La France s’est fixé l’objectif de 100 GW de capacité solaire installée en 2030, contre environ 22 GW fin 2023. Une partie substantielle de cet objectif doit être atteinte via le solaire distribué, c’est-à-dire les installations sur toitures résidentielles, agricoles, industrielles et tertiaires. Le gisement est considérable. Le cadastre solaire national estime que les seules toitures résidentielles représentent plusieurs dizaines de gigawatts de capacité installable.
Mais identifier ce potentiel précisément, bâtiment par bâtiment, sur l’ensemble du parc résidentiel français, était jusqu’à récemment une tâche hors de portée sans mobiliser des ressources de terrain considérables. Une visite terrain pour évaluer correctement une toiture coûte entre 200 et 600 euros selon la complexité du site. Appliqué aux 30 millions de logements français dont une fraction significative présente un potentiel solaire exploitable, ce coût est prohibitif pour toute approche systématique.
La combinaison de données géospatiales à haute résolution, de modèles numériques de surface issus du LiDAR, de bases de données météorologiques validées et d’algorithmes d’intelligence artificielle a changé la donne. Il est désormais possible d’estimer, pour chaque bâtiment résidentiel du territoire français, sa surface de toiture disponible, son orientation, son inclinaison, son ombrage, son ensoleillement local et sa production annuelle potentielle, le tout sans visite terrain préalable et avec un niveau de précision suffisant pour qualifier un prospect ou préfinancer un projet.
Cet article explique en détail comment cette évaluation est construite, quelles sont ses composantes, ses limites honnêtes et ses applications concrètes pour les différents acteurs du marché solaire.
Une évaluation de potentiel solaire par modélisation à partir de données géolocalisées permet de pré-qualifier des milliers de toitures en quelques jours, là où la même opération par visites terrain prendrait plusieurs années et coûterait plusieurs millions d'euros. Cette capacité à opérer à grande échelle est la condition du développement accéléré du solaire distribué.
Les paramètres physiques qui déterminent le potentiel solaire d’une toiture
Avant d’examiner comment ces paramètres sont mesurés à distance, il est utile de rappeler ce qui détermine physiquement la production d’une installation solaire photovoltaïque sur une toiture résidentielle.
L’irradiation solaire disponible sur le site
L’irradiation solaire globale sur plan horizontal (GHI pour Global Horizontal Irradiance) est la quantité totale d’énergie solaire reçue par unité de surface horizontale sur une période donnée, en kWh par m². Elle varie selon la latitude (plus élevée dans le sud de la France), l’altitude, la couverture nuageuse et les caractéristiques climatiques locales.
En France métropolitaine, la GHI annuelle varie d’environ 1 100 kWh/m²/an dans les zones les plus septentrionales (Nord-Pas-de-Calais) à environ 1 700 kWh/m²/an dans les zones les plus ensoleillées (PACA, Corse). Cette différence de 55 % se reflète directement dans la production potentielle d’une même installation selon sa localisation.
Pour le calcul du potentiel solaire sur une toiture inclinée et orientée, l’irradiation pertinente est l’irradiation sur plan incliné (GTI pour Global Tilted Irradiance), qui tient compte de l’angle et de l’orientation de la surface. Une surface orientée plein sud avec une inclinaison de 30 à 35 degrés reçoit généralement davantage d’irradiation qu’une surface horizontale, grâce à une meilleure captation des rayons solaires à faible angle d’élévation en hiver.
L’orientation et l’inclinaison de la toiture
L’orientation azimutale (ou azimut) de la toiture est l’angle entre la direction de la surface et le sud géographique, compté positivement vers l’ouest. Une toiture orientée plein sud a un azimut de 0°. Une toiture orientée est a un azimut de -90°, une toiture orientée ouest de +90°.
L’impact de l’orientation sur la production annuelle est significatif. Une toiture orientée plein est ou plein ouest produit environ 20 à 30 % de moins par an qu’une toiture identique orientée plein sud, toutes choses égales par ailleurs. Une toiture orientée nord produit 40 à 50 % de moins.
L’inclinaison (tilt) est l’angle que fait la surface du toit avec le plan horizontal. Les toitures résidentielles françaises ont généralement des inclinaisons comprises entre 15 et 45 degrés. L’inclinaison optimale pour maximiser la production annuelle est fonction de la latitude : elle est d’environ 30 à 35 degrés pour la France métropolitaine. Les toitures plates permettent d’installer des panneaux à l’angle optimal grâce à des supports inclinés.
Les pertes liées à l’ombrage
L’ombrage est l’un des facteurs les plus importants et les plus variables dans l’évaluation du potentiel solaire d’une toiture résidentielle. Il peut résulter de trois sources principales.
L’ombrage proche est créé par des éléments de la toiture elle-même, notamment les cheminées, les conduits de ventilation, les antennes, les lucarnes et les fenêtres de toit. Ces obstacles créent des zones d’ombre sur les panneaux adjacents, réduisant leur production.
L’ombrage lointain est créé par des bâtiments ou des reliefs voisins qui bloquent le soleil à certaines heures de la journée ou à certaines périodes de l’année. Un immeuble de grande hauteur à proximité peut projeter une ombre significative sur une toiture basse selon les saisons et les heures.
L’ombrage végétal est créé par les arbres proches. Il est particulièrement problématique car les arbres à feuilles caduques créent des ombrages variables selon les saisons, avec une situation paradoxale : plus d’ombrage en automne et en hiver quand les feuilles sont plus clairsemées, moins au printemps et en été.
Une ombre portée sur un seul panneau d’un réseau série peut réduire la production de l’ensemble du string de manière disproportionnée. C’est pourquoi l’évaluation précise de l’ombrage est cruciale pour ne pas surévaluer le potentiel de toitures partiellement ombragées.
La surface disponible nette
La surface brute de la toiture doit être corrigée pour tenir compte de plusieurs facteurs qui réduisent la surface réellement disponible pour l’installation de panneaux.
Les zones d’exclusion autour des obstacles (cheminées, conduits, lanterneaux) créent des zones de dégagement pour des raisons de sécurité incendie, d’accès à la maintenance et d’inefficacité due à l’ombrage proche.
Les zones de dégagement réglementaires (bande libre en périphérie de toiture, accès aux équipements techniques) réduisent la surface disponible selon les réglementations locales et les normes de sécurité.
Les équipements existants (panneaux solaires thermiques, groupes de climatisation, machineries d’ascenseurs, végétalisation) occupent une partie de la surface et doivent être soustraits de la surface disponible.
En pratique, la surface nette disponible pour des panneaux photovoltaïques est souvent de 70 à 85 % de la surface brute de toiture pour des toitures résidentielles typiques.
Les données sources pour l’évaluation à distance
Les modèles numériques de surface (MNS) issus du LiDAR
Le LiDAR (Light Detection And Ranging) est une technologie de télédétection qui utilise des impulsions laser pour mesurer la distance entre le capteur et les objets au sol. Embarqué sur un avion ou un drone, il produit un nuage de points tridimensionnels qui représente avec une grande précision la géométrie de tout ce qui est présent sur le territoire : bâtiments, végétation, infrastructures.
L’IGN (Institut national de l’information géographique et forestière) a réalisé une couverture LiDAR HD de l’ensemble du territoire français dans le cadre du programme Lidar HD, avec une résolution de 10 points par m² minimum. Cette résolution permet de reconstruire avec précision la géométrie des toitures résidentielles, d’en extraire l’orientation et l’inclinaison de chaque pan, d’identifier les obstacles présents en toiture et d’estimer la hauteur de la végétation environnante.
Les modèles numériques de surface (MNS) dérivés du LiDAR distinguent le sol nu (MNT, modèle numérique de terrain) des éléments posés sur le sol (bâtiments, végétation). La différence entre MNS et MNT donne la hauteur des éléments au-dessus du sol. Pour le calcul du potentiel solaire, le MNS est utilisé pour modéliser l’ombrage créé par les bâtiments et la végétation environnants sur chaque point de la toiture analysée.
Les orthophotographies à haute résolution
Les orthophotographies sont des images aériennes géoréférencées, corrigées des distorsions géométriques dues à la perspective, à la topographie et aux mouvements de l’avion porteur. L’IGN produit régulièrement des orthophotographies couvrant l’ensemble du territoire français, avec une résolution au sol généralement comprise entre 20 et 50 centimètres.
Pour l’évaluation du potentiel solaire, les orthophotographies servent à plusieurs fins complémentaires au LiDAR. Elles permettent d’identifier visuellement les matériaux de couverture (tuiles, ardoises, zinc, bac acier, membrane EPDM pour les toitures plates), qui ont des implications sur les méthodes de pose des panneaux et sur le coût d’installation. Elles permettent de détecter les équipements existants en toiture (panneaux solaires thermiques déjà installés, groupes de climatisation, antennes), de repérer les indices d’état de la toiture (végétation envahissante, zones de mousse importante, déformations visibles), et d’identifier la présence d’arbres à proximité susceptibles de créer de l’ombrage.
Les données d’irradiation solaire
Les bases de données d’irradiation solaire fournissent des historiques de mesures et de simulations de la ressource solaire pour n’importe quel point du territoire. Plusieurs sources sont disponibles.
PVGIS (Photovoltaic Geographical Information System), développé par le Centre commun de recherche de la Commission Européenne, fournit des données horaires d’irradiation sur des historiques de plusieurs décennies pour l’ensemble de l’Europe. Il intègre l’irradiation directe normale (DNI), l’irradiation diffuse sur plan horizontal (DHI) et l’irradiation globale sur plan horizontal (GHI), ce qui permet de calculer la production pour n’importe quelle inclinaison et orientation.
SolarAnywhere et Solargis sont des bases de données commerciales qui offrent des données d’irradiation à haute résolution spatiale (souvent 250 mètres ou moins), avec des corrections pour l’altitude et les effets topographiques locaux. Ces bases sont couramment utilisées dans les études de bankabilité des projets solaires professionnels.
Ces données d’irradiation sont ensuite corrigées pour tenir compte de l’ombrage calculé à partir du MNS, afin de produire une estimation de l’irradiation effective reçue par chaque surface de toiture analysée.
Les données cadastrales
Les données cadastrales (plan cadastral de la DGFiP, disponible en open data) fournissent la délimitation précise de chaque bâtiment et de chaque parcelle, ainsi que l’identifiant cadastral permettant de rattacher le potentiel solaire calculé à un bien immobilier identifiable. Elles permettent également d’identifier le statut de la propriété (propriétaire, locataire, nature juridique du bien) dans certaines bases de données enrichies.
La combinaison des données cadastrales avec le MNS LiDAR et les orthophotographies permet de produire, pour chaque bâtiment du cadastre, un profil complet de sa toiture incluant la surface de chaque pan, son orientation, son inclinaison, ses obstacles et son ombrage.
La chaîne de traitement pour produire un potentiel solaire à l’échelle nationale
La segmentation des toitures
La première étape du traitement consiste à identifier, dans le nuage de points LiDAR ou dans les orthophotographies, les surfaces de toiture de chaque bâtiment et à les segmenter en pans distincts. Cette segmentation est réalisée par des algorithmes de classification qui distinguent les différentes orientations et inclinaisons au sein d’une même toiture.
Sur une maison individuelle à deux pans, l’algorithme identifie deux surfaces distinctes avec leurs caractéristiques propres. Sur une toiture complexe à nombreux pans (toitures en L, toitures mansardées, toitures avec lucarnes multiples), la segmentation peut être plus délicate et produire un nombre plus important de surfaces élémentaires.
Cette segmentation est la base de tous les calculs suivants. Sa qualité détermine directement la précision des résultats finaux.
La détection des obstacles
Les obstacles en toiture sont détectés par analyse des orthophotographies et des données LiDAR combinées. Les algorithmes de computer vision entraînés sur des images haute résolution permettent de détecter et de classifier les principaux types d’obstacles : cheminées et conduits (formes rectangulaires ou cylindriques dépassant de la surface de toiture), équipements de ventilation et de climatisation, fenêtres de toit (Velux et équivalents, détectables par leur forme et leur réflectance spécifiques), capteurs solaires thermiques déjà installés, antennes et paraboles.
Pour chaque obstacle détecté, un périmètre d’exclusion est calculé autour de lui, tenant compte de la taille de l’obstacle, de sa hauteur et de son potentiel d’ombrage sur les panneaux adjacents selon les réglementations de sécurité applicables.
La modélisation de l’ombrage
La modélisation de l’ombrage est l’étape la plus complexe et la plus exigeante en calcul de toute la chaîne de traitement. Elle consiste à simuler la trajectoire du soleil pour chaque heure de l’année et à calculer, pour chaque point de la toiture analysée, si ce point est en ombre ou en plein soleil à chaque instant.
Pour cela, il faut modéliser le relief tridimensionnel de l’environnement du bâtiment (bâtiments voisins, végétation, reliefs naturels) à partir du MNS LiDAR, et simuler les ombres portées par chacun de ces éléments sur la toiture analysée selon la position du soleil.
Cette simulation est réalisée pour l’ensemble des heures de production solaire de l’année (typiquement les heures où l’angle d’élévation solaire est supérieur à 5°, soit environ 4 000 à 5 000 heures par an selon la latitude). Le résultat est une cartographie de l’ombrage annuel moyen pour chaque point de la toiture, exprimée en fraction de perte de production par rapport à une toiture sans ombrage.
Pour les grandes metropoles avec un tissu bâti dense, cette modélisation peut révéler des pertes d’ombrage de 20 à 40 % sur certaines toitures. Pour les zones périurbaines et rurales avec peu de végétation et de bâtiments proches, les pertes d’ombrage sont souvent inférieures à 5 %.
Le calcul de production annuelle
Une fois les caractéristiques de chaque surface de toiture déterminées (surface nette, orientation, inclinaison, ombrage), le calcul de production annuelle peut être réalisé. Il mobilise les données d’irradiation de PVGIS ou d’une base équivalente pour estimer l’énergie solaire disponible sur chaque surface, puis applique les pertes liées au rendement des équipements photovoltaïques pour estimer la production électrique.
Les principales pertes à déduire de l’irradiation disponible sont les suivantes.
Le rendement des modules est le ratio entre l’énergie électrique produite et l’énergie solaire reçue. Les modules silicium monocristallin modernes atteignent des rendements de 20 à 23 %. Ce rendement est appliqué à la surface active des panneaux, qui est légèrement inférieure à la surface totale de toiture utilisée.
Les pertes par température correspondent à la diminution du rendement des modules lorsque leur température augmente. Un module silicium perd environ 0,4 % de sa production pour chaque degré Celsius au-dessus de 25°C. Par temps ensoleillé et chaud, les modules peuvent atteindre 50 à 70°C, ce qui représente des pertes de 10 à 18 % par rapport aux conditions de test standard.
Les pertes par câblage et connexion (résistances électriques dans les câbles et les connecteurs) représentent typiquement 1 à 3 % de la production.
Les pertes par l’onduleur correspondent à l’efficacité de la conversion courant continu vers courant alternatif. Les onduleurs modernes atteignent des rendements de 97 à 99 %, mais leur efficacité diminue aux faibles charges (courbes d’efficacité en charge partielle).
Les pertes par salissures (poussières, fientes d’oiseaux, pollens) dépendent de la zone géographique et de l’inclinaison des panneaux (une inclinaison supérieure à 15° permet le nettoyage naturel par la pluie). Elles représentent typiquement 1 à 3 % de la production annuelle.
La somme de ces pertes est souvent estimée globalement par un facteur de performance (PR pour Performance Ratio), dont la valeur typique est de 80 à 85 % pour une installation bien dimensionnée et entretenue.
La production finale et le potentiel économique
Le résultat de ce calcul est une estimation de la production annuelle en kWh/an pour chaque surface de toiture analysée. Cette production peut être traduite en puissance crête installable (kWc) en divisant par le productible spécifique, lui-même dépendant de l’irradiation locale et du rendement des modules.
Pour évaluer le potentiel économique, la production est ensuite valorisée selon les mécanismes disponibles : obligation d’achat CRE pour la vente totale (tarif garanti sur 20 ans), autoconsommation avec vente du surplus, Power Purchase Agreement (PPA) ou tarif de rachat du surplus. Le revenu annuel estimé, combiné au coût d’installation et à la durée de vie des équipements, permet de calculer le retour sur investissement et la valeur actuelle nette du projet.
Ce que la modélisation capte et ce qu’elle ne capte pas
La précision atteignable
Les études comparatives entre les estimations de production calculées par modélisation et les productions réelles mesurées sur des installations existantes montrent des écarts moyens de 5 à 15 % selon la complexité de la toiture et la qualité des données sources utilisées.
Pour les toitures simples à deux pans bien orientés, sans ombrage significatif, dans une zone pour laquelle des données d’irradiation historiques fiables sont disponibles, l’écart entre modélisation et réalité est typiquement inférieur à 8 %. Ce niveau de précision est suffisant pour qualifier un prospect commercial, estimer le ROI d’un projet et même pour constituer les hypothèses de base d’un dossier de financement.
Pour les toitures complexes (nombreux pans, ombrage dense, équipements multiples en toiture), l’écart peut dépasser 15 %. Dans ce cas, la modélisation permet toujours de pré-qualifier la toiture et d’identifier si elle mérite une étude approfondie, mais la simulation PVsyst basée sur des données de terrain reste nécessaire avant de finaliser un devis ou un dossier de financement bancaire.
Les informations que la modélisation ne peut pas produire
Certaines informations indispensables à la finalisation d’un projet solaire ne sont pas accessibles par modélisation à distance, quelle que soit la qualité des données géolocalisées utilisées.
L’état structural de la charpente est le facteur le plus critique. Une toiture dont la charpente est insuffisamment dimensionnée pour supporter le poids des panneaux photovoltaïques (environ 10 à 15 kg/m²) nécessite des travaux de renforcement. Cette information n’est pas détectable sur les images aériennes ni dans les données LiDAR, et ne peut être évaluée que par une visite terrain et, le cas échéant, une étude de structure.
L’état de la couverture est partiellement détectable par imagerie (vétusté visible, mousse, déformations), mais certaines pathologies internes (sous-face de la couverture, défauts d’étanchéité non visibles de l’extérieur) ne sont pas identifiables à distance. Une toiture dont l’étanchéité est défaillante devra être refaite avant l’installation des panneaux.
Les contraintes réglementaires locales (secteur sauvegardé, périmètre de monument historique, règles du PLU sur les matériaux ou les couleurs) ne sont pas intégrées dans les modèles de données géolocalisées standard. Ces contraintes peuvent interdire ou fortement limiter l’installation de panneaux solaires sur certaines toitures, indépendamment de leur potentiel technique.
Les caractéristiques électriques du bâtiment (puissance du disjoncteur, tension du réseau, qualité du câblage existant) déterminent les contraintes d’installation mais ne sont pas accessibles à distance.
La contrainte de raccordement réseau dans certaines zones rurales peut rendre non viable une installation de vente totale même si la production estimée est élevée.
Les applications concrètes selon les profils d’acteurs
Pour les installateurs et développeurs solaires
Pour un installateur qui souhait développer son activité sur les toitures résidentielles d’un territoire, l’accès à des données de potentiel solaire à l’échelle du bâtiment transforme la prospection commerciale.
Sans données, la prospection repose sur des approches génériques (démarchage de zones géographiques, réponse aux demandes entrantes, partenariats avec des prescripteurs) dont le taux de conversion est souvent faible. Avec des données de potentiel solaire à l’adresse, l’installateur peut identifier les toitures dont le potentiel est supérieur à un seuil défini (par exemple, plus de 20 kWc installables avec moins de 15 % de pertes d’ombrage), les classer par ordre de potentiel décroissant, et construire une campagne de prospection ciblée sur les profils les plus prometteurs.
Ce ciblage améliore le taux de conversion des visites terrain (car les toitures visitées ont déjà été pré-qualifiées) et réduit le coût global de prospection par installation signée.
Pour les collectivités territoriales
Une commune ou une intercommunalité qui souhaite développer le solaire sur toiture dans le cadre de sa stratégie PCAET a besoin de connaître le potentiel solaire agrégé de son territoire, par quartier ou par commune, pour dimensionner ses objectifs et identifier les zones d’action prioritaire.
Le cadastre solaire territorial, construit à partir des données géolocalisées à l’échelle du bâtiment, permet de répondre à ces besoins. Il fournit une cartographie visuelle du potentiel, des statistiques agrégées par commune ou par zone, et permet d’identifier les projets les plus impactants (grandes surfaces industrielles ou tertiaires, toitures publiques prioritaires) pour concentrer les actions d’animation.
Plusieurs collectivités françaises ont développé des outils de cadastre solaire publics accessibles à leurs habitants, construits sur ces mêmes données. Ces outils permettent à chaque propriétaire de simuler le potentiel de sa toiture et d’être mis en relation avec des installateurs locaux, créant un effet d’activation qui accélère le développement du solaire distribué sur le territoire.
Pour les établissements bancaires
Pour une banque qui souhaite développer ses financements de projets solaires résidentiels (prêts à la consommation pour les petites installations, crédit équipement pour les installations plus importantes, green bonds pour les portefeuilles agrégés), la donnée de potentiel solaire à l’adresse ouvre des opportunités commerciales proactives.
Plutôt que d’attendre que les clients viennent avec un projet déjà défini, la banque peut identifier dans son portefeuille de clients ceux dont le logement présente le meilleur potentiel solaire, et leur proposer une simulation personnalisée avant même qu’ils aient consulté un installateur. Ce type d’approche proactive, rendu possible par la donnée à l’adresse, améliore significativement le taux de conversion des campagnes de financement solaire.
Pour les établissements qui émettent des obligations vertes (green bonds), disposer d’un portefeuille de projets solaires documentés avec leur potentiel de production, leur production attendue et leur contribution à la réduction des émissions de CO₂ est une condition de la qualification de ces actifs au titre de la Taxonomie Verte.
Pour les propriétaires individuels
Pour un particulier qui envisage d’installer des panneaux solaires sur sa maison, la première question est souvent : « est-ce que ça vaut le coup pour moi ? ». Sans données, cette question nécessite de faire venir un installateur pour une visite préalable, ce qui suppose de déjà avoir l’intention forte d’avancer.
Un simulateur de potentiel solaire basé sur des données géolocalisées à l’adresse permet de répondre à cette question en quelques minutes, sans engagement. Le propriétaire saisit son adresse, le simulateur récupère les données de sa toiture et lui présente une estimation de la puissance installable, de la production annuelle, des économies sur sa facture d’électricité et du retour sur investissement approximatif. Cette information amorce la réflexion et peut déclencher le passage à l’action.
Les limites à communiquer honnêtement
La différence entre potentiel estimé et production certifiée
Les données de potentiel solaire produites par modélisation sont des estimations, pas des certifications. Elles intègrent des incertitudes sur la ressource solaire future (les données historiques sont une bonne approximation mais ne prédisent pas exactement les années futures), sur l’état de la toiture (non visible à distance), sur les caractéristiques de la charpente et sur les contraintes réglementaires locales.
Il est important de communiquer ces incertitudes à tous les utilisateurs de ces données, que ce soient des installateurs, des propriétaires ou des établissements financiers. La précision de la modélisation est suffisante pour une pré-qualification et une première estimation commerciale, mais elle ne remplace pas l’étude technique approfondie réalisée sur la base d’une visite terrain et d’une simulation PVsyst complète.
Dans la chaîne de valeur solaire, les données géolocalisées se positionnent en amont de la visite terrain et non en remplacement. Elles permettent de décider quelles toitures méritent une visite, et avec quelles hypothèses préalables arriver sur le site.
La fraîcheur des données sources
La qualité des estimations dépend directement de la fraîcheur des données sources utilisées. Des images aériennes datant de plusieurs années peuvent ne pas refléter des constructions récentes (extensions, surrélévations, nouvelles constructions dans l’environnement) qui créent de l’ombrage sur des toitures initialement non ombragées. Des données LiDAR de 2019 peuvent être partiellement obsolètes pour des zones qui ont connu des évolutions importantes du bâti.
Les fournisseurs de données de potentiel solaire sérieux indiquent la date de leurs données sources et s’engagent à les mettre à jour régulièrement. Cette information est importante pour les utilisateurs qui veulent évaluer la fiabilité des estimations sur leur zone d’intervention.
La variabilité interannuelle de la ressource solaire
La production d’une installation solaire varie d’une année à l’autre en fonction des conditions météorologiques. Une année exceptionnellement ensoleillée peut produire 10 à 15 % de plus que la moyenne, une année nuageuse peut produire 10 à 15 % de moins. Les estimations de production basées sur des données historiques moyennes produisent une valeur P50 (probabilité 50 % d’être atteinte ou dépassée chaque année).
Pour les projets qui nécessitent une plus grande robustesse financière, notamment dans un contexte de financement bancaire, il est nécessaire de calculer également la valeur P90 (production atteinte ou dépassée dans 90 % des années), qui est généralement inférieure de 8 à 12 % à la valeur P50. Cette valeur P90 est le scénario conservateur utilisé par les prêteurs pour évaluer la capacité du projet à servir sa dette dans les années les moins favorables.
Vers un cadastre solaire national continu
La France dispose d’un cadastre solaire officiel via l’outil public Géoportail de l’IGN, enrichi progressivement depuis plusieurs années. Ce cadastre public donne une première indication de la ressource solaire disponible sur les toitures, mais sa résolution et sa précision ne sont pas toujours suffisantes pour des applications professionnelles.
Des acteurs privés ont développé des bases de données plus précises et plus régulièrement mises à jour, qui combinent les données publiques (IGN, BRGM, ADEME, cadastre) avec leurs propres algorithmes de traitement et avec des données d’irradiation haute résolution. Ces bases couvrent l’ensemble du parc bâti français et permettent de produire, pour chaque adresse, un potentiel solaire estimé avec un niveau de granularité et de précision adapté aux applications commerciales et industrielles.
L’enjeu de la prochaine décennie est de maintenir à jour ces bases de données au rythme des évolutions du parc bâti (nouvelles constructions, rénovations, végétation qui pousse), d’améliorer la précision des modèles grâce aux retours d’expérience sur les installations réalisées, et d’intégrer les nouvelles données disponibles (nouvelles campagnes LiDAR, nouvelles images satellites haute résolution, données de production des installations déjà installées).
Cette amélioration continue des données de potentiel solaire est une condition du développement accéléré du solaire distribué en France. Plus les propriétaires, les installateurs, les collectivités et les financeurs disposent de données précises et accessibles, plus la prise de décision est rapide et plus le potentiel identifié se transforme en installations réellement mises en service.
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