La satisfaction du cadre de vie est un déterminant majeur de la satisfaction résidentielle, dont l’impact sur la mobilité résidentielle, le bien-être et la santé n’est plus à démontrer (Tannier et al., 2016 ; Leslie et Cerin, 2008). Parmi les composantes physiques du cadre de vie, les caractéristiques visuelles et sonores sont relativement essentielles, mais leur influence simultanée sur la satisfaction du cadre de vie a jusqu’ici été peu analysée, et l’a été de manière très partielle (Gille et al., 2017). Dans un contexte de planification et de développement urbain et régional, il est donc aujourd’hui difficile de prendre en compte cette dimension perceptive, malgré la diversité et l’importance des enjeux sous-jacents. Cette difficulté tient non seulement au manque de connaissances scientifiques mais également à l’absence d’outil de diagnostic. Afin de combler cette lacune, nous proposons une analyse intégrée de l’influence des caractéristiques visuelles et sonores sur la satisfaction du cadre de vie. Pour pouvoir être utile aux décideurs, l’usage de données de perception du cadre de vie et de métriques de visibilité et sonores est envisagé. L’hypothèse principale est que ces 2 types de métriques sont complémentaires pour i) expliquer la satisfaction du cadre de vie ii) cartographier le potentiel de satisfaction sur l’ensemble du territoire étudié. Les données de perception sont issues d’une enquête conduite en 2009 dans une zone périurbaine du nord-ouest de Besançon auprès de 845 individus géolocalisés à l’adresse. Le niveau de satisfaction du cadre de vie correspond aux coordonnées des individus sur l’axe 1 d’une analyse des correspondances multiples (ACM) appliquée aux réponses des enquêtés (Youssoufi et Foltête, 2013). Les métriques de composition et de configuration du paysage visible sont calculées à partir de données numériques et à l’aide de l’outil Pixscape (Sahraoui et al., 2018). Les métriques sonores correspondent aux niveaux sonores moyens causés par les infrastructures routières pendant les périodes du jour, du soir et de la nuit et sont calculées à l’aide de l’outil MITHRA-SIG. Une analyse statistique multivariée de type « partial least square path modeling » (PLS-PM) est ensuite appliquée, afin d’expliquer le niveau de satisfaction du cadre de vie à partir de variables combinant les différentes métriques en fonction de leur cohérence thématique. Trois modèles sont appliqués successivement : i) avec les seules métriques de visibilité ii) avec les seules métriques acoustiques iii) avec les 2 types de métriques. Les paramètres statistiques sont ensuite utilisés pour cartographier le potentiel de satisfaction sur l’ensemble de la zone d’étude. Le premier modèle permet de mettre en évidence le rôle positif de certains attributs paysagers tels que la vue sur des paysages forestiers ou l’ouverture paysagère. Le second modèle a un pouvoir explicatif moindre mais souligne le rôle de l’écart entre les niveaux sonores du jour et de la nuit. Le troisième modèle améliore la performance globale du modèle, ce qui démontre la complémentarité des dimensions visibles et sonores. Cette complémentarité est d’autant plus manifeste dans la comparaison des cartes de potentiel de satisfaction du cadre de vie.