Fig. 1. Les données relatives à la fréquentation des forêts peuvent aider à orienter les visiteuses et visiteurs de manière à limiter au maximum les effets indésirables. Photo: Barbara Allgaier Leuch (WSL)
La forêt suisse est plus fréquentée que jamais – mais le nombre de personnes qui s’y rendent, ainsi que le moment et le lieu de leurs visites, ne sont que rarement recensés de manière systématique et ne font généralement l’objet que de relevés ponctuels. Un projet du WSL a fait le point sur les méthodes de suivi et les jeux de données disponibles pour la Suisse et a testé une approche de modélisation. Conclusion: les bases sont en place, mais il manque encore un suivi standardisé des visites en forêt couvrant l’ensemble du territoire.
Pourquoi recenser les visiteuses et visiteurs des forêts?
La forêt suisse est à la fois une zone protégée, une surface de production et un espace de loisirs. Dans une société de plus en plus urbanisée, cette dernière fonction prend de l’importance, mais cela entraîne des conflits avec les autres fonctions de la forêt. Ces conflits devraient être réduits au minimum afin de limiter autant que possible l’impact sur la forêt.
Fig. 2. Quand il fait beau, les gens sont particulièrement attirés par la forêt. Les modèles permettent de mettre en évidence les corrélations de manière plus précise et d’établir des prévisions. Photo: Adobe Stock
Pour cela, il faut répondre à des questions concrètes: combien de personnes se trouvent en forêt, à quel moment et où exactement? Que font-elles en forêt et combien de temps y restent-elles? Les réponses à ces questions permettent d’évaluer l’impact et, le cas échéant, de prendre des mesures, par exemple en installant des panneaux d’information ou en développant les infrastructures. Les systèmes de suivi intégrés et à long terme contribuent de manière significative à l’amélioration des décisions de gestion et facilitent la collecte des données relatives aux personnes qui fréquentent les forêts.
Une collecte des données compliquée
Aucune méthode de suivi ne permet de recenser l’ensemble des visites en forêt. Les données sont souvent difficiles à collecter et incomplètes. Elles permettent néanmoins de se faire une première idée de la situation et se révèlent précieuses, surtout lorsqu’on les combine entre elles. Elles peuvent également servir de base à des modèles permettant de prévoir la fréquentation en fonction de différents facteurs, tels que la météo ou le jour de la semaine. La justesse des prévisions de ces modèles dépend toutefois fortement des données sur lesquelles ils s’appuient.
Il n’est pas facile d’obtenir des données fiables sur la fréquentation des forêts. En Suisse, il n’existe pas de méthodes de mesure standardisées, et toutes les méthodes utilisées ont leurs limites, comme le montrent clairement les exemples de trois méthodes de mesure différentes.
Comptages traditionnels des visiteuses et visiteurs
Les comptages, qu’ils soient effectués par des machines ou des personnes, constituent des méthodes de mesure classiques. Mais ils ne sont pas aussi faciles à mettre en œuvre qu’il n’y paraît. Le problème tient tout d’abord au fait que les forêts suisses ne disposent généralement pas d’une entrée principale. Il est pratiquement impossible de recenser tous les points d’accès à une forêt dans le cadre d’un comptage des visiteuses et visiteurs. Les comptages effectués par des personnes sont en outre fastidieux et souvent coûteux, ce qui ne permet pas de les réaliser sur de longues périodes. En revanche, ils peuvent être associés à des questionnaires, comme c’est par exemple le cas pour le projet WaMos meets LFI (WML). Les comptages et les enquêtes permettent non seulement de déterminer le nombre de personnes présentes dans une forêt, mais aussi d’identifier qui s’y rend et dans quel but. Les méthodes de mesure automatisées, telles que les pièges photographiques ou les tapis de comptage, nécessitent moins de personnel, mais permettent uniquement de détecter le passage d’un individu à un emplacement de mesure. Elles ne peuvent fournir aucune information sur le comportement en forêt ni sur les visiteuses et visiteurs.
Les applications de suivi sportif telles que Strava
Grâce à des applications de suivi telles que Strava, les personnes qui pratiquent des activités sportives comme le jogging ou le vélo enregistrent celles-ci avec des coordonnées géographiques précises et les mettent à la disposition du public. Ces données indiquent combien de personnes ont pratiqué telle ou telle activité, et à quel endroit de la forêt. Elles présentent toutefois une limite importante: seules les visites enregistrées sur Strava apparaissent dans la base de données. Les utilisatrices et utilisateurs de Strava pratiquent pour la plupart une activité sportive et sont férus de technologie, ce qui n’est pas le cas de toutes les personnes qui se rendent en forêt. Ainsi, si les données de Strava peuvent certes fournir des informations utiles sur les visites en forêt de certaines personnes, elles ne sont toutefois pas représentatives de l’ensemble des visiteuses et visiteurs de la forêt.
Données de téléphonie mobile
Une autre possibilité de collecte de données consiste à analyser les données de téléphonie mobile. Swisscom vend par exemple des données relatives à la connexion des appareils mobiles aux antennes-relais. Celles-ci indiquent la densité de population par cases de 100 x 100 mètres. Ces données peuvent servir d’échantillon représentatif et permettent d’observer les déplacements sur de longues périodes. Elles peuvent également servir à représenter la fréquentation de la forêt sur une carte thermique (fig. 3).
Fig. 3. Les cartes thermiques illustrent, à partir des données de téléphonie mobile, la fréquentation des forêts, par exemple ici dans la forêt urbaine de l’Uetliberg, dans la périphérie de Zurich. Source: Medici et al. (2026)
Une carte thermique représente graphiquement la densité de population dans une zone donnée. Mais là encore, ces données ne reflètent pas nécessairement la fréquentation réelle. Pour des raisons de protection des données, Swisscom ne publie les données de téléphonie mobile que lorsqu’une case compte plus de 20 personnes. Cette méthode de mesure n’est donc pas adaptée aux zones peu fréquentées. De plus, Swisscom n’est pas en mesure de déterminer dans quel but une personne se trouve dans une zone donnée. Ainsi, les personnes qui traversent une partie de la forêt en circulant sur une route ou en train, ou qui habitent à proximité, apparaissent sur la carte thermique au même titre que celles qui s’y promènent. C’est pourquoi les cases situées autour des zones urbaines et des axes de circulation doivent être masquées.
Des conclusions fiables grâce à la combinaison de différentes données
Chacune de ces méthodes fournit des images qui, bien que floues, laissent deviner des contours. Ces données peuvent fournir des informations sur le nombre de visites en forêt, voire, dans certains cas, les localiser précisément dans l’espace et dans le temps. En combinant différentes données, par exemple les relevés de fréquentation, les enquêtes, les données de Strava et les données de téléphonie mobile de Swisscom, on peut mieux cerner les tendances – surtout lorsqu’elles apparaissent dans plusieurs ensembles de données.
Modéliser plutôt que simplement mesurer
Les modèles associent différents ensembles de données et mettent en évidence les interactions entre des facteurs tels que la météo, le jour de la semaine ou la densité de population. Les calculs statistiques permettent d’envisager différents scénarios et d’élaborer des prévisions fiables.
Dans l’idéal, un modèle tire le meilleur parti des données en mettant en évidence des corrélations et en permettant d’établir des prévisions. Cela permet donc de tirer des conclusions qui ne ressortiraient pas des seules données brutes.
Quelle méthode utilise-t-on dans quel cas?
En principe, chaque méthode de suivi des visites en forêt peut être utilisée à n’importe quelle échelle. Les limites entre les domaines d’application appropriés sont floues et les données et modèles collectés à une échelle donnée peuvent être réutilisés à d’autres échelles. Il existe néanmoins certaines tendances indiquant quelle approche est la plus appropriée dans chaque cas.
À l’échelle du triage forestier: ce sont surtout les méthodes de comptage traditionnelles, telles que des compteurs, complétées le cas échéant par des enquêtes ciblées et des observations, qui s’avèrent pertinentes à l’échelle du triage forestier. Les données de téléphonie mobile sont également abordables à cette échelle. De plus, des modèles peuvent aider à la planification.
À l’échelle régionale: à cette échelle, ce sont surtout les synthèses des enquêtes, des données de comptage et des données de téléphonie mobile au niveau du triage qui s’avèrent pertinentes, même si des enquêtes et des modèles régionaux peuvent également être utilisés au niveau régional.
À l’échelle nationale: les enquêtes, les synthèses des enquêtes et des données locales et régionales, et surtout les modèles s’avèrent utiles à l’échelle nationale. Ici aussi, la combinaison des données de comptage avec d’autres données donne les résultats les plus fiables et sert de base à l’élaboration de modèles.
Trois principes fondamentaux pour tout suivi
- Commencer par définir les besoins: s’agit-il de la canalisation des flux de visiteuses et visiteurs, de la protection de la nature, de la planification des infrastructures ou du suivi des tendances?
- Aucun outil ne permet à lui seul de résoudre le problème – il faut combiner plusieurs méthodes pour obtenir une image représentative.
- Dans le cas des données numériques, il convient de vérifier l’existence d’éventuels biais et les conditions relatives à la protection des données avant de tirer des conclusions.
Conclusion
Les mesures directes, c’est-à-dire les comptages et les enquêtes, et les modèles ne sont pas des alternatives, mais deux éléments d’une même boîte à outils: les unes fournissent la base empirique, les autres l’étendent dans l’espace et dans le temps. Les domaines présentant le plus grand potentiel de développement sont évidents: il s’agit des séries de données plus longues, d’une meilleure intégration des sources existantes et de la combinaison des méthodes classiques avec les données modernes sur la mobilité. Les éléments nécessaires à la mise en place d’un suivi pérenne des visites en forêt en Suisse sont disponibles.
Traduction: zieltext.ch
Publication scientifique originale
Medici M., Hegetschweiler T., Hunziker M. (2026) Ermittlung und Modellierung von Erholungs- und Freizeitbesuchen im Schweizer Wald. WSL Ber. 195: 57 S. doi.org/10.55419/wsl:43161
