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Un modèle de simulation pour la gestion du risque sismique à Beyrouth

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Session Risques
 


Laurence PICO
Doctorante à l’Université Paris IV
Laboratoire Espaces, Nature et Culture UMR 8185, CNRS / Paris IV – Paris 8
lau_pico@yahoo.fr            
 
Jean-Paul AMAT
Professeur à l’Université Paris IV
Directeur Laboratoire Espaces, Nature et Culture UMR 8185, CNRS / Paris IV – Paris 8
jmjpamat@club-internet.fr

 

Mots-clés et logiciels ESRI utilisés
 


Mots-clés : Beyrouth, Modèle de simulation, Risque sismique, Assurance

Logiciels ESRI utilisés : ArcGIS ArcInfo 8.3

 


Introduction


Plusieurs séismes destructeurs ont ponctué l’histoire de Beyrouth mais ce n’est pas leur succession qui a fait retenir les leçons des catastrophes qu’ils engendrèrent. Ce constat est d’autant plus inquiétant à Beyrouth que l’absence de dégâts du dernier séisme notable au Liban - celui de 1956 – a favorisé un sentiment d’immunité partagé par la majorité des habitants. Pourtant, devant la menace d’un séisme majeur sur la faille de Yammouneh (Daëron, 2005) et la découverte du chevauchement du Mont-Liban (Ibid.), les Beyrouthins sont loin d’être à l’abri d’une catastrophe ! Il est donc temps que la gestion du risque sismique à Beyrouth soit élevée au rang des priorités.
Le modèle de simulation est, parmi les outils et les méthodes de gestion du risque dont disposent les assureurs pour réduire la vulnérabilité de la ville, un des plus performants.
Or, développer un tel modèle pour la capitale libanaise semble difficilement réalisable en l’état actuel de la connaissance des paramètres du risque et du contexte assurantiel.
Accorder au SIG et à la géographie une place centrale dans la conception d’un modèle de simulation évite un tel écueil. L’approche géographique du contexte local du risque conduit à l’élaboration d’un modèle conceptuel de données. L’architecture du modèle de simulation, fruit d’une lecture "orientée assurance" du modèle conceptuel, est ainsi adaptée au contexte beyrouthin.



1. La gestion du risque sismique à Beyrouth, entre absence et défaillance


La reprise d’une activité sismique locale, la médiatisation des catastrophes régionales (comme celles qui frappent la Turquie ou l’Iran) atténuent et fragilisent le sentiment d’immunité des Beyrouthins. Malheureusement, une sensibilisation accrue de la population au risque ne conduit pas ipso facto à l’émergence d’une politique efficace de gestion de ce risque. Quelles sont les raisons d’une telle défaillance ?

a. Les atermoiements de la réglementation urbaine


Plusieurs séries d’arguments concourent à expliquer l’absence d’une gestion efficace du risque. D’abord la politique publique de gestion. Ainsi, dans une ville pourtant sous la menace d’un séisme majeur, la réglementation n’impose aucun code parasismique. L’Ordre des Ingénieurs et des Architectes de Beyrouth préconise l’utilisation de normes de construction parasismiques mais ne parvient qu’avec beaucoup de difficultés à les faire adopter par le gouvernement et à contrôler, notamment sur les petits chantiers, le respect de leur prise en compte, souvent exigée, en revanche, par les maîtres d’ouvrage. En outre, la coexistence de deux cultures scientifiques, américaine et européenne, a engendré un cahier de mesures parasismiques codifié (AUB, American University of Beirut) d’une part, un pôle d’influence des ingénieurs de l’ESIB (Ecole supérieure des ingénieurs de Beyrouth) utilisant des normes parasismiques européennes, d’autre part. De cette situation découle l’inhomogénéité de la vulnérabilité du tissu urbain.
Facteur aggravant la vulnérabilité, le manque de respect pour la réglementation urbaine. Il commence dès le législateur, qui légalise a posteriori les entorses faites aux règlements. Les lois de la construction – rarement adaptées au risque sismique, rarement respectées - contribuent aussi à renforcer la vulnérabilité du tissu urbain.
Cas remarquable que celui de Beyrouth, où la politique publique de gestion du risque sismique offre une double défaillance : incapacité à contrôler l’application des lois de la construction existantes, incapacité à promulguer des lois pour réduire la vulnérabilité urbaine.

b. L’inadaptation de la gestion assurantielle


La gestion assurantielle compense-t-elle les défaillances de la gestion gouvernementale ? Pour en juger, étudions les modalités de calcul de deux paramètres clés de cette gestion, le taux de prime pure[1] et du sinistre maximum possible (SMP). Au Liban, le taux de prime est évalué par les réassureurs, à l’échelle du pays ou au mieux à l’échelle des zones Cresta (Catastrophe Risk Evaluating and Standardizing Target Accumulations). Ces zones, qui reprennent les grandes divisions administratives du pays, sont inadaptées à l’échelle d’approche du risque dans un Liban où plus de 90 % des assurés sont regroupés dans les mohafazats[2] de Beyrouth et du Mont Liban.
Alors qu’une des difficultés habituelles du calcul du SMP est la dispersion des biens assurés, ici, c’est la grande concentration de ces biens qui pose problème. Le fait que tous soient concentrés sur une, voire deux, plage(s) d’égale intensité, rend difficile l’utilisation de carte d’isoséistes pour l’estimation du coût actuel d’un séisme passé. Cette méthode, qui pose les questions de la représentativité et de l’homogénéité de la série de séismes considérés, paraît inadaptée au Liban, où l’approche du risque doit être effectuée à une échelle plus fine que celle de l’isoséiste (carte 1).

[1] La prime pure correspond au niveau de prime nécessaire pour équilibrer la charge estimative des sinistres (hors frais de distribution et de gestion). Le taux de prime correspond donc à la charge des sinistres rapportée à la totalité des capitaux garantis (résultat en ‰).

[2] Entité administrative d’échelon médian susceptible d’être subdivisée en cazas.


Carte 1 : Les effets du séisme de l’an 551 dans les principales cités côtières

HD : Fortement endommagé, D : Endommagé, F : Ressenti, LS : Mouvement de terrain et SW : Tsunami
Intensité donnée en degrés de l’échelle EMS-92
Source : d’après Darawcheh. R et al., 2000, p. 410, modifié
Les triangles représentent les sites archéologiques probablement endommagés par le séisme.

Comment élaborer une discrimination entre les biens assurés, quand tous seraient exposés, dans le cas d’un séisme similaire à celui de 551, à des intensités supérieures à 9 MMI ? Le SMP équivalent approcherait 100 % des capitaux assurés modulo la valeur des franchises.
Que les scénarii élaborés prennent pour référence un séisme sur la faille de Yammouneh ou sur le chevauchement Saida-Tripoli (cas du séisme de l’an 551), la méthode des isoséistes pour évaluer le SMP semble peu judicieuse car elle conduirait de toute évidence à un non-résultat : le SMP est le sinistre maximum possible ! Elle est inappropriée dans le contexte assurantiel du risque sismique au Liban marqué par le risque d’accumulation. Or, la nécessité qu’ont les assureurs d’optimiser leur besoin en couverture de réassurance devrait les inciter à rechercher une méthode d’estimation du risque adaptée à l’échelle d’approche. A l’inverse pour le réassureur, le pays, mutualisé dans un portefeuille à l’échelle régionale, est une entité trop petite pour que s’impose la coûteuse mise en place d’une méthode d’estimation spécifique.
 
Que ce soit à l’échelle gouvernementale ou à celle du secteur de l’assurance, répondre à l’exigence d’amélioration de la gestion du risque est d’autant plus pressant que la reprise des recherches, après quinze années d’interruption, a conduit à l’identification d’un grand chevauchement actif au large des côtes libanaises, dont le tracé passe non loin de la capitale et de sa région métropolitaine qui concentrent hommes, richesses et activités. Une telle amélioration exige une réflexion préalable sur les échelles et les méthodes d’approche adaptées à la géographie du risque au Liban.



2. Améliorer la gestion du risque, propositions d’assureur


Les réassureurs contrôlent de façon plus ou moins transparente les paramètres de la gestion assurantielle du risque sismique. Les méthodes d’estimation et de gestion du risque actuellement à disposition des assureurs libanais et de leurs réassureurs ont montré leurs limites. Dans d’autres régions du monde exposées à cet aléa, les professionnels de l’assurance-réassurance furent tôt conscients des faiblesses des approches reposant sur l’évaluation des sinistres potentiels à partir d’une étude des sinistres passés. Ils ont, de ce fait, développé une méthode d’estimation du risque plus fiable, le modèle de simulation des risques.

a. Le modèle de simulation


Les premiers modèles de simulation des risques apparurent dans les années 1980 puis furent sensiblement améliorés au cours des années 1990. Développés pour la Californie et la Floride, ils furent peu à peu expérimentés dans d’autres régions du globe.
L’objectif de ces modèles est de simuler les effets d’un aléa naturel sur un portefeuille d’assurance pour évaluer le montant des dommages assurés. Leur principale avancée consiste en la réduction des incertitudes relatives à l’estimation des sinistres, sources de difficultés dans l’élaboration de la tarification. Une telle avancée n’aurait pas été possible sans le développement concomitant des SIG, dont un intérêt majeur est de créer de l’information à partir de la superposition des cartes de répartition des bâtiments assurés et de localisation des effets d’un séisme.
Les modèles sont développés autour de trois ou quatre grands modules. En amont du processus d’évaluation, le module aléa simule la survenue d’un aléa naturel de magnitude et de probabilité d’occurrence définies. Suit un module vulnérabilité, lui-même éventuellement agrégé au suivant, le module dommages. Il est, en effet, possible de séparer l’étude de la vulnérabilité du calcul des dommages causés à l’ensemble des risques d’un portefeuille, ou de les regrouper au sein d’un même module. Dans tous les cas, le calcul des dommages ne peut être effectué qu’après modélisation des effets du séisme sur les constructions. Le module sinistre, dans lequel entrent en ligne de compte les caractéristiques du contrat d’assurance, clôt le processus d’évaluation.

b. Les limites d’applicabilité à Beyrouth


La mise en place d’un modèle de simulation suppose la collecte préalable des données nécessaires et la maîtrise des compétences techniques exigées.
La mise en œuvre de chaque module requiert une attention particulière orientée vers la collecte des données qu’il exige pour fonctionner et la résolution de problèmes spécifiques.
Dans le contexte beyrouthin, la connaissance limitée des caractéristiques de l’aléa est la principale difficulté à la mise en place d’un modèle de simulation. En dépit des avancées de la recherche appuyées sur une instrumentation croissante des failles, la connaissance du contexte sismo-tectonique libanais n’est pas, actuellement, assez poussée pour satisfaire aux conditions de l’élaboration du module aléa. Manquent principalement une relation d’atténuation des ondes et une modélisation suffisante des effets de site. L’élaboration du module aléa se heurte à la difficulté d’élaborer des scénarii sismiques précis. Cette condition nécessaire n’est pas totalement acquise, surtout si la certitude scientifique est érigée en exigence.
Un autre préalable à l’application d’un modèle de simulation est la constitution, dans le module vulnérabilité, d’une base de données sous SIG regroupant les informations relatives aux biens assurés. Cette étape ne doit pas être négligée car la rigueur de l’évaluation des paramètres assurantiels croît avec la précision de la collecte des informations.
L’objectif pour tout assureur de réunir un maximum d’informations sur le bien assuré prend un caractère impérieux pour l’assureur libanais. En effet, compte tenu de la concentration aiguë des assurés dans un périmètre restreint, une seule détermination des données assurantielles à l’échelle de la "zone Cresta" n’aurait pas de sens. A l’échelle du Liban, plus encore à celle de la capitale, la constitution du module vulnérabilité exige une connaissance précise de la localisation des biens assurés. Or, en l’absence de dénomination systématique des rues, la notion d’adresse est très floue à Beyrouth. La localisation des biens assurés est donc approximative et aléatoire. Un système de géocodage réduirait cette incertitude. La localisation des biens n’est pas l’unique frein à l’élaboration du module vulnérabilité. La méconnaissance des caractéristiques du bien assuré - origine des matériaux de construction, année d’édification, nombre d’étages… - entrave aussi l’élaboration du module. L’inhomogénéité des bases de données est une autre limite : une harmonisation des informations requises lors de la souscription est nécessaire.
L’application du module dommages sur une base de données de constructions est aussi problématique. Le protocole opératoire du module repose sur des fonctions de vulnérabilité qui discriminent les constructions en fonction de leur endommagement potentiel. Cette différenciation naît de l’évolution des pratiques de constructions recommandées par les codes parasismiques successifs. L’étude de panels de bâtiments construits selon ces codes permet d’établir leur degré de résistance à un séisme. Ainsi, la connaissance de l’année de construction et des matériaux utilisés suffit pour estimer l’endommagement probable d’une construction. Or, à Beyrouth, l’absence de code parasismique réglementaire ne favorise par une telle démarche.
 
La coûteuse mise en place d’un modèle de simulation reste conditionnée par le degré d’exposition financière de l’industrie de la réassurance. Celle-ci est trop faible au Liban pour qu’un tel investissement soit réalisé. Quant aux assureurs locaux, absorbés par la gestion du quotidien, la mise en œuvre d’un modèle de simulation est loin d’être une de leurs priorités. Et, en tout état de cause, ces mêmes assureurs n’ont pas les moyens de résoudre les problèmes conceptuels engendrés par la création d’un modèle de simulation adapté au contexte local du risque.



3. Adapter la gestion du risque, contributions de géographe


Le fondement théorique d’un modèle de simulation du risque est la notion d’endommagement. Cette notion rapproche assurance et géographie. Si, en assurance, « le risque est la valeur actuelle du dommage possible » (Say et Chailley, 1900), la géographie propose le risque comme « probabilité d’occurrence de dommages compte tenu des interactions entre processus physiques d’endommagement (aléas) et facteurs de peuplement (vulnérabilité) » (Pigeon, 2002). Les recherches en matière de modélisation du risque sismique en milieu urbain ont conduit à la définition d’un indicateur clé, l’endommagement potentiel du bâti ; cette notion répond à la fois à l’exigence quantitative de l’assureur et au souci de synthèse du géographe.Une fois les dommages potentiels au bâti estimés, il est possible d’évaluer les pertes probables dans les autres grands domaines susceptibles d’être affectés par l’occurrence de l’aléa. Or, l’ampleur de ces pertes est à mettre en rapport avec le niveau de préparation de la société plus qu’avec la magnitude de l’aléa. Le modèle de simulation permet d’estimer l’endommagement potentiel du bâti qui est un indicateur des vulnérabilités analytique et synthétique d’un milieu urbain. Les cartes d’endommagement obtenues par simulation sont à destination, outre des assureurs, de l’ensemble des acteurs de la gestion du risque[1].

[1] Les cartes d’endommagement élaborées peuvent servir dans le cadre de la mise en place d’un microzonage du risque, d’une politique de réhabilitation du bâti ou encore d’un plan de crise.

a. Le SIG, méthodologie au cœur du modèle de simulation


Pour faire fonctionner un modèle de simulation construit dans un contexte de connaissance poussée du risque, les assureurs font notamment appel aux résultats des "disciplines de l’aléa" – sismologie et tectonique, en particulier – et à ceux des sciences de l’ingénieur. Cette contraction des champs de connaissance consultés découle d’une conception restrictive du risque et de ses composantes, qui apparaît en porte-à-faux avec l’approche pluridisciplinaire, qui devrait présider à la conception d’un modèle de simulation. Quatre champs disciplinaires au moins sont en effet requis : assurance certes, "disciplines de l’aléa", sciences de l’ingénieur, et, trop souvent passé sous silence, celui des SIG. Modèles de simulation et SIG ont croisé leurs développements : « […] au début des années 1990, le développement des Systèmes d’Information Géographique a permis de superposer un modèle de simulation des évènements naturels à un programme de localisation des risques, et conduit au premier modèle « Cat » [(ie. modèle de simulation des risques)] » (Conoscente et Gonzalez-Revilla, 2000). Ainsi, non seulement les assureurs limitent les apports des autres disciplines, mais encore ils hiérarchisent les connaissances et savoir-faire. Puisque le SIG n’est, pour les assureurs, qu’un outil, l’adaptation du modèle au contexte du risque et à l’état de sa connaissance n’est pas même envisagée : la méthode est abandonnée dès qu’une donnée requise est manquante.
Le fait que l’architecture du modèle de simulation ait été élaborée dans des espaces de connaissance poussée de l’aléa conduirait à la non-applicabilité de cet outil à l’espace beyrouthin. Attitude définitive ? Une réflexion d’ensemble sur le risque sismique à Beyrouth est le préalable nécessaire à la construction d’un modèle de simulation adapté.

b. Construire un modèle conceptuel de données


L’absence des données de base requises appelle une refonte de l’architecture du modèle de simulation. Par une approche géographique, nous intervenons sur la démarche habituelle des assureurs en intégrant celui-ci à un modèle conceptuel de données. Celui-ci doit répondre à deux exigences. La première est d’adapter l’architecture du modèle de simulation au contexte local du risque. La seconde est d’accorder une place prépondéranteau SIG dans le modèle de simulation, à rebours des assureurs, qui le tiennent pour un simple outil opératoire alors que sa mise en œuvre ne peut être dissociée d’une réflexion préalable sur l’ensemble du phénomène.
 
Le modèle conceptuel de données correspond à l’inventaire (non exhaustif) des composantes du risqueet de leurs interrelations, le modèle de simulation en fait une lecture assurantielle, orientée vers l’estimation quantitative du risque (fig. 1).


Fig. 1 : Le modèle de simulation, lecture assurantielle du modèle conceptuel - Source : Pico, 2006

L’absence d’événement rend impossible l’évaluation directe de l’endommagement. Seule reste la notion d’endommagement potentiel, qui peut s’aborder via le recours aux processus d’endommagement. Dès lors apparaît fondamentale l’analyse de l’état du bâti. Elle doit s’appuyer sur la connaissance la plus fine possible du système local de la construction. Ce système comprend intermédiaires, techniciens, constructeurs, hommes politiques, assureurs et, bien entendu, la population. Tout comme la vulnérabilité du bâti représente la vulnérabilité d’ensemble du système urbain, le système local de la construction révèle certains de ses dysfonctionnements. Ce parallélisme peut être établi à Beyrouth où il existe un lien tangible entre l’évolution des formes urbaines et l’histoire de la ville. Le patrimoine architectural exprime les influences politiques et culturelles auxquelles Beyrouth a été soumise. Le très disparate parc immobilier beyrouthin est ainsi fortement inégalitaire en matière de protection face au risque sismique. L’enchevêtrement des lois sur la construction, le manque de contrôle des chantiers et, le comble, la non obligation de réglementation parasismique contribuent, voire incitent, au maintien de cette situation.
« Dans ce système local de la construction, « seules les compagnies d’assurances, enclines à détecter les défauts des bâtiments qu’elles assurent, sont potentiellement régulatrices » (Deli et Pérouse, 1999). Un modèle de simulation aiderait les compagnies d’assurances locales à assumer la place centrale qui leur revient dans le système de gestion du risque.
 
La connaissance du contexte beyrouthin permet de construire un modèle conceptuel de données et d’extraire de cet inventaire les modules nécessaires à l’évaluation du risque sismique. Ainsi, l’occurrence de l’aléa sismique - "l’événement cause" (Desroches, Leroy, Vallée, 2003) - induit une première série "d’évènements conséquences" (Ibid.) dans le module Aléas[1] du modèle conceptuel (fig. 1). En effet, selon les caractéristiques du site d’implantation du bâti, le séisme peut engendrer des effets de site et (ou) des effets induits. Si le modèle conceptuel inventorie l’ensemble des effets de site et des effets induits, en revanche le modèle de simulation ne prend en compte que certains effets de site dans l’estimation quantitative du risque réalisée. L’effort de collecte des données est ainsi orienté et l’architecture du modèle de simulation est, de ce fait, adaptée au contexte marqué par l’indisponibilité de nombreuses données de base. Les modèles (fig. 1) permettent la construction d’une geodatabase. Les modules des modèles conceptuel et de simulation deviennent, dans la geodatabase, des Feature Dataset regroupant des Feature Class (fig. 2).

[1] Nous l’appellerons aussi "module aléa", conformément à la terminologie classique.


Fig. 2 : Principaux Feature Dataset et Feature Class de la Geodatabase

Aucun lien n’a été formalisé par la création d’un relationshipclass. Cela tient au fait que le fonctionnement du modèle de simulation nécessite l’emploi du logiciel SHAKE (version 1991)[1] dont l’intervention, non formalisée sur la figure 2, établit le lien entre les données des Feature Dataset "aléa", "bâti" et "site d’implantation du bâti"[2]. Les résultats des simulations sous SHAKE obtenus pour cinq niveaux d’accélération à la base – 0,05 g[3], 0,10 g, 0,15 g, 0,2 g et 0,25 g - sont ensuite intégrés dans la géodatabase dans le Feature Dataset "intensité". Une des principales critiques tient à l’absence de couplage entre le SIG et le logiciel SHAKE qui fonctionne sous DOS. Enfin, le Feature Dataset "endommagement" présente l’endommagement des bâtisses obtenu à partir des informations des Feature Datasets "bâti" et "intensité". Les résultats du Feature Dataset "endommagement" permettent d’évaluer les paramètres de la gestion assurantielle. La cartographie de ces résultats est utile aux autres acteurs de la gestion du risque (fig. 3).

[1] SHAKE est un logiciel de propagation des ondes en 1-D. Sa première version fut établie à l’université de Californie à Berkeley en 1970. Elle a été modifiée en 1991 par I. Idriss de l’université de Californie à Davis et J. Sun, consultant chez Woodward-Clyde.

[2] Ce Feature Dataset est nommé "implantation bâti" sur la figure 2.

[3] g : accélération de la pesanteur soit 9,81 m/s2.


Fig. 3 : Vues en 3-D de l’endommagement de la circonscription Achrafieh

Pertinente pour une utilisation tant assurantielle qu’urbanistique, la cartographie à l’échelle de la bâtisse offre de réels avantages. Dans des opérations qui mobilisent une multitude d’acteurs, urbanistes et aménageurs, politiques et assureurs, elle cible les opérations de réhabilitation, quartier par quartier, construction par construction.
Elle permet aussi de saisir les logiques spatiales de la vulnérabilité. Les deux vues en 3-D de la figure 3 mettent en avant d’une part "l’étagement" de l’endommagement potentiel, d’autre part la concentration des bâtisses les plus endommagées à l’ouest de la colline. "L’étagement" de l’endommagement potentiel répond à la logique topographique de l’urbanisation progressive de la colline, le tissu urbain gagnant peu à peu les hauteurs.



Conclusion


Le domaine assurantiel de la gestion des risques d’origine naturelle a trop longtemps fait appel aux seuls savoirs sismo-tectoniques pour le domaine de l’aléa et aux seules connaissances des ingénieurs pour celui de la vulnérabilité. L’approche géographique offre méthodes et outils pour contourner cet écueil d’une approche segmentée du risque.
Réinsérer le modèle de simulation dans un modèle conceptuel de données fonde une approche méthodologique du risque adaptée au contexte beyrouthin. Plus généralement, associer la conception du modèle de simulation à une étude géographique du contexte du risque permettrait d’appliquer la méthode à des pays où la recherche n’est ni soutenue par le gouvernement, ni encouragée par les professionnels de l’assurance. Comme « la SD [(Structure de Données)] [serait alors] déduite des phénomènes non des problèmes » (Pirot, Saint-Gérand, 2004), le modèle de simulation serait alors fonctionnel dans les espaces qui, à l’instar de Beyrouth, sont mal documentés.



Bibliographie


Conoscente J.-P. et A. Gonzalez-Revilla, 2000. "L'avènement des modèles
CAT pour la gestion des risques", Risques, n°42, juin, pp. 120-123.

Daëron, M., 2005. Rôle, cinématique et comportement sismique à long terme de la faille de Yammoûneh, principale branche décrochante du coude transpressif libanais (faille du Levant), Thèse de Doctorat, Institut de Physique du Globe de Paris, avril, 178 p.

Deli, F. et J.-F. Perouse, 1999. Le tremblement de terre de Yalova-Izmit-Istanbul : premiers éléments d’appréciation, Istanbul, Les dossiers de l’IFEA : la Turquie aujourd’hui, n°1, 40 p.

Desroches, A., A. Leroy et F. Vallée, 2003. La gestion des risques, Paris, Lavoisier, 286 p.

Pico, L, 2006. Géographie et Assurance. Le risque sismique dans les espaces urbains mal documentés. Le cas de Beyrouth. Thèse de doctorat, Université Paris IV, octobre, 494 p.

Pigeon, P., 2002. "Réflexions sur les notions et les méthodes en géographie des risques dits naturels", Annales de Géographie, n°627-628, pp. 452-470.

Pirot, F. et T. Saint-Gerand, 2004. Du concept HBDS à la geodatabase topologique : 25 ans les séparent, Conférence utilisateurs francophones ESRI 2003, Issy les Moulineaux, octobre 2004.
< URL http://www.esrifrance.fr/sig2004/communications/auteurs.htm#Pirot25

Say, L. et J. Chailley, 1900. Nouveau Dictionnaire d’économie politique, Paris, Guillaumin, deuxième édition, deux tomes.



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