Intervention de Gilles Martinoty

Le programme a été mis en place en 2002 pour répondre à la recommandation européenne du 30 mai 2002 relative à la mise en oeuvre d'une stratégie de gestion intégrée des zones côtières (GIZC) en Europe.

Les décisions du comité interministériel de la mer (CIMer) d'avril 2003 et celles du comité interministériel pour l'aménagement et le développement du territoire (CIADT) de septembre 2004 recommandaient que le SHOM et l'IGN s'associent pour réaliser le référentiel géographique du littoral. Litto3D en est le socle géométrique. Une décision du CIMer de décembre 2009 insistait sur la nécessité d'un tel référentiel pour l'aménagement du territoire, le développement de projets et la prévention des risques. L'amélioration des connaissances fait également partie du Grenelle de la mer.

Ce programme utilise les mêmes types de moyens d'acquisition qu'aux Pays-Bas et qu'en Grande-Bretagne.

Côté terre, sur la zone émergée comme sur l'estran, on utilise le laser topographique aéroporté de l'IGN. Pour la zone submergée, on utilise soit un laser bathymétrique aéroporté – le SHOM fait réaliser ces acquisitions par des prestataires –, soit un sondeur multifaisceaux embarqué sur un bateau. Cela permet d'obtenir un modèle numérique de terrain plus complet et plus précis.

Les données Litto3D fournissent une représentation des altitudes terre-mer précise et continue, avec un gain de l'ordre d'un facteur 10 en résolution et en précision par rapport aux données existantes.

Côté terre, les données sont fournies avec une précision altimétrique meilleure que 20 centimètres – contre environ deux mètres auparavant – et une résolution métrique – contre 50 mètres auparavant.

Côté mer, bien qu'un peu moins bons pour des raisons techniques, les résultats sont quand même excellents : les données sont fournies avec une précision altimétrique meilleure que 50 centimètres et une résolution de 5 mètres.

Les données Litto3D permettent de simuler une montée des eaux de manière plus précise grâce à une excellente concordance entre la modélisation et la réalité. Des données insuffisamment précises conduisent, en effet, à des résultats erronés, comme on l'a vu dans le passé.