Le vendredi 5 décembre 2025, Chloé Beaudet soutiendra sa thèse “Towards sustainable lighting: Socio-economic analyses of light pollution reduction policies“, sous la direction de de Maïa David (AgroParisTech, PSAE) et Léa Tardieu (TETIS, INRAE), à AgroParisTech (Campus Agro Paris-Saclay, 22 place de l’Agronomie, Palaiseau), amphithéâtre C2.0.37.
Cette thèse porte sur les politiques mises en œuvre par les communes françaises en matière d’éclairage public afin de réduire la pollution lumineuse, et sur leurs conséquences socio-économiques. Elle vise à apporter de nouveaux éléments permettant d’intégrer la dimension sociétale dans la prise de décision relative à l’éclairage public, dimension souvent éclipsée par la seule considération des enjeux écologiques
Dans le premier chapitre, nous nous intéressons à l’acceptabilité sociale des politiques de réduction de la pollution lumineuse. À partir du cas d’étude de la métropole de Montpellier, nous utilisons une expérience de choix discret afin d’évaluer le consentement à payer des habitants pour trois types de politiques : la réduction de l’intensité lumineuse, l’extinction de l’éclairage, et le passage d’une lumière blanche à une lumière orangée. Le modèle à classes latentes utilisé met en évidence deux groupes de préférences : l’un plutôt favorable aux politiques proposées, l’autre plutôt défavorable, en particulier à l’extinction de l’éclairage entre 23 h et 6 h.
Le deuxième chapitre compare deux méthodes permettant de cartographier à fine échelle les préférences issues d’une expérience de choix discrets. Nous les évaluons de deux manières : d’abord à l’aide d’un cas théorique fondé sur des simulations de Monte Carlo, puis en les appliquant aux données du chapitre 1 afin de cartographier les préférences à l’échelle infra-communale. Les résultats montrent qu’une des deux méthodes est la plus efficace, et qu’elle permet de mieux représenter l’hétérogénéité spatiale des préférences.
Le troisième chapitre porte sur la conception d’un outil d’aide à la décision pour les politiques d’éclairage de la métropole de Montpellier, intégrant à la fois les besoins écologiques et sociétaux. Deux indicateurs spatiaux y sont développés :
un indicateur écologique, basé sur des données de pollution lumineuse et une modélisation évaluant les besoins de six groupes d’espèces, et un indicateur d’acceptabilité sociale, issu du chapitre 2. Le croisement de ces indicateurs, intégrés dans une application facile d’utilisation, permet aux décideurs publics de hiérarchiser les actions et montre l’importance d’adapter les politiques d’éclairage aux contextes locaux (au lampadaire près) plutôt que d’appliquer une approche uniforme.
Le quatrième chapitre présente la construction d’une base de données inédite sur les politiques d’extinction de l’éclairage public dans les communes de plus de 1 500 habitants en France métropolitaine. À partir des séries temporelles de radiance issues de données satellitaires nocturnes, nous appliquons un modèle de détection de ruptures, puis utilisons un algorithme de random forest pour classifier ces ruptures en extinctions ou autres types de changements (rénovation, réduction d’intensité). Nous montrons d’abord que 64,4% des communes françaises ont adopté une politique d’extinction entre 2012 et 2023, dont 53,3 % après juillet 2022, puis nous caractérisons les profils des communes associés à l’adoption de ces politiques.
Enfin, le cinquième chapitre évalue l’effet causal des politiques d’extinction de l’éclairage public sur cinq types de faits de délinquance, entre 2016 et 2023. Pour cela, nous mobilisons une approche de staggered difference-in-difference. Les résultats indiquent que l’extinction de l’éclairage n’a pas d’impact sur les types de délinquance étudiés, à l’exception des cambriolages pour lesquels nous observons une faible hausse, qui semble principalement portée par les communes à forte densité.