L'air qu'on respire, et ceux qui le surveillent

Un adulte inspire de l'ordre de 15 000 litres d'air par jour, sans arbitrage possible : on choisit son eau, sa nourriture, son logement, jamais l'air de la rue où l'on marche. Cette dose quotidienne est la même pour tout le monde ; ce qui change d'un endroit à l'autre, c'est ce qu'elle contient.

Imaginons deux personnes identiques, sur trente ans. La première respire un air conforme aux lignes directrices sanitaires de l'Organisation mondiale de la santé. La seconde respire l'air tel qu'il est mesuré aujourd'hui, en moyenne, par les stations françaises. Aucune des deux ne remarquera quoi que ce soit. À l'échelle d'un pays, l'écart entre ces deux airs se lit pourtant sans ambiguïté dans les statistiques de mortalité.

Voilà la métaphore, et elle est décevante par construction : les deux colonnes se ressemblent. Aucun des écarts n'est spectaculaire, aucun ne se remarquerait en marchant dans la rue. C'est précisément le problème — l'effet vient de la permanence, pas de l'intensité. Une différence de trois microgrammes, respirée quinze mille litres par jour pendant des décennies, ne ressemble à rien et pèse le poids qu'on vient de lire.

Les quatre polluants dont il sera question

La réglementation en surveille une douzaine. Quatre suffisent à décrire l'essentiel de l'enjeu sanitaire quotidien — et ce sont ceux que ce dossier mesure.

Où en sont réellement les stations françaises

Voici l'écart, mesuré. Chaque barre part de zéro et se lit en multiples de la ligne directrice sanitaire de l'OMS : à 1,0, l'air est au niveau que l'organisation considère comme sûr. Les losanges marquent les deux valeurs limites du droit — celle en vigueur, et celle qui s'appliquera au 1^er janvier 2030.

L'écart le plus important de ce graphique n'est pas entre les stations et la loi. Il est entre la loi et la santé — et il reste ouvert après 2030.

À l'échelle européenne, l'Agence européenne pour l'environnement chiffre le même phénomène pour 2023 : 182 000 décès attribuables aux PM2,5 au-dessus de la ligne OMS dans l'UE à 27, 63 000 à l'ozone et 34 000 au NO₂ — soit près de 2,9 millions d'années de vie perdues au total. Et une trajectoire qui va dans le bon sens : les décès attribuables aux PM2,5 ont baissé de 57 % entre 2005 et 2023.

C'est le cadre. La suite de ce document porte sur un maillon précis de la réponse publique : savoir, la veille, ce que sera l'air demain — pour prévenir, restreindre, protéger.

Le RMSE en une minute

RMSE, pour root mean square error : l'erreur quadratique moyenne. On prend l'écart entre ce que le modèle annonce et ce que la station mesure, à chaque heure et à chaque station ; on l'élève au carré ; on en fait la moyenne ; on reprend la racine. Le résultat est dans l'unité du polluant — des µg/m³ — donc directement lisible : un RMSE de 12 µg/m³ sur l'ozone signifie qu'on se trompe typiquement de 12 µg/m³. Plus bas est meilleur.

Le passage par le carré n'est pas anodin. Prenons trois jours d'erreurs : +2, −1 et +6 µg/m³. L'erreur moyenne en valeur absolue vaut 3,0. Le RMSE, lui, vaut 3,7 : la grosse erreur du troisième jour pèse davantage que les deux petites réunies. C'est voulu — en qualité de l'air, se tromper de 6 le jour du pic coûte bien plus cher que se tromper de 2 deux fois de suite.

Les modèles bruts, notés sur les mêmes lignes

Voici la comparaison la plus propre disponible : CHIMERE — dans sa configuration européenne, en tant que membre de l'ensemble — face à la médiane de l'ensemble CAMS dont il fait partie. Mêmes stations, mêmes jours, même échéance, même grandeur. Rien d'autre ne change.

Moyenner sept modèles vaut mieux que garder le meilleur d'entre eux. Le résultat le plus général de ce chapitre

Pourquoi ? Parce qu'il n'existe pas de « meilleur modèle » dans l'absolu : il existe des modèles qui se trompent différemment. Chacun a sa physique, son inventaire d'émissions, ses approximations. Quand l'un surestime, l'autre sous-estime souvent, et la médiane annule une partie de ces écarts. C'est exactement ce que montre le graphique : sur l'ozone, CHIMERE seul se trompe de 49 % de plus que l'ensemble dont il est membre.

Le NO₂ fait exception, et c'est instructif : ce polluant est dominé par des sources très locales — une avenue, un échangeur — que aucun des modèles ne résout à 10 km de maille. Quand tous les membres ratent la même chose, les moyenner ne la retrouve pas.

Et les chaînes françaises, dans leur vraie configuration

Le tableau ci-dessous vient d'une source différente : le rapport annuel du LCSQA sur les performances de PREV'AIR. Il porte sur les vraies chaînes nationales — assimilées, à maille fine — et non sur leurs versions européennes.

RMSE en µg/m³, échéance J0, France, stations de fond. Performances Prev'air en 2024, INERIS/LCSQA, publié le 08/04/2026.

Deux enseignements. D'abord, aucun modèle ne domine partout : MOCAGE bat CHIMERE sur les particules, CHIMERE bat MOCAGE sur les gaz. Ensuite, et c'est le point central de ce document, la ligne « AS-CHI » est celle qui compte : c'est la sortie brute corrigée par une méthode statistique. Sur les PM2,5, cette seule correction divise l'erreur par 2,5. Le chapitre suivant explique comment.

Six missions, fixées par arrêté

L'arrêté du 16 avril 2021 et les articles L.221-1 à L.221-3 du code de l'environnement confient à chaque AASQA un mandat précis. Sa gouvernance est quadripartite — État, collectivités, industriels, associations et personnalités qualifiées.

1. Surveiller et évaluer

   Par mesure fixe, mesure indicative et modélisation. Les trois sont sur le même plan dans le texte.

2. Informer chaque jour

   Préfets et public, sur le constat et sur la prévision. C'est cette seconde obligation qui rend la prévision réglementaire, et non facultative.

3. Calculer et diffuser l'indice ATMO

   Quotidiennement, à l'échelle de la commune ou de l'EPCI, jamais au-delà.

4. Élaborer les inventaires d'émissions

   Qui émet quoi, où, dans quelle quantité — la matière première de toute politique de réduction.

5. Caractériser chimiquement les particules

   Distinguer le chauffage au bois du trafic, du brûlage agricole ou des poussières sahariennes.

6. Assurer le rapportage européen

   Via le LCSQA, les données transitant par Geod'Air. C'est ce qui rend les chiffres français comparables aux autres pays.

L'indice ATMO, l'objet public de la prévision

C'est le produit que tout le monde connaît. Il se calcule à partir de cinq polluants — SO₂, NO₂, O₃, PM10, PM2,5 — et l'indice de la zone est le sous-indice le plus dégradé des cinq. Jamais une moyenne : le polluant le plus mauvais décide seul.

Couleurs et bornes officielles — arrêté du 10 juillet 2020, annexe I. Bornes affichées pour les PM2,5.

Un point est structurant et souvent ignoré : l'indice officiel n'est pas calculé à partir des stations. Il vient d'une modélisation spatialisée — on calcule la grandeur en chaque point du modèle, on classe chaque point, on prend le maximum par commune, puis le maximum des communes de l'EPCI. Les mesures ne servent qu'en assimilation. Autrement dit : l'indice que vous lisez le matin est déjà un produit de modélisation, et sa qualité dépend directement de celle de la prévision.

Leur stratégie de prévision, en trois temps

La chaîne opérationnelle française ne se contente pas d'un modèle physique. Elle enchaîne trois gestes, et c'est le deuxième qui fait l'essentiel du gain vu au chapitre 3.

1. Un modèle de chimie-transport

   CHIMERE en configuration nationale — maille fine, inventaire français, assimilation des mesures récentes. C'est le point de départ physique.

2. Une adaptation statistique par krigeage

   On calcule l'écart mesure − modèle à chaque station — l'« innovation » — puis on l'interpole spatialement pour l'appliquer partout ailleurs. En pratique : « le modèle s'est trompé de +8 µg/m³ à Toulouse et de +6 à Albi hier, donc il se trompe probablement d'environ +7 entre les deux ». Krigeage ordinaire à l'origine, krigeage à dérive externe depuis 2010.

   c'est ce que la ligne « AS-CHI » du chapitre 3 mesure
3. L'expertise du prévisionniste

   Un humain relit, arbitre, corrige à la main. Ce geste n'est pas traçable de l'extérieur et n'est pas reproductible dans une évaluation automatique — il faut le dire plutôt que l'ignorer.

Peut-on se donner un point de comparaison ? AASQA_base_simul

Oui — et c'est utile, parce que sans référence un pourcentage ne veut rien dire. L'idée : rejouer leur stratégie sur nos propres entrées, avec les mêmes gestes qu'ils déclarent employer. On obtient une ligne de base qu'on peut opposer à n'importe quelle autre méthode, sur les mêmes lignes et sur trois ans.

Deux conclusions se dégagent, et la seconde est la plus intéressante.

• Le krigeage fonctionne. Il retire jusqu'à 27,4 % de l'erreur d'un modèle brut. Ce n'est pas une méthode à contester, c'est une méthode à mesurer — ce qui vient d'être fait.
• Le point de départ pèse autant que la méthode. Sur l'ozone, la médiane de l'ensemble CAMS sans aucune correction (12,53) est déjà meilleure que CHIMERE avec krigeage (13,55). Améliorer sa méthode et améliorer son entrée sont deux leviers de même ordre — et on ne peut pas les distinguer sans une table qui les sépare.

L'empilement, source par source

On part d'une base — la prévision CAMS, le relief, le calendrier — et on ajoute une famille de variables à la fois, dans un ordre déclaré avant la mesure. Le pourcentage est la réduction de RMSE par rapport à la prévision brute.

Le classement qui compte n'est pas celui-là

Un empilement flatte ce qui arrive tôt. La typologie de station gagne 8,97 points sur le NO₂ parce qu'elle passe en deuxième position — si elle passait en dernier, une partie de son apport aurait déjà été captée par les autres. La lecture honnête consiste à retirer une famille à la fois de la pile complète et à mesurer ce qu'on perd. Voici ce que ça change.

Une seule source paie sur les quatre polluants à la fois — et c'est la seule qui vienne de l'extérieur. GEOS-CF · +1,62 à +2,34 points

Le mécanisme est net. La typologie de station, les membres d'ensemble, la tendance récente : toutes réarrangent une information que CAMS contient déjà. Elles se recouvrent, donc elles se volent leur crédit selon leur rang dans l'empilement — d'où les valeurs négatives du second tableau. GEOS-CF, lui, apporte une opinion construite avec un autre inventaire d'émissions et une autre assimilation. Le modèle n'apprend pas à le croire : il apprend où le croire — et c'est pour cela qu'une simple moyenne des deux modèles est toujours pire que CAMS seul, alors que GEOS-CF utilisé comme variable gagne.

Ce qui a été testé et n'a rien donné

Une liste de leviers gagnants sans les échecs n'est pas une mesure, c'est une vitrine. Voici ce qui a été mesuré puis écarté.

• Le sol et la géologie — gains onze fois sous le seuil de rétention. Un témoin sur l'ozone réfute en plus le mécanisme invoqué.
• L'information de voisinage par graphe — +0,28 point, sept fois sous le critère de rétention. Les stations voisines n'ont presque rien à dire que les autres variables ne disent déjà.
• La dispersion entre membres d'ensemble comme prédicteur — nulle. Elle reste utile comme indicateur de méfiance — l'erreur est 6,6 fois plus grande quand les modèles divergent — mais elle ne prédit pas la valeur.
• La classification directe des dépassements, la perte pondérée, la régression quantile — trois techniques qui semblaient gagner, et dont l'avantage disparaît dès qu'on les compare à budget de fausses alertes égal. Ce qui décide d'une alerte, c'est l'ordre des jours par risque, pas la fonction de perte.
• La météo de réanalyse — elle gagne réellement (+7,9 % sur l'ozone), mais elle décrit le présent depuis le futur : elle n'existe pas à l'heure où la prévision est émise. C'est un plafond, jamais un gain.

Les seuils, divisés par deux

Ce que ça change, mesuré station par station

Un changement de seuil n'est pas une abstraction : à air rigoureusement constant, il fait basculer des stations d'un côté à l'autre de la loi. Voici le calcul, sur les moyennes annuelles 2025 réellement mesurées.

En Occitanie, sur les 25 stations retenues, on passe de 2 à 5 stations en dépassement. Et un fait qui prépare le chapitre suivant : quatre des treize départements de la région n'ont aucune station retenue — l'Ariège, l'Aude, le Lot et la Lozère. Pour eux, la conformité 2030 ne peut pas être posée depuis la mesure.

Les changements structurels, au-delà des chiffres

• La modélisation devient obligatoire là où les seuils d'évaluation sont dépassés. Sous le cadre de 2008 elle était un complément facultatif aux stations ; elle devient un instrument de constat à part entière.
• De nouveaux polluants à surveiller — particules ultrafines et carbone suie — sur des « super-sites », six urbains et six ruraux par pays.
• Des feuilles de route qualité de l'air obligatoires pour les zones dont le dépassement est attendu au-delà de 2030, à établir avant 2028.
• Un droit à réparation pour les personnes dont la santé a été affectée par un non-respect des normes. C'est un changement de nature : la qualité des estimations devient opposable.

Pourquoi le krigeage ne peut pas répondre à cette question

Reprenons le mécanisme du chapitre 4. Le krigeage calcule l'écart mesure − modèle aux stations, puis l'interpole. Sa qualité décroît donc avec la distance à la station la plus proche : excellente à 5 km, encore utile à 50, sans fondement à 150. Là où le réseau est lâche, il n'y a plus d'innovation à interpoler — il ne reste que le modèle brut.

Une correction apprise fonctionne autrement. Elle n'utilise que des variables disponibles à l'heure d'émission : le relief, la typologie du lieu, le calendrier, les autres modèles. Elle ne demande aucune mesure au moment où elle s'applique. En contrepartie, elle est moins performante là où le krigeage excelle — c'est un arbitrage, pas une supériorité.

La différence de nature compte plus que l'écart de score. Une méthode qui exige des observations au moment où elle corrige ne peut pas, par construction, répondre là où il n'y en a pas.

Ce que le projet fait déjà dans le sens des attentes réglementaires

Voici la liste complète, chaque point avec ce qui l'étaye. Elle est donnée telle quelle, avec ses réserves : un dossier qui ne présenterait que ses succès n'aurait aucune valeur probante.

1. La validation retire les stations, comme le droit va l'exiger

   Le modèle n'est jamais évalué sur une station qu'il a vue à l'apprentissage. Or la décision d'exécution (UE) 2026/1208 formalise précisément le leave-one-out pour les applications qui mêlent modèles et mesures, applicable au 30 juin 2028. La méthode de validation retenue va donc dans le sens que le droit prend.

   l'alignement réglementaire le plus direct du dossier
2. Et elle bloque aussi l'espace, pas seulement l'identité

   Retirer une station ne suffit pas si sa voisine est à 2 km. Les stations sont donc regroupées en grappes géographiques, et des grappes entières sont exclues, avec un fossé autour de la zone de test. Le gain sur l'ozone passe de +28,6 % à +18,5 % — et à environ +13,5 % une fois corrigé du fait qu'un fossé retire aussi des données d'entraînement.

   le seul chiffre du dossier qui soit décomposé entre fuite et famine
3. Le critère européen d'évaluation des modèles est calculé

   Le cadre FAIRMODE du Centre commun de recherche définit un indicateur, le MQI, qui rapporte l'erreur du modèle à l'incertitude de la mesure elle-même. Sur le NO₂ à J+1, la prévision brute satisfait le critère sur 41,4 % des stations ; après correction, sur 96,2 %.

   MQI agrégés : O₃ 0,309 → 0,255 · NO₂ 0,606 → 0,485 · PM2,5 0,488 → 0,354
4. La grandeur apprise est celle sur laquelle porte le seuil

   Maximum glissant 8 h pour l'ozone, maximum horaire pour le NO₂, moyenne journalière pour les particules. Apprendre directement la grandeur réglementaire plutôt que de corriger l'heure puis d'agréger vaut +5,8 points sur l'ozone et +6,5 sur le NO₂ — et rien sur les PM2,5, dont le grain est une moyenne et non un maximum. Ce renversement de signe est ce qui distingue une mesure d'une coïncidence.

5. Les scores sont recalculés dans les conventions du référentiel national

   Stations de fond seules, taux de saisie ≥ 75 %, score calculé par station puis moyenné sans pondération, échéances séparées, ozone limité à avril-septembre. Sans ce recalcul, comparer nos chiffres à un rapport d'AASQA reviendrait à comparer deux grandeurs différentes.

   et le changement de convention joue dans les deux sens : −1,6 pt sur NO₂, +3,2 sur PM2,5
6. Des champs spatialisés sont produits et contrôlés

   France, Occitanie et Nouvelle-Aquitaine, en grille. Le contrôle porte sur le niveau réellement observé aux stations de fond du territoire : le champ corrigé y recolle à 0,1 à 4 µg/m³ près, alors que le champ européen brut est quatre à six fois trop bas sur le NO₂.

7. L'ordre d'agrégation de l'indice est respecté

   Le guide de calcul officiel impose : grandeur en chaque point du modèle, qualificatif par point, maximum par commune, maximum des communes de l'EPCI. Jamais une moyenne spatiale. Une sortie au point est directement agrégeable dans cet ordre.

8. La persistance de la décision est prise en compte

   Exiger un dépassement prédit deux jours de suite retire un tiers des fausses alertes sans perdre un seul épisode. Ce n'est pas une astuce : l'arrêté du 7 avril 2016 exige lui-même cette persistance pour faire basculer une procédure d'information en procédure d'alerte.

   −33 % de fausses alertes, rappel strictement inchangé
9. La détection est évaluée à budget de fausses alertes constant

   Un service ne choisit pas un seuil pour maximiser un score : il subit un budget d'alertes au-delà duquel plus personne ne l'écoute. À la précision d'annonce du produit officiel, la part d'épisodes détectés passe de 46 % à 77 %.

10. Le seuil 2030 est chiffré station par station

    Et pas seulement en agrégat : chaque station porte son verdict avant et après, ce qui permet de désigner les territoires où la question ne peut pas être posée faute de mesure — le point de départ de toute demande de spatialisation.

11. Chaque chiffre est régénérable, depuis une source unique

    Un document de référence gèle toutes les valeurs publiées, et un script les reconstruit depuis les données. Un chiffre qui n'y figure pas est retiré ou re-mesuré. C'est la condition pour qu'une évaluation soit opposable plutôt que déclarative.