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Vers un nouvel indice de degré de ruralité pour orienter les politiques d’accès aux services d’intérêt public en Wallonie

Towards a new rurality index to inform policies regarding access to services of public interest in Wallonia
Aliz Hevesi, Florence De Longueville, Dominique Henrion, Julien Charlier et Catherine Linard

Résumés

Les modalités de définition et de délimitation des espaces ruraux varient selon les approches, produisant des représentations hétérogènes de la ruralité. Dans cette perspective, cet article propose un indice de degré de ruralité fondé sur un maillage fin de 1 km², permettant de s’affranchir des frontières administratives et d’offrir une caractérisation plus nuancée du continuum urbain-rural en Wallonie. L’indice repose sur la combinaison de trois composantes – la densité de population, la typologie des tissus urbanisés résidentiels et le temps de trajet au pôle d’activité le plus proche – et met en évidence des spécificités locales qui échappent aux zonages traditionnels. Il constitue ainsi un outil analytique mobilisable pour l’appui et l’orientation des politiques d’accès aux services d’intérêt public. Un dispositif interactif permet par ailleurs d’ajuster les pondérations des composantes en fonction du champ d’intervention considéré, renforçant la capacité de l’indice à s’adapter à des besoins d’analyse différenciés. A titre illustratif, l’article s’appuie sur le cas de la médecine rurale, dont l’accès constitue un enjeu majeur en Wallonie.

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Notes de l’auteur

Le présent article a bénéficié d'un soutien financier de l'Observatoire Universitaire en Médecine Rurale (OUMRu) de l'Université de Namur.

Texte intégral

Les auteurs remercient Nicolas Matton de l'Université de Namur pour la mise en place de l’application web de l’indice de degré de ruralité.

Introduction

1La ruralité est souvent définie en creux, dans une opposition implicite aux espaces urbains (Hilal, 2012 ; Oliveau et Doignon, 2018). Pourtant, elle recouvre des réalités territoriales multiples : il n’existe pas une ruralité mais des ruralités. Lorsqu’on examine plus finement cette notion, il apparaît que les définitions et les classifications de la ruralité varient considérablement, tant dans la littérature scientifique que grise (Ballas et al., 2003 ; Nelson et al. 2021), notamment dans des champs spécifiques comme dans les travaux portant sur la santé (Hart et al., 2005 ; Prieto-Lara et Ocaña-Riola, 2010 ; Danek et al., 2022). L’analyse descriptive de la ruralité a progressivement évolué d’une simple dichotomie urbain/rural vers des approches complexes mobilisant des données fines et des techniques avancées telles que les modèles statistiques, les systèmes d’information géographique, l’apprentissage automatique ou les réseaux neuronaux (Nelson et al., 2021).

2Depuis les années 1970, des chercheurs et des organisations internationales comme l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) et l’Union européenne (UE) ont élaboré diverses typologies et indices de ruralité afin de mieux saisir les dynamiques rurales et adapter les politiques de service public à ces territoires (Li et al., 2015). A la suite des travaux pionniers de Cloke (1977) sur le développement d’un indice de ruralité pour l’Angleterre et le Pays de Galles, plusieurs indices de ruralité ont été proposés pour différents pays (par exemple : Weinert et Boik, 1995 ; Prieto-Lara et Ocaña-Riola, 2010 ; Caschili et al., 2015). Deux grandes catégories de critères sont généralement mobilisées : les critères morphologiques, liés à l’intensité bâtie du territoire et, par extension, à la densité d’activités humaines (habitants et usagers), et les critères fonctionnels, qui renvoient à la qualité et la quantité de services, biens et emplois accessibles sur un territoire (Halleux et al., 1998 ; Van Hecke et al., 2009 ; INSEE, 2021).

  • 1 Ces adaptations sont : l’ajustement aux frontières nationales et l’ajustement de l’extension des ce (...)
  • 2 Une révision des secteurs statistiques a certes été adoptée en 2025 (https://statbel.fgov.be/en/new (...)
  • 3 MAUP (modifiable areal unit problem), soit l’influence d’un découpage spatial (effets d’échelle et (...)

3Pour qualifier les espaces ruraux wallons, certaines typologies reposent exclusivement sur des critères morphologiques. C’est le cas de la classification internationale du degré d’urbanisation (DEGURBA) développée par la Commission européenne (Commission Européenne et al., 2021), qui utilise des données de population disponibles selon un maillage de 1 km² pour classer chaque carreau dans une des sept catégories selon leur densité de population et la taille des agglomérations formées avec les cellules voisines de densité similaire. L’Institut Wallon de l’Evaluation, de la Prospective et de la Statistique (IWEPS) a appliqué cette méthode à la Wallonie en y apportant deux ajustements1 afin de mieux refléter les réalités locales (Charlier, 2023). Un autre exemple est l’indicateur de ruralité élaboré par la Direction du Développement rural du Service Public de Wallonie (SPW ARNE – DDR, 2021), utilisé pour identifier les territoires éligibles aux politiques de développement rural. Cette typologie combine des données de densité de population et d’occupation et d’utilisation du sol pour classer les communes en trois catégories : rurales, semi-rurales et non rurales. Cependant, elle demeure peu graduelle et s’apparente à une lecture quasi binaire entre urbain et rural, limitant sa capacité à saisir finement la diversité sociologique et géographique des territoires (Bouba-Olga, 2021). De plus, elle repose sur des secteurs statistiques inchangés depuis 20012 comme unité d’analyse, qui ne reflètent plus toujours l’urbanisation actuelle (Ghesquière et Masuy, 2022) et qui sont sensibles à l’effet MAUP3. De manière générale, les typologies fondées uniquement sur des critères morphologiques peinent à rendre compte de la multidimensionnalité des concepts d’urbanisation et de ruralité, en négligeant notamment l’accès aux services ou les relations d’interdépendance entre territoires.

4Pour pallier cela, d’autres approches combinent des critères morphologiques et fonctionnels, en intégrant les interactions entre territoires voisins. L’étude de Van Hecke et al. (2009) définit ainsi le degré d’urbanisation des communes belges à partir de la densité de population, de la part des parcelles bâties, mais aussi de l’équipement des communes et des flux de population liés aux services. Cette combinaison permet de mettre en évidence l’offre de services de certaines communes situées en milieu morphologiquement rural. La typologie des tissus urbanisés résidentiels développée par l’IWEPS (Charlier et Reginster, 2022a) s’inscrit dans une logique similaire, en mobilisant des données de concentration en services et en logements. Cette approche concentrique permet de préciser les contours urbains, mais ne caractérise pas les tissus non urbanisés et nécessite l’établissement de seuils arbitraires. D’autres travaux, tels que ceux de la Cellule d’Analyse et de Prospective en matière de Ruralité (CAPRU, 2007 ; CAPRU 2017) intègrent la notion de « périphéralité », soulignant que la ruralité d’une commune ne dépend pas uniquement de ses caractéristiques internes mais aussi des densités de population des communes voisines et de la distance-temps aux équipements situés dans ou hors de son territoire. Enfin, certaines méthodes ajoutent encore d’autres critères, comme la typologie issue du projet POCICO visant à étudier les particularités de la pauvreté au sein des milieux urbains et ruraux en Belgique (Marissal et al., 2013) ou la classification des mailles proposée par Bianchet et al. (2020) pour caractériser l’attractivité socio-économique du territoire wallon.

5Caractériser les espaces par leur degré de ruralité permet de cibler des territoires en vue de mettre en œuvre ou d’adapter des politiques publiques (Nelson et al., 2021). Parmi les domaines où la caractérisation fine des territoires ruraux revêt une importance particulière, celui de l’accès à la médecine générale constitue un exemple éclairant. Les principaux enjeux de la médecine générale en milieu rural concernent l’accessibilité géographique et la pénurie de praticiens, aggravés par les spécificités propres à ces territoires (Joseph et Bantock, 1982 ; Bourke et al., 2012 ; Douthit et al., 2015 ; Neutens, 2015 ; Gizaw et al., 2022). A titre illustratif, la Province de Luxembourg, qui est à la fois la plus grande et la moins peuplée de Belgique, concentre le plus grand nombre de communes en pénurie de médecins généralistes (39 communes sur 44), nombre qui a continuellement progressé entre 2016 et 2024 (AVIQ, 2026). En zones rurales wallonnes, les généralistes assurent un rôle clé face à une grande diversité de pathologies, en raison du manque de spécialistes ou de structures hospitalières (Pineau, 2011). La gestion des maladies chroniques y est d’autant plus complexe que le milieu rural concentre souvent une population vieillissante, plus exposée aux comorbidités (Dussault et Franceschini, 2006 ; Bontron, 2013 ; Shah et al., 2020 ; Dagot, 2024 ; Simoneau, 2024). L’éloignement géographique impose aux habitants de longues distances pour consulter un médecin (Chevillard et al., 2016 ; Simoneau, 2024) et le manque de transports publics accentue cette difficulté. Les médecins doivent fréquemment se déplacer pour assurer la continuité des soins, ce qui peut alourdir leur charge de travail et nuire à la qualité des soins (Pochert et al., 2019). Par ailleurs, il ressort de la littérature que les jeunes médecins sont davantage attirés par les conditions de travail en milieu urbain (Rogers et al., 2010 ; Weinhold et Gurtner, 2014 ; Simoneau, 2024). Cette dynamique accroît la pression sur les praticiens en poste, favorisant le burn-out des professionnels de santé et des départs anticipés à la retraite (Green et Van Iersel, 2007), ce qui accentue encore la pénurie. Les conditions de travail exigeantes, combinées à l’insuffisance de mesures attractives, freinent l’installation de nouveaux médecins dans ces territoires.

6La présente étude propose un nouvel indice spatialisé de degré de ruralité, allant de 100 à 0 et calculé sur un maillage fin de 1 km². Ce choix méthodologique permet de s’affranchir des limites administratives et de mieux appréhender les hétérogénéités internes aux communes, essentielles pour analyser finement les dynamiques rurales. L’indice repose sur trois composantes – la densité de population, la typologie des tissus urbanisés résidentiels et le temps de trajet au pôle d’activité le plus proche – et offre une lecture plus continue et plus nuancée des territoires ruraux wallons. Un outil interactif permet en outre d’ajuster les pondérations de ces composantes selon le champ d’intervention considéré, renforçant la capacité de l’indice à soutenir l’analyse territoriale et à orienter les politiques d’accès aux services d’intérêt public dans des domaines variés. L’objectif de cet article est de présenter la construction de cet indice, d’en analyser les apports par rapport aux typologies existantes et d’illustrer son potentiel d’application à travers un exemple sectoriel, en l’occurrence celui de la médecine rurale, dont l’accès constitue un défi majeur en Wallonie.

Méthodologie

Sélection des données

7Trois dimensions ont été identifiées comme essentielles pour la construction de l’indice de degré de ruralité, dans une perspective d’appui à la mise en place de politiques destinées à renforcer l’accessibilité aux services d’intérêt public : la densité de population, les caractéristiques des tissus urbanisés résidentiels, et le temps de trajet jusqu’au pôle de services le plus proche. Pour chaque indicateur, les données disponibles les plus récentes lors de la mise en place de l’indice de degré de ruralité ont été utilisées.

Densité de population

8La faible densité de population, caractéristique morphologique centrale des espaces ruraux, constitue un facteur déterminant pour l’analyse de l’accessibilité aux services d’intérêt public. Elle s’accompagne généralement d’une dispersion géographique marquée des habitants, ce qui peut complexifier l’organisation et la délivrance de ces services, tant pour les usagers que pour les opérateurs publics ou privés. L’hypothèse sous-jacente est qu’une faible densité de population, comme on la retrouve en zones rurales, accroît les contraintes logistiques et opérationnelles, ce qui peut accentuer les inégalités d’accès à divers services essentiels. A titre illustratif, l’accès aux soins de médecine générale constitue un bon exemple : dans les territoires peu densément peuplés, la dispersion de la population peut compliquer l’exercice des praticiens et rallonger les temps d’accès pour les patients.

9L’indicateur de densité de population utilisé dans cette étude est dérivé du grid de population publié par Statbel4 qui représente le nombre d’habitants par maille carrée de taille variable5 au 1er janvier de chaque année6. Cet indicateur permet une analyse fine de la répartition de la population à l’échelle infra- et trans-communale.

Caractéristiques des tissus urbanisés résidentiels

10Les caractéristiques morphologiques et fonctionnelles des tissus urbanisés résidentiels constituent un élément clé dans l’analyse des enjeux liés à l’accessibilité aux services d’intérêt public en milieu rural. Elles renseignent sur la forme, la continuité et la concentration de l’habitat, tout en apportant des indications précieuses sur la présence de services de proximité et la desserte en transports en commun. Ces composantes influencent directement l’accessibilité aux services : un habitat dispersé ou mal connecté tend à rallonger les déplacements et à accroître la dépendance à la voiture, tandis que des tissus faiblement équipés renforcent les inégalités d’accès, en particulier pour les personnes âgées ou vulnérables. A titre illustratif, l’accès aux soins de médecine générale peut être particulièrement affecté par ces configurations territoriales : dans des tissus d’habitat peu denses ou insuffisamment desservis, patients et praticiens doivent souvent parcourir de plus longues distances, ce qui complexifie l’organisation des activités et fragilise la continuité des soins. A l’inverse, une organisation territoriale plus compacte, regroupant plusieurs fonctions dans un même espace, favorise un effet de centralité qui limite les déplacements et améliore l’accès à plusieurs services essentiels. L’hypothèse sous-jacente est que certaines formes de tissu résidentiel, en interaction avec d’autres facteurs territoriaux, contribuent à accentuer ou atténuer les enjeux liés à l’accessibilité aux services. Intégrer cette dimension dans l’indice de degré de ruralité permet ainsi de mieux appréhender les réalités vécues par les habitants, et d’identifier plus finement les zones confrontées à des difficultés d’accès aux services d’intérêt public.

  • 7 Cette dernière a été construite à partir de multiples jeux de données pour géolocaliser les service (...)

11Cette étude utilise la typologie des tissus urbanisés résidentiels développée par l’IWEPS pour la Wallonie (Charlier et Reginster, 2022a)7. Celle-ci caractérise les tissus urbanisés sur base d’éléments morphologiques (concentration en logements) et fonctionnels (concentration en services et /ou desserte en transports en commun), à une échelle infra-communale, indépendamment des limites administratives ou statistiques. Les entités sont hiérarchisées selon leur concentration en logements, le niveau et la variété de services disponibles. Ces derniers sont classés en deux catégories : (1) les services de base (comme l’école fondamentale, la pharmacie ou la supérette), répondant aux besoins quotidiens et généralement accessibles à courte distance ; et (2) les services supérieurs, répartis en thématiques (enseignement, santé, commerce…) et en trois niveaux selon leur rareté et leur aire d’attraction (par exemple : université et hôpital pour le niveau 1, polycliniques et arrêt de bus avec au moins quatre départs par heure et par direction pour le niveau 2, et école secondaire et bibliothèque pour le niveau 3).

12Un degré d’équipement en services est attribué aux entités (polarités résidentielles) en fonction de la diversité de services/thématiques (répondant à une variété de besoins de la population) qu’elles concentrent, ainsi que du niveau de ces services. Par exemple, le degré I, en haut de la hiérarchie urbaine, est défini par la concentration dans l’entité d’une diversité de 6 ou 7 thématiques de services de niveau 1. Les centres fonctionnels de la Wallonie et territoires frontaliers proches sont ainsi identifiés (voir figure 2).

Temps de trajet jusqu’au pôle d’activités le plus proche

13Un autre critère fréquemment mobilisé pour définir la ruralité est la distance – ou le temps de trajet – vers les pôles d’activités concentrant les principales fonctions, telles que les services et les emplois (CAPRU, 2007 ; CAPRU, 2017). Plus cette distance est grande, plus les contraintes territoriales associées à la ruralité tendent à se renforcer. L’hypothèse sous-jacente est que l’éloignement des centres fonctionnels constitue un facteur susceptible d’accentuer les inégalités d’accessibilité, en limitant les possibilités de recours aux services d’intérêt public, en particulier pour les populations vulnérables ou non motorisées. A titre d’exemple, pour l’accès aux soins de médecine générale, un temps de trajet plus élevé peut entraver la continuité des suivis, compliquer l’organisation des consultations et restreindre les possibilités de prise en charge, en particulier dans des territoires marqués par le vieillissement démographique. En Wallonie, l’étalement urbain observé depuis les années 1960, favorisé par la démocratisation de la voiture et un coût de l’énergie longtemps abordable, a contribué à accentuer cet éloignement entre les lieux de résidence et les pôles d’activités. Dans un contexte où les coûts de mobilité augmentent et où la population vieillit, ces vulnérabilités risquent de s’accentuer dans les années à venir (Ritondo et Calay, 2025). Intégrer la dimension du temps de trajet dans l’indice de ruralité permet ainsi d’identifier de manière plus fine les territoires exposés à des contraintes d’accessibilité importantes.

14Dans cette étude, les fonctions du territoire sont appréhendées à travers les polarités définies dans la typologie des tissus urbanisés résidentiels : les pôles considérés correspondent aux degrés I, II et III (pôles majeurs, structurants et intermédiaires), reconnus pour leur rayonnement supra-local lié à la diversité et au niveau des services qu’ils offrent (Charlier et Reginster, 2022a). Dans une logique fonctionnelle, les pôles situés à proximité immédiate mais en dehors de la Wallonie ont également été intégrés, puisqu’ils peuvent constituer des centres de services pour les habitants des territoires wallons frontaliers. L’accessibilité des territoires aux centres urbains bien équipés est évaluée en fonction du temps de trajet nécessaire pour relier chaque cellule de 1 km² au pôle le plus proche. Le calcul de ces temps de trajet repose sur la couche « Surface de friction motorisée globale » du Malaria Atlas Project8 (2019), qui estime pour chaque pixel d’1 km² le temps nécessaire pour le traverser en transport motorisé. Cette surface de friction est dérivée des travaux de Weiss et al. (2018), qui l’ont construite en combinant plusieurs jeux de données géographiques (réseau routier, voies ferrées et navigables, plans d’eau, types de couverture du sol, conditions topographiques (altitude et pente) ainsi que frontières nationales, moyennant une mise à jour avec les données routières OpenStreetMap (OSM) extraites en octobre 2019. Le choix de ne considérer que les déplacements motorisés se justifie par la prédominance de la voiture en Wallonie9 (73 % des déplacements en 2017 selon Masuy, 2020), la faible performance générale des transports en commun en milieu rural et la complexité de modéliser des temps de parcours fiables via les réseaux de transports en commun ou des déplacements multimodaux (Charlier et Juprelle, 2024).

Construction des indicateurs

15Le calcul de l’indice de degré de ruralité, fondé sur la combinaison des données précédemment exposées, requiert la génération de trois indicateurs sous forme de couches d’information géographique, techniquement et spatialement compatibles. Cela implique de suivre une chaîne de traitements comprenant la rastérisation, l’alignement des couches de données, le calcul des temps de trajet, et le découpage selon les limites de la zone d’étude.

Rastérisation

16Le grid de population de Statbel, a été agrégé afin d’obtenir des cellules carrées uniformes de 1 km². Il a ensuite été rastérisé en suivant la grille de carreaux de 1 km² mise à disposition par le projet Geostat10. Pour convertir la couche représentant la typologie des tissus urbanisés résidentiels du format vecteur au format raster, il a été décidé de donner à chaque classe des valeurs progressives comprises entre 0 (correspondant à la classe la plus urbaine – polarité de degré I) et 100 (correspondant à la classe la plus rurale) avec le même écart de 11 unités entre chaque catégorie. Chaque cellule de 1 km² s’est ensuite vu attribuer une valeur composite basée sur les différents types de tissu qu’elle contient, pondérée selon l’importance relative de ces derniers. La Surface de friction motorisée globale, disponible au format raster, n’a pas fait l’objet de transformation.

Alignement des couches d’information

17Les différentes couches d’information présentaient des disparités en termes de systèmes de coordonnées de référence et de résolutions spatiales. Pour les aligner et les agréger, le système de coordonnées ETRS89-extended/LAEA_Europe11 et la résolution de la grille de carreaux de 1 km² utilisée par Statbel ont été retenus comme références. Parmi les trois méthodes de rééchantillonnage testées (bilinéaire, cubique et moyenne), la méthode par la moyenne a été retenue pour sa meilleure précision des contours et sa capacité à faire ressortir les valeurs extrêmes.

Calcul des temps de trajet

18Une fois alignée, la Surface de friction motorisée globale, a permis de générer des couches raster dans lesquelles chaque cellule de 1 km² est associée à une estimation du temps de trajet jusqu’au pôle le plus proche. La méthodologie décrite par Dellicour et al. (2021) a été appliquée pour calculer trois couches raster distinctes représentant les temps de trajet vers :

  • le pôle majeur (degré I) le plus proche ;

  • le pôle majeur ou structurant (degré I ou II) le plus proche ;

  • le pôle majeur, structurant ou intermédiaire (degré I, II ou III) le plus proche.

Découpage de la zone d’étude

19Cette étape a consisté à extraire la portion correspondant à la Wallonie de chaque raster, de manière à leur conférer une étendue géographique identique. Pour cela, une couche masque a été utilisée, intégrant une zone tampon de 500 m autour des limites administratives de la Wallonie. Cette précaution visait à préserver l’information contenues dans les cellules raster chevauchant les frontières administratives.

Calcul de l’indice global de degré de ruralité

Normalisation

20Les trois indicateurs, exprimés dans des unités de mesure différentes ont été normalisés selon la méthode Min-Max afin de ramener leurs valeurs entre 0 et 1, en vue de leur agrégation. Une fois normalisés, il a été nécessaire d’harmoniser leur orientation. En effet, des valeurs élevées de temps de trajet ou de typologie des tissus indiquent une ruralité forte, tandis qu’une valeur élevée de population indique une urbanité forte. Les valeurs normalisées de l’indicateur de population ont donc été transformées par leur complément à 1 (1-x). Ainsi, pour tous les indicateurs, une valeur proche de 1 correspond à un caractère rural marqué. Enfin, afin de faciliter la lecture de ces derniers, les valeurs des indicateurs ont été multipliées par 100 pour qu’elles oscillent entre 0 et 100.

Agrégation

21Pour obtenir un indice de degré de ruralité intégrant les trois indicateurs, ceux-ci ont été agrégés selon une approche en deux niveaux (Figure 1). Le premier niveau d’agrégation repose sur une pondération différenciée des sous-indicateurs de temps de trajet. Cette pondération s’appuie sur le postulat, issu de la littérature sur la hiérarchie urbaine, selon lequel le degré d’urbanisation fonctionnelle est généralement proportionnel au rayonnement d’un centre urbain, les polarités de degré plus élevé concentrant une offre plus étendue et diversifiée de services (Van Hecke, 1998 ; Lambotte et al., 2011 ; FEGEPRO, 2021 ; Charlier et Reginster, 2022b). Ensuite, une simple moyenne arithmétique a été utilisée pour l’agrégation finale des trois indicateurs principaux, attribuant ainsi un poids égal à chacun d’eux. Ce choix tient à l’absence, à ce stade, de cadre théorique permettant de définir une pondération différenciée, laquelle pourrait toutefois se justifier dans le contexte particulier de l’accessibilité à un service donné.

Figure 1. Méthode de calcul de l’indice de degré de ruralité.

Figure 1. Méthode de calcul de l’indice de degré de ruralité.

Résultats

Cartographie de l’indice de degré de ruralité appliqué à la Wallonie

22La méthodologie adoptée a permis de cartographier le degré de ruralité à une résolution fine (cellules de 1 km²) sur l’ensemble de la Wallonie (Figure 2). Les valeurs obtenues s’échelonnent théoriquement entre 100 (zones fortement rurales, caractérisées par une faible densité de population, un éloignement marqué des pôles, un déficit de services et de logements et une mauvaise desserte en transports en commun) et 0 (zones non rurales, présentant les caractéristiques inverses). Dans la pratique, les valeurs de l’indice de degré de ruralité oscillent entre 92 et 1 en Wallonie. En effet, atteindre une valeur extrême (100 ou 0) impliquerait que les trois composantes de l’indice enregistrent simultanément leurs extrêmes, ce qui n’est observé ni dans les zones inhabitées, ni dans les zones fortement urbanisées. Cela confirme que la ruralité, telle que mesurée ici, relève d’un continuum, structuré par la combinaison graduelle des trois indicateurs plutôt que par des seuils stricts.

Figure 2. Indice de degré de ruralité appliqué à la Wallonie.

Figure 2. Indice de degré de ruralité appliqué à la Wallonie.

23La cartographie de l’indice révèle avant tout une forte structuration spatiale du territoire wallon selon un gradient rural-urbain continu plutôt qu’une opposition binaire. Les résultats montrent également une ruralité assez hétérogène, y compris dans les zones communément qualifiées de rurales. Le sillon Sambre-et-Meuse apparaît nettement comme l’axe le plus urbanisé, concentrant les valeurs d’indice les plus faibles. Plus largement, les tissus urbains et péri-urbains associés à cet axe exercent une influence diffuse sur les cellules voisines : la proximité aux pôles et la densité des réseaux de services y atténuent les degrés de ruralité, même dans des espaces qui, visuellement, pourraient être perçus comme ruraux. à mesure que l’on se déplace vers le sud de la Wallonie, les valeurs de l’indice augmentent progressivement, traduisant un renforcement du caractère rural en lien avec une densité de population moindre, un éloignement aux pôles de services et une fragmentation plus marquée des réseaux de transport. Toutefois, cette tendance n’est pas uniforme : dans l’extrême sud de la Province du Luxembourg, les environs d’Arlon et Virton affichent des degrés de ruralité plus faibles qu’attendus. Cette singularité s’explique par la proximité de petits centres urbains, tant wallons qu’extrarégionaux (comme Luxembourg-ville au Grand-Duché du Luxembourg ou Longwy en France), dont l’influence fonctionnelle dépasse les frontières administratives et reconfigure localement la hiérarchie des services.

24La carte fait également apparaître des poches de ruralité élevées, y compris dans des régions globalement moins isolées (nord du Hainaut, Brabant wallon). Ces zones se démarquent par leur double éloignement : distance accrue aux pôles de services, et faible densité interne, ce qui renforce leur caractère rural malgré leur intégration dans un environnement régional plus urbanisé.

Focus sur les cellules les plus rurales

25L’indice de degré de ruralité, conçu comme une variable continue, constitue un outil flexible pouvant être adapté en fonction des besoins des utilisateurs. Le choix d’une échelle graduée entre 0 et 100 permet de dépasser la vision binaire « urbain/rural » et de rendre compte du caractère progressif et nuancé de ces concepts. Il est possible d’appliquer des seuils à cet indice afin de conduire des analyses ciblées sur certaines « catégories » de territoire. La Figure 3 illustre cette possibilité à travers l’identification des 10 % de cellules les plus rurales, définies par une méthode de discrétisation par quantiles (valeurs comprises entre 82,6 et le maximum observé, 92). Cette sélection permet d’approfondir l’analyse des zones présentant les niveaux de ruralité les plus élevés. On observe une concentration spatiale des cellules les plus rurales, formant un ensemble cohérent s’étendant du sud de la Province du Hainaut et de la Province de Namur, vers l’ouest de la Province de Luxembourg et jusqu’au sud-est de la Province de Liège. Cette configuration reflète des caractéristiques territoriales communes qui contribuent à renforcer leur profil rural au sein de la diversité wallonne.

Figure 3. Indice de degré de ruralité appliqué à la Wallonie et mise en évidence des 10 % de cellules les plus rurales.

Figure 3. Indice de degré de ruralité appliqué à la Wallonie et mise en évidence des 10 % de cellules les plus rurales.

Superposition d’indicateurs

26La superposition d’indicateurs à cette cartographie de l’indice de degré de ruralité constitue un outil pertinent pour éclairer les politiques d’accessibilité aux services d’intérêt public. La carte présentée à la Figure 4 illustre cette démarche en croisant l’indice de degré ruralité à deux éléments : les communes identifiées par l’AVIQ comme étant en pénurie ou pénurie sévère en termes de médecins généralistes et la localisation des médecins maîtres de stage. La littérature souligne en effet que la réalisation de stages en milieu rural constitue l’un des leviers les plus efficaces pour favoriser l’installation future de médecins généralistes dans ces territoires (Rabinowitz et al., 2011 ; Winn et al, 2015). L’analyse croisée permet ainsi d’identifier des zones, situées principalement dans la moitié sud de la Wallonie mais aussi dans quelques poches plus isolées, où convergent un déficit de l’offre médicale, une absence probable de relève et un degré élevé de ruralité, caractérisé par une faible densité de population, une faible fonctionnalité territoriale et un éloignement prononcé des pôles de services.

27Dans ce contexte, les institutions de formation en médecine générale (universités) se trouvent confrontées à un enjeu sociétal important : contribuer, via l’organisation de stages en milieu rural, à une meilleure adéquation entre la répartition territoriale des praticiens en formation et les besoins identifiés. Sans verser dans la prescription normative, la cartographie produite permet d’éclairer cet enjeu en identifiant des territoires où l’on pourrait orienter les étudiants en médecine pour effectuer leur stage.

  • 12 L’identification des zones en situation de pénurie a été réalisée sur base du tableau de l’AVIQ, re (...)

Figure 4. Croisement du degré de ruralité avec les communes en pénurie et en pénurie sévère et avec la localisation des médecins généralistes maîtres de stage.12

Figure 4. Croisement du degré de ruralité avec les communes en pénurie et en pénurie sévère et avec la localisation des médecins généralistes maîtres de stage.12

28Ces résultats permettent également de repérer les territoires sous-dotés qui disposent néanmoins de médecins maîtres de stage pouvant encadrer des médecins généralistes en formation, ce qui est particulièrement pertinent au regard des travaux montrant qu’un stage réalisé en milieu rural double la probabilité d’une installation future dans ce milieu (Russel et al. 2021 ; Russel et al., 2022 ; Wenghofer et al., 2017). Ils invitent aussi à mieux documenter les spécificités de la pratique de la médecine en milieu rural, telles qu’un recours moindre aux examens paracliniques et une organisation différente des parcours de soins, afin de répondre aux représentations parfois négatives entretenues par des étudiants issus et/ou formés en milieu urbain (EURIPA, 2022 ; Fisher et al., 2010). Enfin, ils peuvent appuyer une orientation plus fine des dispositifs financiers13 encourageant la réalisation de stages de troisième cycle en milieu rural, en ciblant plus précisément les zones où se cumulent pénurie médicale, forte ruralité et faible probabilité de relève.

Influence de chaque indicateur dans l’indice de degré de ruralité

29Une application web interactive, accessible à l’adresse https://indiceruralite.unamur.be/​, permet de modifier la pondération attribuée à chaque indicateur utilisé dans le calcul de l’indice, de visualiser la distribution des valeurs sous forme de carte et d’histogramme, ainsi que d’exporter l’output. Cet outil offre ainsi la possibilité d’adapter les paramètres selon différents contextes d’analyse ou préférences méthodologiques.

30L’indicateur de densité de population et celui de la typologie des tissus urbanisés résidentiels révèlent des résultats similaires en matière de représentation des formes urbaines, bien que la typologie des tissus en donne une représentation plus nette. Malgré la normalisation, l’indicateur de densité de population présente des écarts importants entre les cellules, concentrant de nombreuses valeurs proches de 100. Toutefois, en excluant les cellules les plus densément peuplées, la distribution de l’indicateur devient plus proche de celle de la typologie des tissus. Ainsi, la densité de population permet d’affiner la hiérarchie spatiale identifiée par la typologie des tissus résidentiels, en apportant une précision supplémentaire sur la concentration effective de la population au sein de ces tissus urbanisés.

31L’indicateur de temps de trajet vers les pôles d’activités joue, quant à lui, un rôle modulateur : il nuance le degré de ruralité en fonction de l’accessibilité aux services. Les cellules proches des pôles voient leur degré de ruralité diminuer, tandis que celles éloignées le voient augmenter. Ainsi, l’agrégation des trois indicateurs permet une évaluation plus fine et multidimensionnelle de la ruralité en tenant compte non seulement de la morphologie et de la fonctionnalité des espaces, mais également de leur accessibilité routière aux centres urbains.

Discussion

Avantages de l’indice

32La méthodologie exploratoire développée dans cette étude présente plusieurs avantages, particulièrement lorsqu’elle est mise en perspective avec les limites des indices et typologies déjà mobilisés en Wallonie. Tout d’abord, l’indice de degré de ruralité est construit à une échelle infra-communale. Cette finesse d’analyse rend possible la mise en évidence des hétérogénéités internes aux territoires, contrairement à la majorité des indices existants, généralement élaborés à une échelle administrative, comme ceux développés pour la Wallonie par la Direction du Développement Rural du Service Public de Wallonie (SPW ARNE – DDR, 2021) ou la Cellule d’Analyse et de Prospective en matière de Ruralité (CAPRU, 2017), ou encore ceux répertoriés par Kaneko et ses collègues (2021) à travers une récente revue de la littérature. L’utilisation d’une maille régulière permet de réduire certains inconvénients de l’effet MAUP (Commission Européenne et al., 2021).

33Ensuite, la nature continue des valeurs de l’indice entre 100 et 0 permet de dépasser l’approche binaire « urbain/rural », en mettant en évidence le caractère progressif et diversifié de la ruralité au sein des territoires. Bien que la logique de l’indice tende encore à opposer les valeurs élevées des zones rurales aux valeurs faibles des zones urbaines, il introduit une gradation précieuse dans l’interprétation des territoires. Ce choix méthodologique se démarque ainsi de plusieurs indices développés précédemment en Wallonie (Van Hecke, 2009 ; SPW ARNE – DDR, 2021 ; Charlier, 2023) et rejoint le principe des valeurs continues majoritairement recensé à l’international (Kaneko et al., 2021). La méthode européenne et mondiale DEGURBA (Commission Européenne et al., 2021) utilise également la grille de population de 1 km² et s’éloigne de l’approche binaire par la définition de sept classes de degré d’urbanisation. Par contre, elle tient essentiellement compte de la densité de population des mailles et leur contiguïté (dimension morphologique) mais pas de la proximité aux fonctions comme le fait l’indice développé ici.

34Par ailleurs, la combinaison des trois indicateurs permet d’enrichir la compréhension des caractéristiques morphologiques et fonctionnelles des territoires. La méthode est suffisamment flexible pour envisager une pondération différente des facteurs si cela s’avère pertinent ou pour mettre en place une approche typologique qui classerait les territoires sur la base de seuils obtenus sur les indicateurs (exemple : « peu dense et proche d’un centre urbain » versus « peu dense et éloigné d’un centre urbain »).

35Un autre point fort est l’intégration des pôles d’activités situés hors de la Wallonie, considérant les effets de bord liés à la proximité des pôles urbains transfrontaliers. Cette prise en compte est notamment pertinente dans l’évaluation de l’accessibilité géographique aux services de santé, comme le recommandent Gao et al. (2017).

36Enfin, la possibilité de superposer facilement d’autres indicateurs sectoriels, comme celui développé dernièrement sur l’accessibilité potentielle localisée aux médecins généralistes par Charlier et Vandenhooft (2025), à l’indice en fait un véritable levier analytique, permettant d’identifier de manière ciblée les territoires où se combinent forte ruralité et déficits d’offre, et d’éclairer plus précisément l’orientation des politiques d’accessibilité aux services d’intérêt public. La flexibilité de l’indice permet également, lorsque cela se justifie, d’agréger les valeurs des cellules à l’échelle communale, afin d’en faciliter l’usage par des acteurs institutionnels susceptibles d’appuyer leurs décisions sur des données territorialisées.

Limites de l’indice

37Si l’indice final se présente sur une échelle continue, la typologie des tissus urbanisés résidentiels, utilisée comme l’un des indicateurs composites, repose sur des valeurs discrètes attribuées subjectivement, ce qui peut influencer les résultats. Par ailleurs, cette typologie fonctionnelle comporte des limites (voir Charlier et Reginster, 2022a). Elle ne rend, par exemple, pas compte de caractéristiques essentielles de l’offre des services à la population (heures d’ouverture, qualité, accessibilité effective, etc.), même si elle donne une idée générale de leur présence.

  • 14 Ils ne reflètent donc pas les difficultés d’accès des personnes qui ont moins de facilité à se dépl (...)

38Par ailleurs, les dynamiques territoriales réelles actuelles – notamment les interactions entre espaces – ne sont pas directement intégrées dans cet indice qui tient plutôt compte de la distance-temps en voiture aux pôles les plus proches. Or, cette mesure reste largement théorique, elle ne reflète pas les conditions réelles d’accès aux services, qui dépendent notamment de leur disponibilité effective, des coûts, des contraintes de mobilité ou encore des pratiques de déplacement, particulièrement pour les publics vulnérables ou vieillissants. Des approches fondées sur les flux et aires d’influence observés, comme celle utilisée par l’Institut National de la Statistiques et des Etudes Economiques (INSEE) en France (Duquet-Métayer et Monso, 2019 ; INSEE, 2021), pourraient enrichir l’analyse. Cependant, ces flux (notamment les déplacements domicile-travail) ne concernent souvent qu’une minorité de la population (Pistre et Richard, 2018) et reflètent un usage intensif de la voiture particulière14. Pour mieux refléter les dynamiques territoriales, il serait pertinent d’intégrer d’autres types de motifs (scolaires, résidentielles, de loisirs…), mais les données correspondantes font souvent défaut à une échelle fine pour la Wallonie.

39D’autres limites sont liées aux contraintes techniques et spatiales des données utilisées : les imprécisions dans leur ajustement aux limites administratives, les années de référence qui varient d’un jeu de données à l’autre ou encore la mise à jour de l’indice qui dépend de l’actualisation et la mise à disposition des indicateurs composites.

40Enfin, cartographier un concept aussi subjectif et multidimensionnel que la « ruralité » implique inévitablement une simplification, laissant de côté certains aspects plus qualitatifs de ce que signifie « vivre en milieu rural ». Les choix méthodologiques dépendent des objectifs poursuivis et de la manière dont « la ruralité » est conceptualisée. La méthode se veut exploratoire, fondée sur les critères morphologiques et fonctionnels usuels avec des données disponibles à l’échelle du kilomètre carré.

Implications en termes de politiques d’accès aux services d’intérêt public

41Les décideurs politiques ont traditionnellement recours à des outils simples pour évaluer l’accessibilité aux services d’intérêt public. Dans le domaine des soins de santé de première ligne par exemple, les ratios médecin/population (RPP), calculés à l’échelle de subdivisions administratives constituent l’un des indicateurs les plus utilisés (Dewulf et al., 2013). Bien que faciles à mobiliser et intégrant à la fois l’offre et la demande, ces indicateurs présentent des limites importantes : ils ignorent les dynamiques infra-communales, la présence d’obstacles géographiques et la structure fonctionnelle des territoires, produisant ainsi des lectures agrégées qui masquent des disparités locales parfois significatives.

42L’indice de degré de ruralité développé dans cette étude constitue une alternative complémentaire. Il offre une manière différente d’appréhender les territoires, grâce une représentation plus fine et explicitement spatialisée, qui vient enrichir ce qu’apportent les indicateurs classiquement utilisés. Ce cadre permet d’aborder plus précisément les enjeux d’accès à un large éventails de services publics, comme l’éducation, la santé, la mobilité ou la culture, dont la distribution conditionne la cohésion territoriale.

43Sur le plan opérationnel, la cartographie produite fait ressortir les zones cumulant plusieurs caractéristiques particulières : faible densité de population, faible fonctionnalité et éloignement des centralités. Ces diagnostics peuvent orienter des actions différenciées, notamment dans les territoires où les conditions d’accès sont structurellement difficiles et où les populations peuvent être particulièrement vulnérables. Le caractère continu de l’indice permet de s’affranchir des limites liées aux découpages administratifs rigides et d’ajuster plus finement les politiques publiques. L’exemple de la médecine générale illustre clairement ces potentialités. Les pénuries de médecins généralistes observées dans les milieux ruraux (Ono et al., 2014) pourraient être confirmées ou nuancées en Belgique francophone grâce à une lecture territoriale plus fine, identifiant les zones où la faiblesse de l’offre coïncide avec des contraintes spatiales précises. Une telle approche pourrait ainsi affiner le ciblage de dispositifs d’incitation comme les primes « Impulseo »15, ou les mesures spécifiques de l’INAMI à destination des assistants en médecine. La granularité de l’indice permet d’éviter les effets de bord propres aux zonages administratifs rigides.

  • 16 Grille de référence de l’Union Européenne.

44Combiné à d’autres données spatialisées (dimensions sanitaires, sociales ou économiques), l’indice permet également de repérer les territoires à forts enjeux d’accessibilité et de construire des profils territoriaux de vulnérabilité plus complets, utiles pour la planification, la régulation ou l’allocation différenciée des ressources publiques. En tant que mesure continue et multidimensionnelle appliquée à la grille de 1 km² de Geostat16, l’indice constitue ainsi un outil robuste pour dépasser les approches strictement administratives et adapter les politiques d’accès aux services d’intérêt public aux besoins différenciés des territoires.

Conclusion

45L’indice développé dans cette étude pour la Wallonie offre une lecture fine et nuancée des caractéristiques urbaines/rurales du territoire, en dépassant les limites des découpages administratifs classiques. En intégrant à la fois des dimensions morphologiques (densité de population, typologie des tissus urbanisés résidentiels), et fonctionnelles (offre en services, types de services et accessibilité à ces services), il permet de mieux comprendre la diversité des contextes locaux, notamment dans les espaces généralement qualifiés de ruraux.

46Grâce aux choix méthodologiques opérés — notamment l’utilisation d’une grille régulière de 1 km², la nature continue de l’indice et l’agrégation pondérée des composantes — cet outil permet de révéler des hétérogénéités infra-communales souvent invisibles dans les approches traditionnelles. Il souligne particulièrement une caractéristique centrale de la ruralité trop peu souvent mobilisée : les distances à parcourir pour avoir accès aux services du quotidien dont ceux liés à la santé. Cette caractéristique est d’autant plus importante à prendre en compte dans un contexte de vieillissement démographique, où les difficultés de mobilité et les besoins de proximité à différents types de services sont plus prononcés, et où les évolutions prévues des structures de population laissent entrevoir une augmentation continue des besoins, rendant les enjeux d’accessibilité à la fois plus pressants et plus complexes à gérer.

47L’intérêt de cet indice se trouve renforcé par le développement d’un outil interactif en ligne, facilement actualisable moyennant la mise à jour des indicateurs composites. Ce dernier a été conçu pour permettre à divers acteurs (décideurs, chercheurs, professionnels de santé, etc.) de visualiser l’indice de manière dynamique, d’ajuster la pondération des indicateurs et de l’utiliser pour des analyses ciblées. A l’avenir, la portée de cet outil pourrait être renforcée en le croisant avec d’autres indicateurs sectoriels, de manière à enrichir la lecture des dynamiques territoriales et à mettre en évidence des configurations locales difficilement perceptibles dans l’indice seul. Cela favorisait une prise de décision éclairée, tant pour la planification et l’adaptation de l’accès aux différents services d’intérêt public que pour la réduction des inégalités territoriales qui leur sont associées. Ainsi, cet indice de degré de ruralité n’est pas seulement un outil de mesure, il peut devenir un levier stratégique pour mieux comprendre, anticiper et répondre aux enjeux spécifiques de l’accessibilité aux services d’intérêt public dans les territoires ruraux.

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Notes

1 Ces adaptations sont : l’ajustement aux frontières nationales et l’ajustement de l’extension des centres urbains aux clusters urbains denses proches.

2 Une révision des secteurs statistiques a certes été adoptée en 2025 (https://statbel.fgov.be/en/news/statistical-sectors-2025), mais elle n’a pas encore été prise en compte dans les typologies actuellement mobilisées.

3 MAUP (modifiable areal unit problem), soit l’influence d’un découpage spatial (effets d’échelle et effets de zonage) sur les résultats de traitements statistiques ou de modélisation. Le concept de MAUP est abondamment abordé dans la littérature et a été notamment théorisé par Openshaw (1984).

4 https://statbel.fgov.be/fr/themes/datalab/grid-mailles-variables

5 La taille des mailles varie entre 1 km, 500 m, 250 m et 125 m selon le nombre d’individus présents dans celles-ci : plus ils sont nombreux plus les mailles sont petites ce qui permet d’affiner les contours des peuplements à haute densité.

6 Les données disponibles au 1er janvier 2025 sont celles utilisées dans cette étude.

7 Cette dernière a été construite à partir de multiples jeux de données pour géolocaliser les services à la base de la hiérarchie des tissus : ARES Académie de recherche et d’enseignement supérieur (année scolaire 2020-2021), Fédération des maisons médicales, associations de santé intégrée (2019), FWB (2018 ; 2021), FWB-ETNIC (30/06/2019), IWEPS (2021) suite à des contacts auprès de Mutualités, UNESSA, Wallcura, Santhea, OTW, offre en bus par arrêt (novembre 2019), SNCB / NMBS Passenger Transport & Security (offre au 15/12/2019), SPF Justice (2021), SPF Santé publique (2020), SPW (2021), SPW Cadasports (2021) & STATBEL (2019).

8 https://malariaatlas.org/

9 En particulier dans les zones les moins densément peuplées du territoire.

10 Grille de référence européenne : Grilles démographique - GISCO : Informations géographiques et cartes - Eurostat.

11 https://spatialreference.org/ref/epsg/3035/

12 L’identification des zones en situation de pénurie a été réalisée sur base du tableau de l’AVIQ, reprenant les communes qui bénéficient de l’intervention de la prime Impulseo I pour la période du 01-06-2025 au 31-12-2026.

13 https://www.ccffmg.be/penurie-mg/les-primes/

14 Ils ne reflètent donc pas les difficultés d’accès des personnes qui ont moins de facilité à se déplacer, notamment en voiture car ils n’en possèdent pas ou sont trop âgés pour l’utiliser.

15 https://www.aviq.be/fr/impulseo

16 Grille de référence de l’Union Européenne.

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Table des illustrations

Titre Figure 1. Méthode de calcul de l’indice de degré de ruralité.
URL http://journals.openedition.org/belgeo/docannexe/image/92984/img-1.jpg
Fichier image/jpeg, 91k
Titre Figure 2. Indice de degré de ruralité appliqué à la Wallonie.
URL http://journals.openedition.org/belgeo/docannexe/image/92984/img-2.jpg
Fichier image/jpeg, 902k
Titre Figure 3. Indice de degré de ruralité appliqué à la Wallonie et mise en évidence des 10 % de cellules les plus rurales.
URL http://journals.openedition.org/belgeo/docannexe/image/92984/img-3.jpg
Fichier image/jpeg, 899k
Titre Figure 4. Croisement du degré de ruralité avec les communes en pénurie et en pénurie sévère et avec la localisation des médecins généralistes maîtres de stage.12
URL http://journals.openedition.org/belgeo/docannexe/image/92984/img-4.jpg
Fichier image/jpeg, 136k
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Pour citer cet article

Référence électronique

Aliz Hevesi, Florence De Longueville, Dominique Henrion, Julien Charlier et Catherine Linard, « Vers un nouvel indice de degré de ruralité pour orienter les politiques d’accès aux services d’intérêt public en Wallonie  »Belgeo [En ligne], 1 | 2026, mis en ligne le 08 avril 2026, consulté le 19 mai 2026. URL : http://journals.openedition.org/belgeo/92984 ; DOI : https://doi.org/10.4000/162u4

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Auteurs

Aliz Hevesi

Institut de recherche Transitions, Département de Géographie / Institute of Life, Earth and Environment (ILEE), Université de Namur, Belgique
ORCID 0009-0000-7136-0933
aliz.hevesi@unamur.be

Florence De Longueville

Département de Géographie / Institute of Life, Earth and Environment (ILEE), Université de Namur, Belgique
ORCID 0000-0003-3732-8694
florence.delongueville@unamur.be

Dominique Henrion

Namur Research Institute for Life Sciences (NARILIS), Université de Namur, Belgique
ORCID 0000-0003-3491-0451
dominique.henrion@unamur.be

Julien Charlier

Institut wallon de l’évaluation, de la prospective et de la statistique (IWEPS), Namur, Belgique
j.charlier@iweps.be

Catherine Linard

Département de Géographie / Institute of Life, Earth and Environment (ILEE) / Namur Research Institute for Life Sciences (NARILIS), Université de Namur, Belgique
ORCID 0000-0002-0819-7755
catherine.linard@unamur.be

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Droits d’auteur

CC-BY-4.0

Le texte seul est utilisable sous licence CC BY 4.0. Les autres éléments (illustrations, fichiers annexes importés) sont susceptibles d’être soumis à des autorisations d’usage spécifiques.

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