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Les données passent à l'action

Publié le

La data La data est le levier de la ville intelligente. Illustration avec six solutions développées au sein du programme DataCity Paris.

Les données passent à l'action
Éclairage adaptatif

Les entreprises citées

En partenariat avec Industrie Explorer

Lheure est à l’action. La smart city peut et doit dépasser le stade de concept nébuleux pour se concrétiser dans des applications au service de la ville et de ses habitants. Les données s’imposent comme le levier de cette transformation. Pour les villes, le cap fixé est celui de l’open data, la mise à disposition des données d’intérêt général exigée par la loi Lemaire. Nombre de métropoles comme Lille ou Paris ont déjà bien avancé, aidées par des spécialistes tel l’éditeur OpenDataSoft. Mais, avant même leur publication, l’harmonisation et le nettoyage des multiples jeux de données existants représentent un chantier majeur [lire l’entretien page 48]. Ce n’est que le début : les opérateurs privés sont aussi concernés par l’open data et les outils qui permettront une véritable politique locale des données restent à mettre en place, comme le souligne le rapport de l’ex-député Belot remis au Premier ministre en avril dernier.

Mais faire fructifier la donnée est d’ores-et-déjà possible. Le programme DataCity Paris, mené par l’incubateur Numa et la Ville de Paris et qui va être étendu à des dizaines de métropoles en partenariat avec le C40 – réseau de villes engagées dans la lutte contre le changement climatique –, montre la voie. Clémence Fischer, la directrice du programme à Numa, résume son approche : « Partir de problèmes précis identifiés par les citoyens, les services de la ville et les opérateurs ; réaliser des croisements inédits de données publiques et privées ; faire appel à des start-up pour leurs compétences et leur rapidité d’exécution. » Illustration avec six solutions parmi la dizaine retenue. 

Éclairage adaptatif : Améliorer l’optimisation énergétique

  • Partenaires Dataiku, Quantmetry, Bouygues énergies & services, SFR
  • Données clés Géostatistiques de SFR, de la Ville de Paris et de Bouygues
  • Enjeu data Mettre les données télécoms au service de l’optimisation énergétique

C’est une première mondiale selon DataCity Paris : des données de téléphonie mobile sont utilisées pour de l’optimisation énergétique. Une solution a été développée, permettant de réduire l’intensité de l’éclairage des rues quand elles sont peu fréquentées. Une idée qui butait sur les coûts associés à la mise en place de capteurs de présence. Là, les partenaires ont tenté une approche innovante : mesurer la fréquentation du trafic à partir des données de géolocalisation des téléphones de SFR. Un double défi. D’abord concilier les mailles géographiques de SFR et celles des 199 000 réverbères, puis obtenir un bon niveau de fiabilité de la mesure du trafic en distinguant dans une zone donnée les personnes à l’intérieur d’immeubles de celles dans la rue. Dataiku et Quantmetry ont pu développer un modèle de prédiction en croisant les données de SFR avec celles en open data de la ville. Au total, des dizaines de jeux de données et des analyses poussées ont été nécessaires. À la clé, la validation de l’approche et une nouvelle carte d’éclairage des rues en heures creuses. De quoi réduire à terme la consommation d’électricité de 5 à 6 %, soit une économie annuelle de 700 000 euros. 

Logistique fluidifiée : Modéliser l’impact des livraisons sur le trafic

  • Partenaires Colisweb, La Poste, Setec
  • Données clés Historique de livraisons de La Poste (trajets, véhicules, clients, biens…)
  • Enjeu data Passer des données au modèle

Trois fois plus de colis seront livrés à Paris en 2025. Comment faire pour que les embouteillages et les émissions de CO2 ne croissent pas d’autant ? Des aménagements urbains ciblés et des pratiques de livraison spécifiques devront être élaborés. Encore faut-il savoir anticiper leur impact. La start-up Colisweb a nourri ses algorithmes, codéveloppés avec l’Inria (Institut national de recherche en informatique et en automatique), des données de trois mois de livraisons fournies par La Poste (qui achemine les trois quarts des colis) pour bâtir un modèle capable de relier dispositif logistique et infrastructure urbaine. De quoi simuler, d’une part, l’impact d’aménagements urbains sur la logistique en termes de coût, de temps et d’émissions de CO2, et, d’autre part, de recommander une flotte idéale de véhicules de livraison adaptée à une zone urbaine particulière. 

Aménagements urbains : Prendre en compte l’avis des habitants

  • Partenaires Semaest, ZenCity, Apur, Nexity
  • Données clés Internet et réseaux sociaux
  • Enjeu data Sonder l’opinion via les réseaux sociaux

La ville intelligente se doit de prendre en compte la voix de ses habitants pour définir son développement. Encore faut-il pouvoir accéder aux avis et opinions des citoyens. C’est ce qu’ont réalisé les porteurs de ce projet en s’appuyant sur la solution d’intelligence artificielle de la start-up ZenCity. S’attachant aux cas de l’implantation de pistes cyclables dans le XIe arrondissement de Paris et de commerces dans la ville de Trappes, ZenCity s’est nourrie de plus de 300 000 commentaires, posts et autres tweets collectés auprès de 171 sources du web et des réseaux sociaux. Environ 10 000 d’entre eux ont été tagués par la start-up pour apprendre à l’algorithme à classer l’expression d’une opinion suivant son sujet (sécurité, éducation, environnement…) et sa tonalité (positive, neutre ou négative). Un tableau de bord a ainsi été construit pour visualiser ces informations, identifier des tendances et créer des alertes. Le tout permettant d’accéder à une opinion publique parfois occultée comme le soulignent les porteurs de cette solution : alors que le projet de pistes cyclables avait suscité des manifestations d’opposants, ZenCity a enregistré 75 % d’avis positifs à son sujet. 

Suivi des flux touristiques : Parfaire l’offre de services

  • Partenaires AID, Cisco, SFR, Mastercard, Uber
  • Données clés Roaming de SFR, transactions Mastercard, trajets Uber
  • Enjeu data Croiser les données tous azimuts

Comment optimiser les services aux touristes étrangers alors que leurs habitudes évoluent à grande vitesse ? La question se pose d’autant plus qu’ils dépensent bien moins à Paris qu’à New York. Pour y répondre, AID – Add intelligence to data – a développé avec ses partenaires une application permettant de visualiser les déplacements et les activités des touristes étrangers dans Paris. Au cœur de la solution, un croisement inédit de données : la géolocalisation des téléphones en roaming par SFR, les achats par catégories enregistrés par Mastercard et les données de prise en charge et de dépose des utilisateurs étrangers d’Uber. Un petit exploit alors qu’Uber refuse par exemple de communiquer ses données à la ville de New York. Le croisement de ces données n’a pas été sans mal, notamment avec les différences de systèmes de géolocalisation de SFR et Mastercard, mais l’application arrive à montrer parmi 15 nationalités qui achète quoi et où. De quoi mesurer l’impact de la mise en place de nouvelles offres ou… déclencher un branle-bas de combat boulevard Haussmann quand un afflux d’Américains est détecté. 

Collecte des déchets : Réduire le temps des bennes sur les trottoirs

  • Partenaires Suez, Craft.ai
  • Données clés GPS des camions-bennes et de collecte, météo
  • Enjeu data Exploiter les données grâce à l’intelligence artificielle

Les poubelles qui encombrent parfois les trottoirs parisiens ou qui traînent devant bars et restaurants sont une nuisance pointée par les Parisiens. Difficile pourtant d’améliorer les choses quand on ne sait qu’à plus ou moins deux heures près le moment où passera le camion-benne. Pourtant, Suez et la ville disposent des historiques de déplacement des 500 camions-bennes parisiens, équipés de GPS, ainsi que des données de collecte des 440 000 poubelles, équipées de puces lues par les camions. Les données étaient là, mais Suez ne trouvait pas de solution pour les exploiter. La start-up Craft.ai a utilisé ce riche historique sur un territoire test au sein du XIVe arrondissement pour apprendre à son modèle d’intelligence artificielle à prédire l’heure de collecte des bennes suivant leur localisation, la météo… Résultat : l’heure de passage du camion-benne est connue à plus ou moins une heure près avec une certitude de 95 %. Elle est communiquée aux concierges et autres utilisateurs qui s’inscrivent sur le site Monservicedechets.com de Suez de façon à ce qu’ils sortent les poubelles le plus tard possible. Et une fois la collecte réalisée, une alerte signale qu’il est possible de les rentrer. 

Gestion de l’énergie : Traquer la consommation des bâtiments

  • Partenaires BeeBryte, Setec
  • Données clés Consommation d’énergie, température, présence et hydrométrie de bâtiments publics
  • Enjeu data Faire de la donnée un levier actionnable

Améliorer l’efficacité énergétique des villes passe naturellement par la surveillance des consommations des bâtiments publics. Mais même si ces derniers sont bardés de capteurs, les occupants et les gestionnaires des écoles, gymnases et autres crèches n’ont pas accès aux données techniques qui, en outre, sont généralement peu intelligibles. La start-up BeeBryte et Setec ont donc travaillé avec les gestionnaires de bâtiments pour identifier les informations prioritaires et créer un tableau de bord de visualisation en temps réel des consommations qui leur permet d’agir ainsi qu’un système de suivi personnalisé des efforts de maîtrise de l’énergie, avec des alertes. De quoi, selon la Ville de Paris, libérer pour la première fois des informations détenues par les opérateurs privés ou les services techniques pour les mettre à disposition de ceux qui ont la main sur les consommations. 

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