Le sigle MDAN désigne le modèle numérique d’aléas naturels, un outil cartographique qui croise des données altimétriques (relief, pentes, micro-reliefs) avec des informations sur les phénomènes naturels susceptibles d’affecter un territoire : glissements de terrain, érosion, inondations, chutes de blocs. Là où un simple modèle numérique de terrain (MNT) décrit la surface du sol, le MDAN y superpose une lecture du risque pour orienter les décisions d’aménagement ou de prévention.
Ce que le MDAN ajoute à un modèle numérique de terrain classique
Un MNT restitue les altitudes du sol nu sous forme de grille ou de nuage de points. Le MDAN exploite ces mêmes altitudes, mais les combine avec des couches d’information supplémentaires : nature géologique des sous-sols, historique des événements passés, occupation du sol, hydrographie locale.
Le résultat est une carte où chaque zone reçoit un niveau d’aléa (faible, moyen, fort) pour un type de phénomène donné. Cette qualification ne sort pas d’un algorithme isolé : elle s’appuie sur des retours de terrain, des relevés géotechniques et des observations répétées sur plusieurs années.
Un rapport du BRGM consacré au massif du Mont-Dore en Nouvelle-Calédonie illustre bien cette démarche. Les auteurs y soulignent que la répétitivité des phénomènes est un indicateur clé : des traces d’anciens glissements fossilisés, visibles à proximité immédiate des zones instables, attestent de la permanence des facteurs de désordre. Le retour d’un glissement en 1988 puis en 1990 sur la même zone a confirmé cette lecture.
Exemple terrain : cartographier un versant instable avec le MDAN
Prenons un versant composé de latérites sur péridotites, un profil fréquent en contexte tropical. Le MNT seul montre une pente régulière. Le MDAN, lui, intègre plusieurs paramètres pour qualifier l’aléa mouvement de terrain sur ce même versant :
- La pente calculée à partir du MNT, seuil au-delà duquel le matériau latéritique devient mécaniquement instable
- L’épaisseur estimée de la couche d’altération, déduite de sondages géotechniques ponctuels puis extrapolée
- La présence de cicatrices d’arrachement anciennes, repérées par photo-interprétation ou relevé de terrain
- Le régime hydrique local (drainage naturel, zones de résurgence) qui conditionne la saturation en eau des sols
Chaque paramètre est pondéré. Le croisement produit une carte d’aléa qui distingue les secteurs où un glissement est probable de ceux où le risque reste faible. Cette carte alimente ensuite un Plan de Prévention des Risques (PPR) ou un document d’urbanisme.
Apport du LiDAR HD pour la précision du MDAN
La qualité d’un MDAN dépend directement de la finesse du modèle altimétrique sous-jacent. En France, le programme LiDAR HD de l’IGN, lancé en 2021, change la donne. Les MNT produits par ce programme offrent une résolution bien supérieure aux anciennes données altimétriques issues de la photogrammétrie aérienne.
Les premiers jeux de données couvrent déjà une surface significative du territoire, avec un objectif de couverture quasi nationale d’ici 2026. Pour un MDAN, cette précision accrue permet de détecter des micro-reliefs auparavant invisibles : talus de quelques dizaines de centimètres, bourrelets de glissement naissants, chenaux d’érosion peu marqués.
Sur le terrain, la différence est concrète. Un bureau d’études qui travaillait avec un MNT à maille large pouvait passer à côté d’une rupture de pente localisée. Avec un modèle issu du LiDAR HD, les anomalies topographiques de faible amplitude deviennent lisibles, ce qui affine la cartographie des aléas et réduit les zones classées par défaut en aléa fort.
Ces données sont progressivement mises à disposition en open data, ce qui modifie les pratiques des collectivités et des bureaux d’études. L’accès libre à des modèles 3D haute définition permet de produire des MDAN plus fiables sans mobiliser de campagne de relevés supplémentaire.
MDAN et érosion : un second cas de lecture terrain
L’aléa érosion suit une logique différente de celle des glissements. Le MDAN intègre ici la pente, mais aussi la nature du couvert végétal, l’intensité des précipitations et la sensibilité intrinsèque du substrat à l’entraînement par ruissellement.
Sur les massifs de péridotites étudiés par le BRGM en Nouvelle-Calédonie, l’érosion est liée à la dégradation du couvert latéritique exposé. Le MDAN cartographie les zones où la conjonction pente forte, sol nu et drainage concentré crée un aléa érosion qualifié de fort. Ces zones correspondent souvent à d’anciennes pistes minières ou à des secteurs déboisés.
La distinction entre aléa et risque reste fondamentale dans cette lecture. L’aléa décrit la probabilité et l’intensité du phénomène naturel. Le risque y ajoute la présence d’enjeux humains (habitations, infrastructures, réseaux). Un MDAN ne traite que l’aléa : c’est le croisement avec la carte des enjeux qui produit la carte de risque.
Limites pratiques du MDAN sur le terrain
Un MDAN reste un modèle, avec ses incertitudes. La qualité des données d’entrée conditionne la fiabilité du résultat. Un historique d’événements incomplet ou un nombre insuffisant de sondages géotechniques peuvent conduire à sous-estimer un aléa localisé.
L’extrapolation spatiale pose aussi question. Entre deux points de sondage distants de plusieurs centaines de mètres, le modèle interpole. Si la géologie varie brusquement (faille, changement de faciès), l’interpolation peut induire en erreur.
- Vérifier systématiquement les résultats du modèle par des reconnaissances de terrain ciblées
- Actualiser le MDAN après chaque événement significatif (glissement, crue, érosion majeure)
- Croiser les données LiDAR avec des observations de terrain récentes pour caler le modèle
Le MDAN n’est pas un document figé. Sa valeur repose sur sa mise à jour régulière et sur la confrontation permanente entre le modèle numérique et la réalité observable sur le terrain. Un modèle non actualisé depuis plusieurs années perd progressivement sa pertinence, en particulier dans les zones où les dynamiques d’érosion ou de glissement évoluent rapidement.
