"Face à l'urgence climatique, à l'effondrement de la biodiversité urbaine et aux exigences de la loi Climat et Résilience imposant le « Zéro Artificialisation Nette » (ZAN) d'ici 2050, la renaturation des espaces artificialisés est devenue une priorité pour l'action publique en Île-de-France. Pour guider les collectivités, l'Agence régionale de la biodiversité (ARB ÎdF) a initialement mis au point le modèle REGREEN, un outil d'analyse spatiale multicritère structuré autour de plusieurs enjeux environnementaux. Cependant, sa première version souffrait de l'obsolescence de ses données d'entrée et de contraintes de reproductibilité liées à l'usage exclusif de l'interface graphique ModelBuilder d'ArcGIS.
Ce mémoire évalue dans quelle mesure l'actualisation des bases de données géographiques (notamment l'intégration du Mode d'Occupation du Sol - MOS 2025 et de nouvelles couches) et l'automatisation intégrale de la chaîne de traitement par programmation Python (bibliothèque ArcPy) optimisent la pertinence analytique et la reproductibilité opérationnelle du modèle.
En se focalisant plus particulièrement sur la refonte des indicateurs liés au risque d'inondation et au risque de ruissellement, les résultats démontrent une amélioration de la précision géographique de la version REGREEN V2. L'adoption d'un système de notation direct et d'un regroupement affiné des postes du MOS permet de corriger les effets de sur-généralisation de la version précédente. À l'échelle de Paris, le modèle s'avère nettement plus discriminant : il isole efficacement les infrastructures hautement minéralisées (voiries, parkings) à enjeu prioritaire des îlots de perméabilité préservés. L'architecture de script modulaire développée sécurise la traçabilité des données et offre un outil d'aide à la décision évolutif et robuste pour structurer les stratégies de désimperméabilisation franciliennes."