Capitalization of urban visual morphology: a world-model perspective from the housing market of the Taiwan region
Cette étude analyse 544 000 transactions immobilières dans la région de Taïwan pour démontrer que la morphologie visuelle urbaine se capitalise de manière significative dans les prix de l'immobilier selon des modèles distincts, dépendants du revenu, qui exacerbent l'inégalité spatiale, tout en révélant que les conditions visuelles actuelles influencent les valorisations plus que les changements futurs anticipés.
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Les gens ont toujours choisi leur lieu de résidence en fonction de ce qu'ils voient. Une rue bordée de vieux bâtiments délabrés dégage une sensation différente d'une rue aux façades fraîchement peintes et aux vitrines éclatantes ; un quartier rempli d'arbres et d'eau paraît distinct d'une grille dense de béton. Depuis des décennies, les économistes soupçonnent que ces différences visuelles modifient réellement le montant que les gens sont prêts à payer pour un logement. Ils utilisent une méthode appelée prix hédonique pour décomposer le coût d'une maison en ses différentes parties, afin de déterminer quelle valeur une caractéristique spécifique, comme une vue ou une rue calme, ajoute au prix de vente final. Si les chercheurs ont longtemps étudié l'impact des parcs ou des écoles sur la valeur des logements, l'échelle même des villes modernes rend difficile la mesure de l'« aspect » global d'un quartier de manière cohérente. Jusqu'à récemment, capturer la texture visuelle d'une ville entière nécessitait des cartes dessinées à la main coûteuses ou des enquêtes peu fiables. Aujourd'hui, grâce à des ordinateurs puissants et des caméras satellites, les scientifiques peuvent mesurer la forme visuelle des villes avec une précision auparavant impossible, ce qui leur permet de poser une question simple mais profonde : l'apparence visuelle d'un quartier se traduit-elle réellement dans le prix d'une maison, et cette valeur change-t-elle selon l'acheteur ?
Une équipe de chercheurs s'est donné pour mission de répondre à cette question en examinant le marché immobilier dans toute la région de Taïwan, analysant un ensemble massif de données comprenant près de 544 000 transactions immobilières enregistrées entre 2012 et 2026. Pour comprendre l'environnement visuel de chaque maison, ils ne se sont pas appuyés sur des observateurs humains. Au lieu de cela, ils ont utilisé des images satellites prises depuis l'espace pour créer une carte visuelle détaillée de la zone entourant chaque maison vendue. Pour chaque propriété, ils ont examiné un cercle d'un demi-kilomètre autour d'elle, calculant huit caractéristiques visuelles spécifiques. Ils ont mesuré la part du sol couverte par la végétation ou l'eau, la part de l'environnement bâti apparaissant brillante ou sombre, et la complexité de la texture des bâtiments. Ils ont également observé à quel point la luminosité variait d'un endroit à l'autre, ce qui sert de mesure du désordre visuel. En faisant correspondre ces mesures visuelles aux prix de vente réels des maisons, tout en contrôlant soigneusement l'âge et la taille des bâtiments ainsi que l'année spécifique de la vente, ils ont pu isoler exactement ce que les acheteurs payaient pour l'aspect visuel de leur quartier.
Les résultats ont révélé un modèle clair et surprenant dans la façon dont les gens valorisent ce qu'ils voient. Les chercheurs ont découvert qu'un quartier doté d'une texture de bâtiments complexe et intriquée — où le motif visuel est chargé et détaillé — commande une prime significative, ce qui signifie que les gens sont prêts à payer plus pour celui-ci. En revanche, les quartiers présentant une part élevée de pixels verts, de pixels d'eau ou de zones très brillantes ou très sombres étaient en fait décotés, se vendant moins cher que des maisons similaires dans des zones dépourvues de ces caractéristiques. Cette valeur négative pour le vert et l'eau à cette échelle locale n'était pas due à un désamour de la nature, mais parce que, dans les noyaux urbains denses de cette région, ces caractéristiques marquent souvent des zones plus anciennes et moins denses, déjà moins chères pour d'autres raisons. L'étude a montré que le marché récompense la complexité visuelle et pénalise le désordre visuel, mais que l'histoire change lorsqu'on observe comment ces valeurs ont évolué au fil du temps. Au cours de la dernière décennie, le marché est devenu encore plus critique envers les formes bâties sombres et vertes, tandis que la valeur des formes bâties brillantes et compactes a augmenté.
La découverte la plus frappante est peut-être que ces préférences visuelles ne sont pas partagées de manière égale par tous. La valeur de l'apparence d'un quartier dépend fortement du revenu des personnes qui y vivent. Dans les quartiers aisés et riches, les acheteurs accordent une grande importance à la luminosité et sont prêts à payer un supplément pour elle, tout en détestant fortement les environnements complexes et texturés. Cependant, dans les communautés à faibles revenus, c'est l'inverse qui se produit. Pour les résidents de ces zones, un environnement bâti plus lumineux est perçu comme un signe tangible d'amélioration et possède une valeur positive, tandis que les textures complexes que les acheteurs fortunés n'aiment pas ne sont pas pénalisées de la même manière. Cela crée une situation où l'environnement visuel agit comme un miroir des inégalités sociales : les caractéristiques pour lesquelles les communautés riches paient sont différentes de celles que les communautés pauvres valorisent, et les bénéfices financiers d'un « bon » environnement visuel ont tendance à profiter à ceux qui sont déjà les plus aisés.
Pour s'assurer que ces conclusions n'étaient pas un simple coup de chance lié à leurs mesures spécifiques, les chercheurs ont testé leurs résultats contre un modèle d'intelligence artificielle massif et avancé conçu pour comprendre l'imagerie satellite. Ce modèle, qui avait été entraîné sur des millions d'images du monde entier, pouvait percevoir le monde visuel de milliers de manières différentes. Les chercheurs ont constaté que leur description simple en huit caractéristiques du quartier était presque aussi efficace que le modèle complexe et de haute technologie pour prédire les prix de l'immobilier. Le modèle avancé n'apportait presque aucune nouvelle information, suggérant que les caractéristiques interprétables par l'homme qu'ils ont mesurées — comme la luminosité et la complexité de la texture — capturent l'information visuelle essentielle dont le marché immobilier a besoin. Cela signifiait également que leurs résultats étaient robustes et ne dépendaient pas d'un algorithme de type « boîte noire » que personne ne peut comprendre.
L'équipe a également exploré si les gens payaient pour le futur, en pariant sur des quartiers qu'ils pensaient voir s'améliorer avec le temps. Ils ont traité chaque quartier comme un petit système qui change au fil des années, suivant l'évolution de son apparence visuelle. Ils ont découvert que le marché immobilier ne semble pas anticiper les changements futurs. Au contraire, les prix reflètent le présent visible. Si un quartier est sur une trajectoire pour devenir plus brillant ou plus complexe à l'avenir, le marché ne paie pas de supplément pour ce potentiel aujourd'hui. En fait, dans certains cas récents, des quartiers qui s'amélioraient visuellement étaient vendus légèrement moins cher, suggérant que les acheteurs se concentrent entièrement sur ce qu'ils voient actuellement, plutôt que sur ce que le quartier pourrait devenir. Le futur visuel est si proche du présent visuel qu'il y a très peu de place pour la spéculation.
Enfin, les chercheurs ont utilisé leurs conclusions pour simuler ce qui se passerait si les urbanistes pouvaient modifier l'apparence visuelle des quartiers. Ils ont calculé l'impact financier potentiel de la réduction des zones bâties sombres ou de l'augmentation de la luminosité dans les parties les plus sombres de la ville. Leurs calculs suggèrent que si ces interventions visuelles étaient réalisées, la valeur totale des logements dans la région pourrait augmenter d'environ 350 milliards de dollars taïwanais nouveaux. Cette simulation souligne que l'environnement visuel n'est pas seulement une question d'esthétique ; c'est un actif économique tangible. Cependant, les chercheurs ont averti que ces chiffres sont basés sur un instantané des préférences actuelles et ne tiennent pas compte de la manière dont l'offre de logements pourrait changer en réponse. L'étude conclut que la façon dont nous voyons nos villes est profondément tissée dans l'économie, façonnant la capacité de chacun à vivre où il le souhaite et renforçant les clivages spatiaux qui existent déjà dans la société.
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