Discussion des résultats
Partie III
Chapitre IX :
160
une côte stable dotée d'une infrastructure abondante présente également une faible
vulnérabilité.
Les variables du modèle de l’IVC peuvent être choisies en fonction de la localisation et
les caractéristiques des côtes (Koroglu et al., 2019). Dans le modèle ici développé, cinq
variables ont été traitées par des méthodes de la géomatique et de la télédétection combinée à
d’autres approches (modélisation). Ces méthodes intégrées permettent d’optimiser le temps et
l’effort et offrent les solutions technologiques pour générer des bases de données sur le relief
côtier et ses processus dynamiques (Kaliraj et Chandrasekar, 2012). Ainsi, leur efficacité pour
rendre mesurable la vulnérabilité côtière, a été prouvée grâce au système de cotation de 5
niveaux selon les intervalles d’intensité de chaque variable qui ont des unités hétérogènes, en
homogénéisant leurs dimensions.
La performance des algorithmes de Machine Learning et l’analyse des images Pléiades
pour la détection des facteurs de vulnérabilité (trait de côte et le type d’occupation du sol ainsi
que la géomorphologie côtière), a été démontrée et validée par des mesures in-situ. Un nombre
limité d'études ont évalué la précision de ces algorithmes pour la détection du trait de côte.
Ainsi, rares sont celles qui ont validé leurs résultats avec des données de référence (Dada et
al., 2016). En outre, pour analyser le niveau d’exposition des activités socio-économiques au
risque d'érosion, le modèle d’IVC ici développé a intégré le type d’occupation du sol. Des
études qui intègrent la composante socio-économique, ce qui était le cas de ce modèle d’IVC,
permettront une planification urbanistique plus efficace et une définition les règles qui en
découlent, y compris l’interdiction des constructions dans les zones exposées.
Par ailleurs, il faut noter que les indices ne peuvent jamais remplacer des études détaillées,
surtout de terrain, des investigations auprès des acteurs, les enquêtes qualitatives sur la gestion
du risque. Ce travail d’enquête a été initié au début de ce travail de thèse, cependant plusieurs
contraintes, entre autres de terrain, ont fait que ceci reste en perspective.
On rejoint le point de vue affirmant que, quelle que soit la méthode d’évaluation de la
vulnérabilité côtière (qualitative ou quantitative), ou l’approche appréhendée (systémique, ou
pas), une définition bien claire de la notion de la vulnérabilité et ses composants doit être
précisée (vulnérabilité de quoi et face quoi). Dans notre cas d’étude, dont le but était
principalement le développement de méthodes d’extraction d’information sur les zones
côtières, nous avons tenté d’évaluer la vulnérabilité du linéaire côtier de Mostaganem, face au
risque de l’érosion côtière, dans une optique de spatialisation des risques.
Partie III
Chapitre IX :
160
une côte stable dotée d'une infrastructure abondante présente également une faible
vulnérabilité.
Les variables du modèle de l’IVC peuvent être choisies en fonction de la localisation et
les caractéristiques des côtes (Koroglu et al., 2019). Dans le modèle ici développé, cinq
variables ont été traitées par des méthodes de la géomatique et de la télédétection combinée à
d’autres approches (modélisation). Ces méthodes intégrées permettent d’optimiser le temps et
l’effort et offrent les solutions technologiques pour générer des bases de données sur le relief
côtier et ses processus dynamiques (Kaliraj et Chandrasekar, 2012). Ainsi, leur efficacité pour
rendre mesurable la vulnérabilité côtière, a été prouvée grâce au système de cotation de 5
niveaux selon les intervalles d’intensité de chaque variable qui ont des unités hétérogènes, en
homogénéisant leurs dimensions.
La performance des algorithmes de Machine Learning et l’analyse des images Pléiades
pour la détection des facteurs de vulnérabilité (trait de côte et le type d’occupation du sol ainsi
que la géomorphologie côtière), a été démontrée et validée par des mesures in-situ. Un nombre
limité d'études ont évalué la précision de ces algorithmes pour la détection du trait de côte.
Ainsi, rares sont celles qui ont validé leurs résultats avec des données de référence (Dada et
al., 2016). En outre, pour analyser le niveau d’exposition des activités socio-économiques au
risque d'érosion, le modèle d’IVC ici développé a intégré le type d’occupation du sol. Des
études qui intègrent la composante socio-économique, ce qui était le cas de ce modèle d’IVC,
permettront une planification urbanistique plus efficace et une définition les règles qui en
découlent, y compris l’interdiction des constructions dans les zones exposées.
Par ailleurs, il faut noter que les indices ne peuvent jamais remplacer des études détaillées,
surtout de terrain, des investigations auprès des acteurs, les enquêtes qualitatives sur la gestion
du risque. Ce travail d’enquête a été initié au début de ce travail de thèse, cependant plusieurs
contraintes, entre autres de terrain, ont fait que ceci reste en perspective.
On rejoint le point de vue affirmant que, quelle que soit la méthode d’évaluation de la
vulnérabilité côtière (qualitative ou quantitative), ou l’approche appréhendée (systémique, ou
pas), une définition bien claire de la notion de la vulnérabilité et ses composants doit être
précisée (vulnérabilité de quoi et face quoi). Dans notre cas d’étude, dont le but était
principalement le développement de méthodes d’extraction d’information sur les zones
côtières, nous avons tenté d’évaluer la vulnérabilité du linéaire côtier de Mostaganem, face au
risque de l’érosion côtière, dans une optique de spatialisation des risques.