Mise à niveau de vos indicateurs ArcGIS Urban : analyses prévisionnelles pour les urbanistes

Les indicateurs figurent parmi les fonctionnalités les plus puissantes d’ArcGIS Urban, mais leur complexité les rend souvent intimidants pour les utilisateurs moins expérimentés. Ce billet de blogue montre comment exploiter les indicateurs pour réaliser rapidement des calculs complexes, en expliquant comment configurer une analyse prévisionnelle adaptée à tout modèle ou plan Urban.

Les indicateurs figurent parmi les outils les plus souples et puissants de la boîte à outils d’ArcGIS Urban. Bien configurés, ils permettent aux urbanistes de quantifier et de comprendre précisément l’impact des projets et des développements potentiels. Toutefois, il est facile de passer à côté de tout le potentiel des indicateurs dans Urban. Plusieurs utilisateurs se limitent à configurer les trois indicateurs principaux, soit la population, les ménages et les emplois, et s’arrêtent là. Bien qu’il s’agisse évidemment de valeurs essentielles à modéliser, les indicateurs peuvent offrir beaucoup plus, qu’il s’agisse d’évaluer l’effet des politiques de zonage inclusif proposées sur le nombre d’unités abordables ou de comprendre l’impact du ruissellement causé par de fortes pluies à l’échelle de chaque site.

Dans ce billet de blogue, nous examinerons en profondeur l’utilisation des indicateurs pour réaliser facilement une évaluation importante qui échappe souvent à l’attention des urbanistes : l’analyse prévisionnelle.

Les analyses prévisionnelles sont des études de faisabilité financière généralement effectuées par les promoteurs immobiliers afin d’évaluer la viabilité d’un projet de développement. Toutefois, la capacité de réaliser ce type d’analyse est tout aussi essentielle pour les urbanistes municipaux. Ceux-ci, lorsqu’ils tentent de mettre en œuvre des politiques de logement abordable, sont souvent confrontés à des réticences de la part des promoteurs, qui peuvent soutenir que ces politiques rendent les projets économiquement non viables. En intégrant l’analyse prévisionnelle dans nos processus d’élaboration de politiques, nous pouvons cependant fournir aux promoteurs des données concrètes démontrant qu’une politique de logement plus équitable peut tout de même être rentable.

Alors, comment tirer parti des indicateurs d’ArcGIS Urban pour réaliser une analyse prévisionnelle sur-le-champ? Voyons cela de plus près.

Remarque : L’analyse prévisionnelle que nous allons configurer est une analyse simple et statique, de type estimation sommaire, généralement réalisée par les promoteurs aux premières étapes d’exploration d’un projet. Des analyses plus avancées, comme l’analyse des flux de trésorerie actualisés, sont possibles, mais elles dépassent la portée de ce billet de blogue. De plus, aux fins de ce billet, nous nous concentrerons sur une analyse prévisionnelle pour un immeuble en copropriété résidentielle (plutôt que pour un immeuble locatif construit à des fins précises).

Première partie : revenus prévus

Pour finaliser la configuration de nos indicateurs d’analyse prévisionnelle, nous devons définir les deux volets de l’équation du profit : les coûts prévus et les revenus prévus. Nous allons commencer par les revenus.

Pour déterminer nos revenus prévus, nous devons calculer le nombre d’unités résidentielles de différentes tailles (1 chambre, 2 chambres, 3 chambres) que notre projet de développement pourrait contenir. Ensuite, en utilisant un prix de vente estimé pour chaque type d’unité, nous pourrons calculer le revenu total. Commençons par configurer nos variables d’entrée : nous allons ajouter des indicateurs de type « Variable » pour la superficie d’une unité d’une chambre (m²), le prix d’une unité d’une chambre ($) et la proportion cible d’unités d’une chambre (%). Nous n’attribuerons pour le moment aucune valeur aux variables ajoutées à nos indicateurs. Cela nous permettra de les ajuster facilement lorsque nous évaluerons différents sites de développement.

Les icônes d’avertissement jaunes indiquent que nous n’avons pas défini de valeurs pour chacune des variables. Nous pouvons les ignorer pour l’instant.

Ensuite, nous devons déterminer combien d’unités d’une chambre nos immeubles peuvent réellement contenir. Pour commencer, nous aurons besoin d’un indicateur qui calcule la superficie de plancher nette de tous les espaces résidentiels. Nous allons ajouter « Superficie nette » comme indicateur d’entrée (disponible dans le menu déroulant « Espaces »), puis ajouter un indicateur paramétrique du type d’utilisation d’espace que nous appellerons « Filtre résidentiel ».  Nous configurerons ce filtre résidentiel avec une valeur de 1 pour nos types d’utilisation d’espace résidentiel. Ensuite, nous ajouterons un opérateur de multiplication (appelé « Superficie de plancher résidentielle nette ») pour multiplier ces deux indicateurs. Cela permet d’exclure de notre calcul la superficie de plancher correspondant aux espaces non résidentiels de l’immeuble.

Ensuite, nous multiplierons cette nouvelle superficie de plancher résidentielle nette par notre proportion cible d’unités d’une chambre (%), ce qui nous permettra de calculer la part de l’espace résidentiel prévue pour les unités d’une chambre. Nous diviserons ensuite cette valeur par notre indicateur de superficie d’une unité d’une chambre (m²) afin de déterminer le nombre d’unités pouvant être aménagées dans cet espace. Enfin, nous multiplierons ce nombre d’unités par le prix d’une unité d’une chambre. Cela nous donnera le revenu total prévu provenant des unités d’une chambre.

Configuration des calculs des indicateurs d’espace résidentiel et d’unités d’une chambre.

Ensuite, nous répéterons simplement les étapes ci-dessus pour les types d’unités de deux chambres et de trois chambres. Une fois que c’est terminé, nous additionnerons tous nos indicateurs de revenus prévus distincts afin d’obtenir un indicateur de revenu total prévu.

Le graphe complet des indicateurs donnant lieu à une valeur de revenu prévu.

Deuxième partie : coûts prévus

Plusieurs éléments entrent dans le calcul des coûts d’une analyse prévisionnelle, notamment :

• Coût du terrain

• Coûts de construction directs

• Redevances d’aménagement et autres coûts indirects

• Intérêts sur le prêt de construction

Passons en revue chacun de ces éléments, en commençant par le coût du terrain. Ce dernier est souvent exprimé en coût par m². Nous allons donc d’abord ajouter une nouvelle variable représentant ce coût, en laissant encore une fois la valeur vide pour pouvoir l’ajuster ultérieurement, selon chaque site. Ensuite, nous ajouterons la superficie de la parcelle (disponible sous le menu déroulant Parcelle) comme donnée d’entrée et multiplierons ces deux valeurs pour obtenir le coût total du terrain.

Configuration du calcul du coût du terrain

Ensuite, passons aux coûts de construction directs. Nous allons ajouter un indicateur paramétrique de type d’utilisation d’espace, dans lequel nous saisirons le coût de construction par m² pour différents types d’espaces (le Guide des coûts de construction du Groupe Altus est une excellente référence canadienne gratuite pour ces informations). Ensuite, nous ajouterons Superficie d’espace comme indicateur d’entrée (sous l’onglet Espaces) et multiplierons les deux pour obtenir le coût total de construction. À ce coût estimé, les promoteurs prévoient habituellement une marge de contingence. Pour tenir compte de cet élément, nous pouvons ajouter un nouvel indicateur de type variable afin de saisir le pourcentage de contingence pour les coûts directs, puis le multiplier par notre coût total de construction estimé.

Configuration des calculs des coûts de construction directs et de la marge de contingence associée

Passons maintenant aux coûts indirects, qui représentent toutes les dépenses de développement autres que la construction, comme les services professionnels (urbanistes, avocats, architectes), les frais de demande de développement, les permis, et plus encore. En général, ces coûts sont estimés en pourcentage des coûts de construction prévus. Nous allons répéter les étapes utilisées pour calculer la marge de contingence des coûts directs, ajouter une variable pour représenter le pourcentage de coûts indirects, puis multiplier cette variable par le total des coûts directs. Ensuite, nous ajouterons une marge de contingence supplémentaire pour les coûts indirects, en prenant les coûts indirects calculés et en appliquant un pourcentage additionnel pour cette contingence.

Configuration des calculs des coûts indirects et de la marge de contingence associée

Un élément des coûts indirects que nous pouvons calculer avec une assez grande précision est celui des frais de développement, qui, pour les projets résidentiels, sont généralement calculés à l’unité. Nous allons d’abord ajouter une variable pour saisir les frais de développement par unité fixés par notre municipalité. Ensuite, nous additionnerons les indicateurs du nombre d’unités de 1, 2 et 3 chambres créés dans la section des revenus pour obtenir un total du nombre d’unités. Nous multiplierons enfin ce total par la valeur des frais de développement afin de calculer les frais de développement totaux.

Configuration des calculs des coûts indirects et de la marge de contingence associée

Nous allons ensuite additionner les résultats de tous les calculs ci-dessus : coût du terrain, coûts directs et marge de contingence, coûts indirects et marge de contingence ainsi que les frais de développement, afin d’obtenir le coût total du projet avant financement.

Les coûts du terrain ainsi que les coûts directs et indirects sont additionnés dans un nouvel indicateur.

Une fois ce calcul effectué, le dernier élément du casse-tête des coûts est l’intérêt prévu sur les prêts contractés pour financer le projet. La valeur du prêt peut être calculée en multipliant le coût total avant financement par le ratio prêt-coût, c’est-à-dire le pourcentage du coût de développement couvert par des prêts. Nous allons donc d’abord ajouter une variable pour saisir ce ratio, puis multiplier le coût de développement par celui-ci. Maintenant que nous avons le montant total du prêt prévu, il ne reste qu’à calculer les intérêts que le promoteur devra payer sur ce prêt. Pour ce faire, nous ajouterons trois autres variables : le taux d’intérêt du prêt, la durée du prêt et le solde moyen du prêt en pourcentage. Si l’on suppose que le promoteur rembourse le prêt par versements égaux chaque année, ce pourcentage peut être fixé à 50 %. En multipliant le montant total du prêt par ces valeurs, nous pouvons estimer le montant des intérêts. Enfin, en ajoutant ce montant au coût total avant financement, nous obtenons le coût total prévu de développement.

Calculs finalisés des intérêts sur le prêt de construction et des coûts totaux de développement.

Conclusion

Bravo de vous être rendu jusqu’ici! Nous avons presque terminé. Il ne nous reste plus qu’à ajouter quelques indicateurs finaux qui nous permettront de comparer nos revenus prévus à nos coûts prévus afin de déterminer la faisabilité des projets de développement.

Nous allons d’abord calculer le profit prévu en soustrayant simplement le coût total de développement du revenu total prévu des ventes. Ensuite, le dernier calcul à effectuer est celui du taux de rendement du profit sur les revenus. Il s’agit de l’une des mesures les plus utilisées par les promoteurs pour évaluer la faisabilité d’un projet. Nous pouvons l’obtenir en divisant le profit prévu par le revenu prévu, ce qui donnera un pourcentage. Le seuil visé par les promoteurs est le plus souvent d’environ 15 %.

Calculs finaux du profit.

Et voilà! Nos indicateurs sont configurés et nous sommes prêts à commencer l’analyse de sites! Pour utiliser ces calculs sur un site précis, commencez par créer un plan dans ArcGIS Urban couvrant la zone du site. Ensuite, ouvrez le graphe des indicateurs dans le plan et saisissez toutes les variables définies plus haut, selon votre compréhension du contexte de développement de votre municipalité. Enfin, travaillez simplement dans vos scénarios d’aménagement urbain; Urban calculera automatiquement tous les indicateurs de sortie en temps réel.

Ce projet présente un ratio profit-revenu prévu de 11 %, ce qui est inférieur à ce que la plupart des promoteurs accepteraient. Grâce à cette information, nous pouvons envisager des moyens d’augmenter ce ratio, par exemple en assouplissant le zonage ou en offrant des incitatifs.

J’espère que cet indicateur prévisionnel de base vous aidera à mieux évaluer la faisabilité de vos projets ou de vos orientations stratégiques, du point de vue d’un promoteur immobilier. Cette analyse prévisionnelle reste assez simple. Considérez cette configuration comme un point de départ que vous pourrez améliorer et approfondir pour mieux comprendre la puissance des indicateurs dans ArcGIS Urban, qui permettent de suivre et d’évaluer même les mesures de performance les plus complexes.

Ce billet a été écrit en anglais par Ridley Soudack et peut être consulté ici.