Approche méthodologique pour la conception et la mise en place d’une surveillance des cavités souterraines d’origine anthropique

Le risque d’instabilité des cavités souterraines d’origine anthropique concerne un territoire étendu et des dizaines de milliers de communes en France. S’il existe des solutions de traitement pérennes, comme le comblement des vides, la surveillance des cavités souterraines peut constituer un outil palliatif et transitoire de gestion du risque. L’approche méthodologique de conception et de mise en place d’un dispositif de surveillance se décline de la manière suivante. Dans un premier temps, le phénomène d’instabilité redouté doit être connu et correctement évalué : durée et urgence de la surveillance, possibilités et conditions d’accès aux sites, contraintes de sécurité, conditions de transmission... Dans un deuxième temps, la méthode de surveillance la plus adaptée au site est choisie. Les inspections visuelles sont fondamentales et à privilégier dès lors que l’on peut accéder au site dans des conditions de sécurité acceptables. Elles peuvent s’appuyer sur des dispositifs tels que la photogrammétrie ou les scanners laser. Les mesures géotechniques permettent, quant à elles, d’évaluer directement des caractéristiques physiques ponctuelles telles que des déplacements, des pressions, ou des niveaux d’eau. Enfin, les capteurs géophysiques permettent une surveillance sur de grandes étendues, grâce à des observations indirectes liées à l’évolution et à l’instabilité des massifs ou des vides souterrains. Dans un troisième temps, la surveillance doit être testée afin de s’assurer de sa fonctionnalité, et que l’ensemble des maillons qui la constituent est maîtrisé : appareils de mesures, processus de communication des données, de maintenance et d’organisation. Elle doit s’appuyer sur des seuils d’alarme fiables caractérisant une évolution préjudiciable de l’instabilité, afin d’alerter les maîtres d’ouvrage ou les collectivités uniquement en cas de besoin. La gestion des données de surveillance doit par ailleurs permettre de détecter un dysfonctionnement. Enfin, le partage et la restitution des données optimisés permettent de procéder à des analyses plus rapides tenant compte des retours d’expérience