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Les glissements de terrain sont de diverses natures (coulées, glissements, basculements, de chutes…etc), et affectent de nombreuses régions du monde. Ils causent chaque année des nombreuses destructions (infrastructures routières, les bâtiments), et dans certaines circonstances, des pertes en vie humaines. La municipalité d'Attécoubé, zone densément urbanisée et de faible relief, située dans la partie centrale d'Abidjan, en Côte d'Ivoire, est fréquemment confrontée à une série de glissements de terrain, en particulier des mouvements de versant de taille réduite et des mouvements de masse plus vastes ayant une morphologie d’amphithéâtre. Nonobstant l’apparition régulière de ces glissements de terrain, ils ont fait à ce jour l’objet de peu de recherches. Pour combler des lacunes considérables (absence de données de base fiables et complètes) tant sur le plan spatial que temporel, deux objectifs essentiels ont été visés. Le premier a été de proposer un inventaire des glissements de terrain sur la période 1981-2023, et le second de réaliser la modélisation et la cartographie de l’aléa lié à ces ruptures de versant. Bien qu'il existe des rapports informels sur les glissements de terrain, les informations relatives à la cartographie ainsi qu’à la caractérisation géomorphologique sont limitées, voire inexistantes. L’inventaire systématique basé sur l’analyse de données topographiques, la vectorisation visuelle d'images satellites et des observations sur le terrain ont permis de dénombrer au total 67 glissements récents de taille réduite et 21 grands glissements de terrain aux formes d’amphithéâtre plus anciens. Cet inventaire a permis de fournir une première vue d'ensemble des processus de glissements de terrain et de leurs impacts dans cette agglomération. Dans un second temps, la prédiction de l’aléa " glissements de terrain " a été réalisée sur la base de l’utilisation de deux modèles numériques de terrain (MNTs). Le premier MNT, de résolution 5 m, a été produit à partir de données d’altitude obtenues par photogrammétrie de photos aériennes et de certaines lignes de ruptures caractéristiques (lignes de crête et pieds de pente). Une interpolation a été appliquée en utilisant les réseaux triangulés irréguliers (TIN) avec la contrainte de Delaunay afin de construire un MNT répondant à nos exigences de terrain. Une autre option qui s’est offerte à nous a été l’utilisation du modèle SRTM de 30 m de résolution spatiale. Sur la base de l’échantillonnage des compartiments spécifiques des glissements (glissements entiers (G), escarpements principaux (E), et centroïdes des escarpements principaux (CE)), de données topographiques extraites des MNTs, d’un indice de végétation (NDVI) obtenu à partir d’une image satellitaire, et d’une variable anthropogénique relative au bâti mesurée sur la même image, nous avons construit 16 couches de données supposées influencer l’initiation de glissements de terrain. La couche de données " orientation des pentes" a été considérée comme une variable catégorielle (avec 8 secteurs). Les 8 autres variables sont des variables continues. Avant d’aborder la modélisation, une série d’analyse a été effectuée, consistant à échantillonner les événements et les non événements de glissements de terrain respectivement, décrit par les rapports de 1:5 et 1:20. Pour la construction du ou des modèles de prédiction, 80% des pixels glissés ont servi à la calibration et 20% pour la validation. Les 16 variables ont été sélectionnées et optimisées pour la génération des modèles prédictifs. Pour cela, diverses mesures (coefficient de Pearson, indicateurs VIF et TOL, test d’association et V de Cramer, ainsi que le critère AIC) ont été utiles dans cette phase d’optimisation. Utilisant une sélection "pas à pas « descendante, qui consiste à introduire toutes les variables explicatives dans le modèle de régression logistique de départ, et à les éliminer progressivement, selon qu’elles sont statistiquement significatives ou pas, et s’assurer de la représentativité des rapports par le biais du test de Kolmogorov-Smirnov et le critère d’AIC (Critère d'information d'Akaike ou Akaike Information Criterion), nous avons construit 6 modèles de prédiction. Sur la base des valeurs d’AUC (aire sous la courbe ou Area Uunder Curve), dérivées des courbes ROC, comprises entre 0,9 et 1, tant pour les sets de données calibration et de validation, les modèles produits sont dans l’ensemble excellents. Parmi les modèles de susceptibilité testés, nous considérons que le modèle 5E1:5|10 (AUC=0,938) est le plus robuste du point de vue géomorphologique, en raison des probabilités prédites localisées le long des versants d’Attécoubé. Par ailleurs, ce modèle de prédiction a obtenu une meilleure performance avec une précision estimée à 87,5% et une RMSE (Root Mean Square Error ou erreur quadratique moyenne) de 0,291. Ce modèle a permis d’identifier, pour les classes de susceptibilité (élevée et très élevée), 61,2% des pixels glissés (glissements passés) avec un rapport de fréquence (Fri) estimé à 20,2. Il ressort de ces estimations de la susceptibilité aux glissements de terrain que les variables telles que le NDVI, l’orientation des pentes (NO, S, SE), la pente et l’altitude ont une influence prépondérante sur l’apparition des ruptures de versant. Ce modèle pourrait être amélioré en tenant compte de certaines variables dont nous ne disposons pas, telles la lithologie, les précipitations abondantes et des aspects anthropiques (pistes pédestres, ordures déversées). Nous discutons de l’usage opérationnel du modèle de susceptibilité retenu reposant sur les escarpements principaux (E), et constitué de 10 variables de prédiction. Nous avons considéré que le rapport d’événements et de non événements de ce modèle semble être arbitraire. Alors nous avons procédé à une rectification du rapport initial pour une prédiction concernant les futures 50 années. Nous avons corrigé ce rapport d’un facteur de 10 (durée d’usage du modèle issu de la modélisation plus le caractère non systématique de l'inventaire 2015-2023) * 2 (accroissement de l'aléa en fonction du changement climatique plus l’anthropisation des versants) = 20. Ce choix raisonné d'échantillons d’événements et de non événements à utiliser pour la modélisation serait modifié de 0.001 à 0.02, soit le rapport 1:50. Sur la base de ce rapport, des seuils optimaux ont été déterminés grâce à la fonction de coût et permettent de définir la susceptibilité la plus élevée et la plus faible correspondant à des coûts économiques spécifiques. L’exploitation de ces cartes sera utile aux planificateurs afin de les aider dans leurs prises de décisions et dans la mise en place de mesures de protection. En définitive, remarquons que les travaux de recherche portés sur les glissements de terrain ne sont qu’à leur début véritable dans la région d’Abidjan, et en particulier dans l’agglomération d’Attécoubé – une zone densément urbanisée, et en perpétuelle mutation.