摘要：L'objectif de l'article est d'apporter une contribution à l'analyse des effets spatiaux lorsque l'on utilise des données géoréférencées empilées dans le temps, c'est - à - dire pour lesquelles l'observation des données dans le temps n'est pas régulière. La modé- lisation et le traitement des effets spatiaux en statistiques et en économétr ie spatiale s'appuient largement sur la construction de matrices de pondérations spatiales quelle que soit la structure temporelle des bases de données. Les conséquences de ces pra- tiques sont analysées en proposant, d'une part, de modéliser des matrices de pondé- rations spatio - temporelles et en effectuant, d'autre part, différentes applications sta- tistiques et économétriques. Le sujet de l'autocorrélation spatiale, de par sa mesure via les tests statistiques et de par son contr.le via l'estimation de modèles autoré- gressifs spatiaux constitue le c.ur de l'analyse. Un exemple d'opérationnalisation est présenté à partir de données de transactions immobilières résidentielles. L'article montre comment le fait d'ignorer la dimension temporelle peut influencer la me sure du degré de dépendance spatiale et notamment surévaluer cet effet
