A l’heure des bouleversements climatiques qui nous touchent, des collectifs, des associations de quartier mènent des projets de renaturation des espaces
imperméabilisés. D’autre part, les besoins en mobilité augmentent et la qualité des infrastructures et l’environnement dans lequel les usagers se déplacent revêtent une influence de plus en plus importante.

Si le contraste entre infrastructures de transports et mobilité et espaces verts semble important, il est indéniable que certaines surfaces, à l’échelle de quartiers, de villes, ne nécessiteraient pas forcément un revêtement imperméable.

Afin de visualiser les surfaces réelles empruntées par les différents modes de déplacements, la technique d’améneigement ou sneckdown, un terme qui désigne l’observation de l’utilisation d’espaces publics existants, par accumulation ou disparition de la neige, pouvait être utilisée. Avec des hivers où, sous nos latitudes, les cumuls de neige sont moins importants ou sur des périodes moins étendues, renforcé dans les villes où les services de voirie interviennent au plus vite lors d’épisodes neigeux, de telles observations deviennent plus complexes.

Partant de ce constat, nous proposons d’évaluer, sous la forme d’une pré-étude, la faisabilité et le potentiel du développement d’un outil numérique d’observation (Machine learning) et d’identification de surfaces utilisées de l’espace public, qui pourrait alors être mis en oeuvre quelques soient les conditions météorologiques.