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Sécheresse : Grâce à la data, namR identifie les biens immobiliers vulnérables

Publié le 01 juillet 2022

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Les mouvements de sol induits par le retrait-gonflement des argiles constituent un risque majeur en raison de l’ampleur des dégâts matériels qu’ils provoquent, notamment parce qu’ils touchent la structure même des bâtiments. Le phénomène s’amplifie davantage avec le changement climatique. Le point avec Chloé Claire, directrice générale de namR, société produisant des données contextuelles géolocalisées au service de la transition écologique.
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Il y a à peine deux semaines, une vague de chaleur particulièrement précoce frappait le pays, avec des températures ayant atteint près de 40°C dans certaines régions.

Dans un contexte de sécheresse des sols qui fait déjà craindre pour les récoltes, ces phénomènes naturels sont sans danger pour les populations. Toutefois la différence de tassement peut avoir des conséquences importantes sur les bâtiments à fondations superficielles, notamment les maisons individuelles. 

« En raison de l'absence d'étude géotechnique permettant d'adapter le projet au contexte géologique, ces constructions s'avèrent particulièrement vulnérables face à ce phénomène climatique, et notamment au retrait-gonflement des argiles », explique la société namR, spécialisée dans la production de données contextuelles géolocalisées, au service de la transition écologique. 

Le retrait-gonflement des argiles (RGA) se traduit par des fissurations en façades, entre autres. Les éléments jointifs à la construction tels que les garages et les terrasses peuvent aussi se détacher. 

 

Croiser les informations climatiques avec la nature du sol étudié

 

Selon un rapport de France Assureurs sur l'impact du changement climatique à l'horizon 2050, le coût cumulé du risque sécheresse pour les assurances devrait passer de 13,8 milliards d'euros cumulés sur la période 1999-2019 à 43 milliards d'euros pour les 30 prochaines années. 

« Dans ce contexte, la data joue un rôle fondamental dans la prévention de ces risques auprès des assureurs », souligne Chloé Claire, directrice générale de namR. « Elle permet d'identifier des biens immobiliers vulnérables ou des années particulièrement à risque. A ce titre l'assureur est à même de suggérer des actions ou des gestes travaux à titre préventif, comme éloigner les plantations d'arbres et désolidariser les bâtiments accolés ».

Pour répondre à ces problématiques, le spécialiste de la data intelligence propose un ensemble d'outils qui permet de recueillir les informations sur la morphologie des bâtiments, extraites à partir d'algorithmes et de technologies géospatiales comme les systèmes d'information géographiques. Ces algorithmes permettent d'extraire des données telles que la surface, l'orientation ou la mitoyenneté du bâti.

Une technique qui permet, selon namR, de croiser les informations climatiques avec la nature du sol étudié, et qui permet de prédire à la suite de sécheresses récurrentes quelles habitations subiront des dommages. 

« La connaissance de la morphologie du bâtiment permet de le positionner dans une typologie de bâtiment. Dans cette typologie, certaines classes de bâti sont plus ou moins sensibles au risque RGA de par leur taille et la structure de leur fondation, qui sont intrinsèquement reliés. Les informations sur l'environnement immédiat du bâtiment jouent également dans la qualité de la prédiction. Par exemple, les contextes géologiques et d'imperméabilisation des sols aux abords de la construction sont des facteurs clés à prendre en compte », précise Chloé Clair. 

Au regard des projections climatiques produites dans le cadre du dernier exercice du GIEC, namR annonce être en train d’établir une cartographie inédite des risques inondations, sécheresses, tempêtes et canicules à horizon 2030, 2040 et 2050. « Cette solution est la clé pour cibler et anticiper l'adaptation des territoires et du parc immobilier face à l'aggravation des risques physiques liés au réchauffement climatique », souligne sa directrice générale.

 

Marie Gérald 

Photo de Une : © AdobeStock

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