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Résumé long

La réduction des nuisances sonores dans l’environnement constitue un enjeu majeur, notamment en milieu urbain, où sont concentrées de très nombreuses sources de bruit, majoritairement issues des transports. Dans ce contexte, les réglementations française et européenne poussent depuis plusieurs années à une forte réduction des nuisances sonores, avec une phase initiale qui vise d’abord à établir un état des lieux du bruit dans l’environnement, notamment sur la base de la réalisation de cartes de bruit. Une fois élaborées, ces cartes de bruit permettent ensuite aux collectivités concernées de définir des plans d’action visant à réduire l’exposition au bruit de la population.

De nos jours, ces cartes de bruit sont réalisées sur la base de simulations numériques, avec des limitations bien connues, telles qu’une représentativité limitée des sources sonores prises en compte (type de sources considérées, caractéristiques réduites du trafic routier…), des difficultés dans la modélisation de l’existant (insuffisance des bases de données du bâti existant, de l’occupation et de la nature des sols…). À cela s’ajoute également la difficulté de modéliser la nuisance d’un point de vue perceptif et non essentiellement sur la base d’indicateurs physiques. À l’opposé, certains observatoires du bruit ont été mis en place afin d’obtenir une représentation plus réaliste des nuisances sonores, mais restent limités en termes de nombre de points de mesure (en raison du coût d’un point de mesure) et ne permettent pas d’établir des plans d’actions sur la base d’étude prévisionnelle (i.e. les observatoires sont limités à une mesure de l’existant et non à une évaluation de plusieurs scénarios d'aménagement).

Avec l’évolution des technologies de mesure, notamment à travers le développement de capteurs à bas coût, il semble aujourd’hui possible d’envisager une nouvelle génération d’outils de prévision du bruit, basée à la fois sur une mesure massivement distribuée dans le temps et dans l’espace, et à la fois sur la modélisation numérique, en mettant en œuvre des techniques de fusion de données. Ainsi, le projet CENSE, soutenu par l’ANR (appel à projet ANR-16-CE22), vise à établir une nouvelle méthodologie d’évaluation des environnements sonores, associant données libres, mesures et modélisation.

Plus précisément, le projet CENSE vise à développer et à mettre en œuvre un réseau de capteurs à bas coût original (basé sur un système d’éclairage urbain intelligent agissant comme système de transmission de données pour les capteurs acoustiques), au développement de techniques de reconnaissance de sources sonores, à l’amélioration des outils de modélisation du bruit (accès à de nouvelles données pour les simulations, évaluation de la qualité de la donnée), au développement de méthodologies de fusion de données adaptées à la problématique des nuisances sonores, ainsi qu’à une représentation de la qualité de l’environnement sonore. De manière transversale au projet, la mise en forme des données utilisées et produites, ainsi que la prise en compte des incertitudes associées, constitue également un point important du projet.

La réalisation de ce projet s’appuie sur un consortium pluridisciplinaire, composé d’entreprises (Bouygues Énergies & Services et Wi6labs, notamment pour le développement et la mise en œuvre d’un réseau de capteurs), d’une entité de référence dans le domaine de l’observation du bruit (BruitParif, intervenant comme « expert » au sein du projet), d’établissements de recherche (École Centrale de Nantes, Lab-STICC CNRS, Université de Cergy-Pontoise, INRIA, Cerema). Le projet est piloté par l’Ifsttar et soutenu par la Ville de Lorient qui accueillera notamment le réseau de capteurs. Le projet, d’un coût total d’environ 3M€, financé par l’ANR à hauteur de 856k€, durera 4 ans à compter du 1er janvier 2017.

Résumé court

La lutte contre les nuisances sonores urbaines constitue une priorité sociétale, déclinée dans directive européenne 2002/49/CE, par la production de cartes de bruit stratégiques. La réalisation de ces cartes passe aujourd’hui par des simulations numériques, dont la pertinence s’avère discutable, en raison d’incertitudes importantes, non quantifiées. À l’inverse, un observatoire du bruit permet une description réaliste de l’environnement sonore, mais au détriment d’un faible maillage spatial et d’un coût important. Ainsi, CENSE vise à produire des cartes de bruit réalistes, par l’assimilation de données simulées et mesurées via un réseau dense de capteurs bas coût. Au delà d’indicateurs physiques, le projet se positionne également sur la caractérisation des environnements sonores. CENSE est un projet résolument multidisciplinaire, réunissant des experts en acoustique environnementale, assimilation de données, statistique, SIG, réseau de capteurs, traitement du signal et perception… issus d’établissements de recherche et d’enseignement supérieur (Ifsttar, Cerema, INRIA, UBS, UCP, CNRS) et d’entités privées (Bouygues E&S, Wi6Labs, BruitParif). Le projet CENSE, piloté par l’Ifsttar, soutenu par la ville de Lorient et par deux pôles de compétitivité (Images & Réseaux et S2E2), d’un coût total d’environ 3M€, est financé par l’ANR à hauteur de 856k€ et durera 4 ans à compter du 1er janvier 2017.

Reference

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