Cartographier les services écosystémiques : quelles données, quels modèles, quelles incertitudes ? Exemple autour du bassin de vie de Grenoble
National audience ; The evolution of institutional and policy frameworks for Ecosystem Services (ES), especially thenew 2016 biodiversity legislation in France, make accounting for ES in land use managementmandatory. This requires the use of spatially explicit information, and therefore thedevelopment of models to map ES. Most models are based on or use Land Use or Land Cover maps(LU/LC) as a proxy. Using a highly accurate spatialized LU/LC database, we applied or adaptedmodels to map 15 ES. We show that depending on the implication of the LU/LC database as inputto the models, the type of model (proxy vs. process based) and the processes modeled, theresulting spatial patterns are more or less dependent on the LU/LC database. The critical analysisof limits and uncertainties in the LU/LC mapping process (in general and for our database inparticular), and the use of these maps for modelling ES showed : 1 - the benefits, especially inagricultural areas, of precise description and monitoring of LU/LC inter-annual dynamics for thequantification of ES supply ; 2- the consequences of LU/LC typological limits for thequantification of ES, especially in our work in forest and semi-natural areas. The use of remotesensing should support a serious typological improvement to better characterize the LU/LC andalso use as independent input data in ES models. ; L'évolution des cadres institutionnels et politiques autour de la question des ServicesEcosystémiques (SE), notamment avec la nouvelle loi Biodiversité en 2016 en France, amène à uneobligation de leur prise en compte dans la gestion territoriale. Cela nécessite l'utilisationd'informations spatialement explicites, et par conséquent le développement de modèlespermettant de cartographier les SE. La plupart des modèles se basent sur ou utilisent commeproxy des cartes d'Occupation ou d'Utilisation des Sols (OS/US). À partir d'une base de donnéesspatialisée extrêmement précise, nous avons appliqué ou adapté des modèles permettant decartographier 15 SE. Les résultats montrent que selon l'implication de la base de données d'OS/US en entrée dans les modèles, le type de modèle choisi (proxy vs. processus) et les processusmodélisés, les patrons spatiaux résultants sont plus ou moins dépendants de la carte d'OS/USd'entrée. L'analyse critique des limites et incertitudes inhérentes à la constitution des cartesd'OS/US (en général et la notre en particulier), ainsi que l'utilisation de ces cartes à des fins demodélisation de SE a montré : 1- les apports notamment dans les milieux agricoles d'unedescription précise des dynamiques interannuelles de l'OS/US pour la quantification de SEd'approvisionnement ; 2- l'implication de limites typologiques d'OS/US pour la quantification deSE, notamment dans notre travail pour les milieux forestiers et semi-naturels. L'usage de latélédétection apparait alors comme une piste sérieuse d'amélioration à la fois typologique pourmieux caractériser l'OS/US et également à utiliser comme donnée d'entrée indépendante dans lesmodèles de SE.