Bologne, ou quand le quartier le plus dense, minéral et sans verdure est le plus frais de la ville.

Bologne, l’ombre et nous.

On diagnostique la surchauffe urbaine avec des outils aveugles à l’ombre. On classe comme dangereuses les formes qui protègent le mieux. Bologne l’a compris — et ouvre une voie sur laquelle la France gagnerait à s’engager au plus vite.

Les outils qui servent aujourd’hui à diagnostiquer la surchauffe urbaine — température de surface satellite, cartes de végétation, Local Climate Zones — sont aveugles à l’ombre. Ils classent les centres historiques denses en zones de risque maximal, et orientent l’action publique vers des stratégies — aération, espacement (voire déconstruction), considération des plantations comme étant plus utiles au confort que le bâti, revêtements réfléchissants — qui peuvent aggraver le stress thermique au sol. L’ombre portée par les morphologies denses et compactes, premier levier de confort du piéton, n’apparaît dans aucune de ces grilles. Bologne en fournit la démonstration la plus nette — et nous ouvre les pistes pour dépasser la cécité de nos outils de diagnostic.

1. Le paradoxe de Bologne

En préparant son nouveau Plan Urbanistique Général (PUG), la Municipalité de Bologne a commandé une classification microclimatique de l’ensemble de son territoire communal. Le résultat a produit une contradiction que la doctrine peine encore à digérer : le centre historique — dense, minéral, presque sans végétation — est l’endroit où la température d’air augmente le moins.

L’étude a été menée par Nardino, Cremonini, Georgiadis, Mandanici et Bitelli (CNR-IBE et Université de Bologne) et publiée dans l’International Journal of Environmental Research and Public Health¹. La méthode procède en deux temps.

Le premier temps est un travail de cartographie. Les auteurs découpent le territoire communal en îlots urbains (blocks — un pâté de maisons délimité par quatre rues) et attribuent à chacun quatre caractéristiques mesurables : la température de surface, captée par satellite (capteur ASTER², 90 m de résolution, image du 23 juin 2017) ; la fraction de végétation, dérivée d’images Sentinel-2³ ; la densité bâtie (rapport entre le volume construit et la surface de l’îlot) ; et le ratio H/W — la hauteur moyenne des bâtiments de l’îlot divisée par la largeur moyenne des rues qui l’entourent. Ces deux dernières variables sont calculées à partir des bases SIG de la municipalité.

Pour passer de ces quatre grandeurs physiques à une estimation de la variation de température d’air (celle que ressent le piéton), les auteurs utilisent des équations empiriques tirées de la littérature de climatologie urbaine — c’est-à-dire des formules simples, calibrées par des mesures de terrain dans d’autres villes⁴. La démarche repose sur un pari raisonnable : les formules de Petralli, établies à partir de mesures à Florence — dont le centre historique ressemble fortement à celui de Bologne —, sont réutilisées telles quelles.

Le second temps est une simulation numérique. Pour relier les classes issues de cette cartographie à un indice de confort ressenti par le piéton, les auteurs utilisent le modèle ENVI-met — un logiciel de simulation micro-climatique en trois dimensions qui modélise les échanges de chaleur, de vapeur d’eau et de vent entre le sol, les bâtiments, la végétation et l’atmosphère, avec une résolution spatiale de quelques mètres⁶. Cinq zones de 1 km² chacune ont été simulées, à une résolution de 5 m. Le modèle a été alimenté avec les relevés météorologiques réels du 4 août 2017, jour du pic de la canicule estivale à Bologne (39,6 °C à 14h à la station urbaine, 27,9 °C à 5h, humidité relative minimale de 17 %) — c’est à partir de ces données de départ que le logiciel calcule heure par heure les échanges thermiques entre le sol, les bâtiments, la végétation et l’atmosphère sur chaque zone. Le modèle produit, pour chaque pixel de 5 m, une valeur de PET — Physiological Equivalent Temperature, un indice qui traduit les conditions extérieures (température d’air, rayonnement, vent, humidité) en une température ressentie équivalente par un corps humain au repos⁷. Les valeurs de PET ont été extraites pour chaque îlot des cinq zones simulées, puis moyennées par classe morpho-climatique. Cette moyenne permet d’attribuer un niveau de confort à tous les îlots de la commune qui partagent la même classe — y compris ceux situés hors des zones simulées. C’est ce calcul d’extrapolation que les auteurs appellent up-scaling.

Les trois premières variables convergent : la température de surface est élevée au centre, la végétation y est faible, la densité bâtie y est forte. Le centre historique apparaît logiquement en « rouge » — classe de surchauffe maximale. C’est le diagnostic que reproduirait n’importe quel système de classification fondé sur ces indicateurs, à commencer par les Local Climate Zones (LCZ) de Stewart et Oke⁸ — un système qui range les tissus urbains en catégories à partir de grandeurs mesurables par satellite ou photographie aérienne : hauteur des bâtiments, emprise au sol, fraction de végétation, part de surface imperméable.

Mais la quatrième variable — le ratio H/W — renverse le résultat. Dans les rues étroites du centre, bordées de bâtiments compacts, le champ de vision du ciel est réduit. L’ombre portée par les façades protège le sol et les piétons du rayonnement direct. Nardino et ses collègues l’écrivent sans détour : les zones où la hausse de température est la plus forte sont les collines et la périphérie, pas le centre historique — parce que le ratio H/W intègre l’ombre produite par les canyons urbains étroits bordés de bâtiments plus hauts.

Quand le ratio H/W augmente, la température d’air diminue en été. Cette relation, formalisée par Tim Oke en 1988 dans l’un des articles fondateurs de la climatologie urbaine (plus de 1 600 citations), relie la géométrie du canyon urbain au bilan radiatif au sol. L’équation utilisée par Nardino (ΔTa = 7,54 + 3,97·ln(H/W)) en est directement tirée. C’est le seul des quatre indicateurs qui « sauve » le centre historique. — Nardino et al. 2021¹, Eq. (4), d’après Oke 1988⁴ ; confirmé par Yang & Li 2015⁵

La classification morpho-climatique finale combine les quatre variables et les normalise de 0 à 1 en sept classes. Le centre historique y tombe dans les deux classes les plus élevées (0,73–0,85 et au-delà) — ce qui reflète la convergence de trois indicateurs défavorables (température de surface élevée, végétation quasi nulle, forte densité bâtie), partiellement compensés par le quatrième (H/W élevé). En corrélant ces classes avec le PET simulé par ENVI-met, les auteurs montrent une relation linéaire : plus la classe morpho-climatique est élevée, plus l’inconfort thermique théorique est marqué. La classe 0,73–0,85, où se situe le centre, atteint un PET normalisé moyen de 0,78 à 14h, contre 0,60 pour la classe la plus basse (0,15–0,30)⁹.

L’enseignement est dans l’écart entre le diagnostic attendu et le mécanisme réel. Sans le ratio H/W, les trois autres variables classeraient unanimement le centre historique en zone de surchauffe maximale. L’ombre portée par les canyons urbains étroits atténue la hausse de température suffisamment pour maintenir le centre un cran en dessous de ce que prédirait un diagnostic fondé sur la seule minéralité ou la seule densité.

1.1 Ce que les LCZ ne voient pas

Le résultat de Nardino met le doigt sur un angle mort des outils de diagnostic. Les LCZ décrivent ce que l’on voit quand on regarde la ville d’en haut — hauteur, densité, végétation, surface imperméable. Ce que vit le piéton en bas — l’ombre portée par les façades, la brise dans un canyon étroit, le rayonnement renvoyé par le sol — n’entre pas dans la classification.

Rues du centre-ville de Bologne en plein été : le ratio largeur des voies / hauteur du bâtis (H/W) ménage des espaces à l’abris du rayonnement solaire. La ville présente également un réseau de voies sous arcades qui maintiennent des cheminement continuellement à l’ombre

Il y a dans cette histoire une ironie. Tim Oke est l’auteur des deux contributions. En 1988, il démontre que la géométrie du canyon urbain — le ratio entre la hauteur des bâtiments et la largeur de la rue — détermine la quantité de rayonnement solaire qui atteint le sol, et donc le confort du piéton. En 2012, il co-crée avec Stewart les LCZ pour standardiser les mesures d’îlot de chaleur urbain entre chercheurs du monde entier — un outil de comparaison, pas un outil de décision. Mais quand les praticiens — urbanistes, bureaux d’études, institutions publiques — se sont emparés des LCZ pour diagnostiquer le risque de surchauffe et orienter l’adaptation, c’est le classement par catégories qui a été retenu, pas le mécanisme. Le H/W fait bien partie des paramètres qui définissent les classes des LCZ — mais il y est réduit à un seuil d’entrée. Une rue où la hauteur des bâtiments est deux fois supérieure à la largeur de la chaussée et une rue où la hauteur du bâti ne fait que les trois quarts de la largeur de voie tombent dans la même catégorie « compact ». La différence d’ombre entre les deux est pourtant considérable : c’est précisément cette différence que la classification efface. En 2012, le monde entier a adopté l’outil. Le mécanisme de 1988, lui, est resté dans les revues scientifiques.

1.2 Ce que vaut la méthode de Nardino et al.

Les auteurs sont les premiers à en signaler les limites. La plus importante concerne le passage de la température de surface — celle que mesure le satellite — à la température de l’air — celle que ressent le piéton. Le satellite voit les toits, les routes, les cimes d’arbres, et restitue leur chaleur moyenne dans un pixel de 90 mètres de côté. Or dans ce pixel, une arcade ombragée et une place au soleil coexistent : c’est exactement la nuance que l’étude cherche à capturer, mais que la donnée d’entrée écrase. L’équation qui relie les deux (une simple droite) est une approximation forte. De même, les quatre variables sont traitées séparément puis combinées, alors qu’en réalité elles interagissent — la végétation dans un canyon profond n’agit pas de la même façon que dans un espace ouvert. Le résultat ne prétend pas simuler la dynamique atmosphérique réelle — c’est, selon les termes mêmes des auteurs, une « photographie statique » de la classification en fonction de l’occupation du sol et de la morphologie, pour un jour d’été type. Un climatologue noterait aujourd’hui que des données thermiques plus fines existent (drones, Landsat à 30 m) et que la méthode gagnerait à croiser les variables plutôt qu’à les empiler.

Ces réserves posent une question légitime : le résultat de Nardino est-il un artefact de la méthode, ou reflète-t-il quelque chose de réel ? Pour y répondre, il faut sortir de Bologne et regarder ce que disent d’autres études, avec d’autres méthodes, dans d’autres villes.

2. Le piège de l’îlot de chaleur urbain

Ce résultat bolognais n’est pas une anomalie locale. Il illustre un problème structurel de la métrique dominante en climatologie urbaine : l’intensité de l’îlot de chaleur urbain (ICU, ou UHI en anglais).

L’ICU mesure la différence de température d’air entre la ville et la campagne environnante. C’est un concept puissant pour décrire l’influence thermique de l’urbanisation. Mais en 2020, Martilli, Krayenhoff et Nazarian ont publié une mise au point décisive dans Urban Climate : l’intensité de l’ICU n’est pas pertinente pour piloter l’adaptation thermique des villes¹⁰.

Le paradaoxe des performances de confort thermique du centre de Bologne entre la lecture du satellite traduite par les LCZ et la réalité percue par les citadins, à hauteur d’homme.

Leur argument tient en trois points.

• Premièrement, l’ICU dépend autant des caractéristiques rurales que des caractéristiques urbaines : deux villes identiques en morphologie, matériaux et population peuvent afficher des ICU très différents si l’une est entourée de forêt et l’autre de cultures irriguées — la seule humidité du sol rural peut faire varier l’inertie thermique d’un facteur cinq.
• Deuxièmement, l’ICU ne représente pas le potentiel de réduction de chaleur disponible : la ville modifie inévitablement le climat local, et cette modification peut, dans certaines configurations, produire un confort supérieur à celui des zones rurales environnantes.
• Troisièmement, le besoin de rafraîchissement, son intensité et l’efficacité d’une stratégie d’adaptation doivent dépendre uniquement des conditions thermiques absolues du milieu urbain, pas de leur écart avec un point de référence rural arbitraire.

L’ICU n’est pas un indicateur de besoin d’adaptation. C’est une mesure de l’écart de température perçue depuis le ciel entre un point urbain et un point rural de référence. Or le stress thermique subi par un piéton dépend du bilan énergétique à hauteur d’homme — rayonnement solaire direct et réfléchi, rayonnement infrarouge des surfaces environnantes, température d’air, vent, humidité — pas de la différence entre deux pixels sur une image satellite. Réduire l’ICU sans réduire la charge radiative au sol ne protège personne. — Martilli, Krayenhoff & Nazarian 2020, Urban Climate

Ce cadrage théorique trouve une confirmation empirique frappante à La Réunion. Dans une étude publiée en 2026, Lefevre et ses collègues ont comparé deux quartiers de l’île pendant une année complète : Ruisseau, un tissu compact classé LCZ 1, et Le Port, un tissu ouvert classé LCZ 5¹¹. En février — le cœur de l’été austral, la saison la plus chaude dans l’hémisphère sud — Ruisseau affiche un ICU nocturne plus élevé que Le Port. Selon la grille classique, c’est le quartier le plus « surchauffé ». Mais quand on mesure le confort réel avec l’UTCI (Universal Thermal Climate Index, qui intègre rayonnement, vent, humidité), le verdict s’inverse.

Exemple de l’UTCI en février (été austral) à La Réunion. : Ruisseau (compact, LCZ 1) : 32,3 °C. Le Port (ouvert, LCZ 5) : 36,2 °C. Le quartier au plus fort ICU est celui où le piéton souffre le moins — grâce à l’ombrage de la morphologie compacte. — Lefevre et al. 2026, Urban Climate 67

Les auteurs sont explicites : l’ICU seul ne suffit pas à décrire le stress thermique, et les quartiers à forte intensité d’ICU ne se traduisent pas systématiquement en inconfort sévère lorsque l’ombrage et la réduction des charges radiatives sont efficaces. C’est exactement le mécanisme que Nardino observait à Bologne — mais cette fois mesuré en continu sur un an, dans un climat tropical.

2.1 Le même résultat à la latitude de Lille

Un troisième cas, à Aix-la-Chapelle (Aachen) en Allemagne (50°N — la latitude de Lille), confirme le motif dans un climat continental européen. Abdeyazdan et Santucci (2026) ont comparé trois morphologies urbaines sous conditions présentes et projetées 2050 (scénario RCP 8.5¹², le plus émissif des trajectoires climatiques du GIEC), en utilisant un indice dérivé de l’UTCI — le T-MCCR¹³, qui mesure la proportion de surface urbaine en conditions de confort au fil de la journée¹⁴.

50–70 % de surface confortable aux heures les plus chaudesdans la morphologie compacte historique d’Aix-la-Chapelle (couverture au sol 47,6 %, coefficient d’emprise au sol de 1,29). Les morphologies aérées (couverture 17–25 %) tombent sous les 30 %. En scénario 2050 RCP 8.5, le compact chute à 0 % entre 12h et 15h — mais il reste le dernier à décrocher. — Abdeyazdan & Santucci 2026, Urban Sciences 10

Leur conclusion : la forme urbaine compacte affiche une persistance de confort supérieure et une plus grande résilience sous conditions climatiques actuelles et futures. Les morphologies détachées décrochent plus tôt et plus brutalement. C’est le même verdict qu’à Bologne et à La Réunion, dans un troisième climat, avec un troisième indicateur.

Ces trois cas montrent que la morphologie compacte et dense protège le piéton. Mais le corollaire est tout aussi important : les interventions qui ciblent la réduction de l’ICU — l’indicateur dont Martilli a montré plus haut qu’il n’est pas pertinent pour l’adaptation — peuvent produire l’effet inverse au niveau de la rue. Imaginons qu’on applique un revêtement réfléchissant sur les rues étroites du centre de Bologne pour faire baisser leur température de surface, et donc l’ICU. Salvati et ses collègues (2022) ont testé exactement ce type d’intervention à Londres, dans un canyon urbain typique¹⁵. Résultat : la température d’air baisse effectivement de 1,1 °C — mais la MRT, la température radiante moyenne (c’est-à-dire la charge de rayonnement thermique que reçoit le corps humain de toutes les surfaces environnantes), bondit de 12 °C. Le sol réfléchissant renvoie le rayonnement solaire vers les façades, qui le renvoient vers le piéton. Bilan net : +5,6 °C de PET au niveau de l’homme. L’ICU diminue, le confort se dégrade. C’est exactement le piège que décrit Martilli : cibler le thermomètre en comparant ville et campagne depuis un satellite au lieu du confort réel du piéton.

2.2 Bologne, La Réunion, Aix-la-Chapelle : ce que disent ces cas ensemble

Trois villes (Bologne 44°N, La Réunion 21°S, Aix-la-Chapelle 50°N), trois climats (subtropical humide, tropical, continental tempéré), trois métriques (PET, UTCI, T-MCCR), un même résultat : les morphologies urbaines denses et compactes protègent le piéton en journée. L’ICU nocturne élevé qui l’accompagne n’est pas le bon indicateur pour évaluer le risque — et les stratégies qui le ciblent (comme l’albédo au sol) peuvent aggraver le problème qu’elles prétendent résoudre.

Le résultat de Nardino à Bologne, malgré les limites méthodologiques décrites dans la partie 1, est donc confirmé par trois études indépendantes utilisant des données et des méthodes entièrement différentes. Les réserves portent sur la précision de la quantification, pas sur la conclusion générale.

2.3 Et la nuit ?

L’objection classique est connue : la morphologie compacte protège le jour, mais elle piège la chaleur la nuit. Les bâtiments rapprochés et les surfaces minérales accumulent de l’énergie solaire en journée et la restituent lentement après le coucher du soleil, maintenant l’air chaud dans les canyons urbains. L’ICU nocturne — la différence de température entre la ville et la campagne — y est plus élevé que dans les quartiers ouverts. C’est vrai, et c’est mesuré : à Bologne, le CMCC documente un ICU nocturne de +3,5 °C¹⁶.

Mais raisonner sur la seule nuit, c’est oublier les 14 heures de jour. Le bilan thermique global — celui qui détermine le risque réel pour la santé des habitants — penche nettement en faveur des morphologies denses et compactes. Trois séries de données le confirment.

Premièrement, à Aix-la-Chapelle, les simulations d’Abdeyazdan montrent que le confort nocturne reste proche de 100 % pour toutes les morphologies — compactes comme détachées. La nuit, la température d’air descend suffisamment pour que l’ensemble du tissu urbain passe sous le seuil de stress, quelle que soit sa forme. C’est en journée, entre 10h et 17h, que les écarts se creusent : la morphologie compacte maintient 50 à 70 % de sa surface en condition de confort quand les morphologies détachées tombent sous les 30 %. La nuit égalise ; le jour discrimine.

Deuxièmement, à La Réunion, Lefevre a mesuré le confort en continu pendant un an sur deux quartiers. Résultat : le quartier compact (Ruisseau) affiche l’ICU nocturne le plus élevé et l’UTCI diurne le plus bas (32,3 °C contre 36,2 °C pour le quartier ouvert). Sur l’ensemble du cycle jour-nuit, le bénéfice de l’ombre en journée l’emporte largement sur la surchauffe nocturne.

Troisièmement, les deux risques sanitaires liés à la chaleur n’opèrent pas sur le même registre. Le stress thermique aigu — coups de chaleur, malaises, pertes de connaissance — frappe aux heures de pic radiatif, entre 11h et 16h, quand la MRT (température radiante moyenne) atteint ses valeurs extrêmes : c’est le créneau où l’ombre portée par la morphologie compacte fait directement la différence. La surmortalité, elle, est un phénomène cumulatif : c’est l’enchaînement de jours brûlants et de nuits où le corps ne parvient pas à récupérer qui finit par tuer, souvent au domicile, chez les personnes âgées isolées. Sur ce second registre aussi, l’ombre bâtie joue un rôle, mais indirect : en réduisant la quantité de rayonnement absorbée par les matériaux en journée, elle diminue la chaleur qu’ils restituent après le coucher du soleil, et contribue ainsi à abaisser les températures nocturnes.

3. TALEA et le Shadow Coverage Index : mesurer l’ombre depuis le sol

Le paradoxe de Nardino, la critique de Martilli, les contre-exemples de La Réunion et d’Aix-la-Chapelle convergent vers un même mécanisme : l’ombre portée par les morphologies urbaines compactes. Une étude parue dans les PNAS en 2025 a confirmé cette hiérarchie à grande échelle : en modélisant cinq stratégies d’adaptation sur trois villes américaines, Jiang, Krayenhoff, Martilli et leurs collègues ont montré que les arbres de rue réduisent le stress thermique piéton quatre fois plus efficacement que toute autre stratégie testée — et que cette efficacité provient principalement de l’ombre (réduction de la MRT), pas de la transpiration¹⁷. Leur conclusion : toute infrastructure fournissant de l’ombre — bâtiments, arcades, auvents — active le même mécanisme fondamental.

Si l’ombre est le levier central, il faut un outil pour la cartographier. C’est précisément ce que Bologne est en train de construire avec le programme TALEA — Transformative Adaptation for Local Environmental Action.

TALEA est un projet financé par l’European Urban Initiative (EUI-IA, Call 2, 2024), coordonné par la Municipalité de Bologne avec l’Université de Bologne, le supercalculateur CINECA, la Fondation Bruno Kessler (FBK), la Fondazione Innovazione Urbana, et trois villes partenaires : Marseille, Cluj-Napoca et Riga. Sa durée est de 42 mois (décembre 2024 – mai 2028)¹⁸.

Le volet le plus novateur du programme est le Shadow Coverage Index (SCI), dont le code est publié en open source sur GitHub sous licence MIT¹⁹. Le SCI est, dans son principe, l’exact inverse d’une cartographie LCZ.

Carte du SCI à Bologne (TALEA 2026) par zones statistique : taux moyen d’ombrage au heure de pic thermique (entre 12h00 et 15h00) au mois d’août

3.1 Du ciel vers le sol : l’inversion du regard

Les LCZ classifient les quartiers par leur morphologie vue du ciel (densité, hauteur, couverture imperméable, végétation) et en déduisent un comportement thermique. Le SCI part du sol : il calcule, pour chaque pixel du territoire, la fréquence à laquelle il est ombragé au cours de la journée, en simulant la trajectoire réelle du soleil sur un modèle numérique du terrain — une carte en relief qui combine l’altitude du sol nu (MNT) et la hauteur des objets qui s’y trouvent : bâtiments, arbres, murs (MNS). La différence entre les deux donne la hauteur des obstacles susceptibles de projeter une ombre.

La méthode repose sur un calcul géométrique appelé ray-tracing : pour chaque instant de la journée (toutes les 15 minutes du lever au coucher du soleil), la position du soleil est calculée, puis un « rayon » virtuel est tracé entre le sol et le soleil. Si ce rayon rencontre un obstacle (bâtiment, arbre, relief) avant d’atteindre le ciel, le pixel est compté comme ombragé à cet instant. Le résultat est un codage à trois valeurs pour chaque pixel et chaque pas de temps :

• G_h — le pixel est ombragé au sol (ombre portée d’un objet en amont)
• S_h — le pixel est ombragé sur une surface élevée (mur, toit)
• M_h — le pixel est lui-même un objet (masque bâtiment/arbre) — exclu du calcul d’ombre au sol pour éviter de compter un bâtiment comme zone « ombragée »

En empilant ~700 instantanés (14 dimanches d’été × ~50 pas de temps par jour), le SCI produit une carte de fréquence d’ombrage : chaque pixel reçoit un score de 0 (jamais ombragé) à 1 (toujours ombragé). Cette carte peut ensuite être agrégée par unité spatiale — segment de rue, espace vert, section de recensement, quartier — pour produire des statistiques zonales exploitables en urbanisme.

Le SCI ne produit pas une carte unique. Il permet quatre niveaux d’analyse, du plus fin au plus large :

• Heure par heure — comment l’ombre évolue au fil de la journée sur un espace donné. Où sont les piétons exposés au soleil entre 11h et 15h ? Où trouvent-ils de l’ombre ?
• Sur l’ensemble de l’été — quels endroits sont structurellement exposés, jour après jour, indépendamment de la météo d’une journée particulière.
• Par quartier — quelle est la couverture d’ombre moyenne de chaque quartier ou section de recensement. L’information dont un urbaniste a besoin pour comparer des secteurs et prioriser ses interventions.
• À l’intérieur d’un quartier — un quartier peut afficher une moyenne correcte tout en cachant des poches d’exposition intense. Ce niveau révèle les disparités que la moyenne masque.

Carte du SCI à Bologne (TALEA 2026) par segments de voirie : taux moyen d’ombrage au heure de pic thermique (entre 12h00 et 15h00) au mois d’août

3.2 Ce que le Shadow Coverage Index change

Le SCI est purement géométrique : il ne modélise ni la température, ni le vent, ni l’humidité. C’est une limite assumée — et c’est aussi sa force. Là où une simulation micro-climatique complète (ENVI-met, par exemple) mobilise des dizaines d’équations couplées, le SCI pose une question simple — ce pixel est-il ombragé à cette heure ? Car plus la méthode est compliquée, plus il devient difficile de savoir ce qu’on regarde et sur quels présupposés se fonde l’analyse. C’est là la force du SCI. Il ne remplace pas le diagnostic thermique : il fournit la couche d’information que les diagnostics existants ignorent — la géométrie de l’ombre — et il le fait a une résolution fine déployable sur une ville entière, à l’échelle de la décision urbanistique.

Le code est ouvert, documenté et reproductible — c’est un outil conçu pour être transféré. C’est d’ailleurs l’objet explicite du partenariat avec Marseille, Cluj-Napoca et Riga : tester la réplicabilité du SCI sur des morphologies et des latitudes différentes.

4. L’inertie du standard

Face à l’accumulation de preuves, une question se pose : pourquoi l’ombre reste-t-elle absente des cadres opérationnels de diagnostic thermique urbain ?

En France, le Guide de diagnostic de la surchauffe urbaine publié par le Cerema en 2024 propose un protocole structuré mobilisant les LCZ comme couche de référence pour qualifier les tissus urbains²⁰. C’est un outil utile — mais il hérite des limites du standard LCZ : les quartiers sont rangés dans des catégories (compact, ouvert, détaché…), sans que personne ne mesure combien d’ombre arrive effectivement au sol.

Les catégorie LCZ Stewart, Ian D. et Tim R. Oke. (2012) et leur utilisation par le CEREMA pour définir les zones de surchauffe urbaine

Un exemple de cette inertie, à Bologne même. En 2025, Saber, Boulanger, Andrieu et Vallet publient une évaluation du risque de vague de chaleur sur la ville²¹. Leur méthode est sophistiquée : un réseau de neurones (modèle LSTM) apprend à prédire l’évolution des températures heure par heure. Mais pour décrire la géographie de la ville — dire au modèle « ici le tissu urbain est compact, là il est aérée » — les auteurs utilisent les catégories LCZ. Le modèle hérite donc de leur cécité : si la classification dit « compact = chaud », le réseau de neurones prédit « compact = risque élevé ». Le centre historique de Bologne y apparaît en zone de risque maximal — alors que l’étude de Nardino, sur la même ville, a montré que c’est précisément là que l’ombre atténue le plus la surchauffe. L’inertie n’est pas une erreur des auteurs : c’est l’absence d’alternative méthodologique opérationelle. C’est cette alternative que le SCI de TALEA commence à fournir.

Les catégorie LCZ par quartiers à Bologne, établis part Saber et al. 2025

5. Bologne demain, c’est la France

Tout ce qui précède concerne déjà les urbanistes français : les diagnostics fondés sur les LCZ sont utilisés en France, les mêmes angles morts s’y appliquent, et les villes françaises connaissent déjà des canicules. Mais il y a une raison supplémentaire de s’intéresser à Bologne spécifiquement : son climat actuel est celui vers lequel convergent les grandes villes françaises.

5.1 La convergence climatique

La Trajectoire de Réchauffement de Référence pour l’Adaptation au Changement Climatique (TRACC), publiée par Météo-France et inscrite au Code de l’environnement français, pose trois horizons²² :

+4 °C — Réchauffement sur la France hexagonale en 2100 par rapport à la période pré-industrielle (+3 °C au niveau mondial). À ce niveau, la température moyenne annuelle de la France atteint 14,2 °C. Celle de Bologne aujourd’hui : 14,0 °C. — TRACC / Soubeyroux et al. 2024, Météo-France ; Nardino et al. 2021 (moyenne Bologna = ARPAe)

La coïncidence est saisissante à l’échelle nationale. Mais elle se décline aussi à l’échelle des villes, par un jeu de trois convergences.

Même latitude, même soleil.

Bologne est à 44,5°N. Bordeaux est à 44,8°N — trois dixièmes de degré de différence. Lyon est à 45,8°N. Ces villes partagent le même angle solaire maximal estival et la même durée de jour, les deux paramètres qui déterminent le potentiel d’ombre bâtie. Ce qui fonctionne à Bologne en matière de géométrie d’ombre est directement transposable à ces latitudes.

Même température à venir.

La TRACC chiffre le réchauffement : à +4 °C sur la France hexagonale (horizon 2100), la température moyenne annuelle nationale atteindrait 14,2 °C, contre 10,9 °C sur la période de référence 1976–2005²². La température moyenne annuelle de Bologne aujourd’hui est de 14,0 °C¹⁶. L’agglomération parisienne atteindrait ~15 °C — le climat actuel de la région de Montpellier. La moitié sud du pays dépasserait 18 °C — le climat actuel de l’Andalousie. Ces chiffres sont directement tirés du rapport TRACC de Météo-France.

Ce que Bologne préfigure.

Ce que subit Bologne aujourd’hui — des pics à 39,6 °C en canicule, un îlot de chaleur nocturne de +3,5 °C, une surmortalité de +3,2 % par degré au-dessus du seuil critique, des zones classées en « risque très élevé » qui passent de 34 % de la ville aujourd’hui à 51 % en 2050 sous scénario modéré¹⁶²³ — constitue un aperçu de ce que les villes françaises de même latitude connaîtront à mesure que le réchauffement progresse. La France en 2050 aura dépassé le jalon de +2,7 °C. Les bâtiments, les rues, les places, les parcs que nous construisons et que nous planifions en 2026 seront encore là en 2080.

5.2 La morphologie dense et compacte est déjà là et nous montre la voie

Et la convergence n’est pas seulement climatique. Les villes françaises qui connaîtront le réchauffement le plus intense possèdent déjà des tissus compacts historiques qui montrent la voie pour faire évoluer nos tissus urbains : les traboules de Lyon, le centre XVIII^e de Bordeaux, le Vieux-Nice, le Panier de Marseille. Ces quartiers denses, que l’approche par LCZ tendrait à classer en zones de surchauffe, sont potentiellement les plus résilients — à condition de ne pas dégrader leurs qualités par des opérations mal fondées, et d’en comprendre les mécanismes protecteurs.

Parallèlement, la loi Climat et Résilience (objectif ZAN — zéro artificialisation nette) pousse à la densification des zones déjà urbanisées. Mais la doctrine thermique française — degrés-heures de la RE2020, guides de surchauffe fondés sur l’ICU — ne fournit aucune orientation sur les qualités à rechercher dans les quartiers qui évolueront par forme de cette densification. Le ZAN pousse à densifier, la RE2020 mesure le confort intérieur — mais personne ne mesure ce qui se passe entre les bâtiments. L’enjeu n’est pas d’attendre un nouveau cadre réglementaire : c’est que les acteurs de la fabrique de la ville — urbanistes, architectes, aménageurs, collectivités — se saisissent du sujet et dépassent les limites des outils de diagnostic actuels.

C’est ici que le travail de Bologne — le diagnostic de Nardino, la critique de Martilli, le SCI de TALEA — ouvrent un chemin. Non pas une recette (la morphologie optimale dépend du climat, de la latitude, du vent dominant), mais un cadre : mesurer l’ombre, pas seulement la chaleur ; évaluer le confort au sol, pas seulement la température vue du ciel ; concevoir la densité comme un levier de protection, pas comme un problème à résoudre.

5.3 Les outils existent, la doctrine non

La France dispose des données nécessaires pour déployer un SCI sur l’ensemble de son territoire. L’IGN a achevé la couverture nationale en LiDAR HD, produisant des modèles numériques de terrain (MNT) et de surface (MNS) à une résolution métrique. Le pipeline méthodologique documenté par TALEA est intégralement reproductible.

L’obstacle n’est donc pas technique. C’est un obstacle de doctrine. Tant que les diagnostics de surchauffe reposeront sur des classifications aveugles à l’ombre, on continuera à classer les tissus urbains denses et compacts en « zones à risque » et à s’opposer à ces formes urbaines tout en recommandant, par défaut, des stratégies — espacement (voire déconstruction), aération, albédo au sol, plantation prioritaire à la construction — qui peuvent aggraver le stress radiatif pour les citadins, au risque de les mettre en danger. Bologne a changé sa grille de lecture. Il est temps que nous changions la nôtre.

Notes :