culièrement bien adaptée.

Les analyses statistiques ont été faites avec le logi-ciel SPAD du CISIA-CERESTA (261, rue de Paris, 93556Montreuil Cedex).

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