Sexe, data et smart cities

La data a deux forces auxquelles nous ne pouvons pas échapper : elle révèle des vérités que nos discours cachent et elle permet, quand il y en a vraiment beaucoup et qu'on peut l'analyser à fond (data analytics) de rendre compte de situations complexes en temps réel, voire de prévoir ce qui pourrait arriver et donc d'agir en conséquence

Mais commençons par le sexe. Un merveilleux article - plein d'humour en demi teinte comme il sied à son auteur économiste - révèle "tout ce que vous avez toujours voulu savoir à propos du sexe et que vous n'aviez pas les données pour demander". Publié par le New York Times du 25 janvier il montre que les hommes affirment avoir 63 rapports sexuels par an (dont 23% avec des préservatifs) alors que les femmes n'en avouent que 55 (dont 16% avec des préservatifs). Si c'était vrai, 2,7 milliards de capotes auraient été vendues. Or le nombre réel ne dépasse pas 600 millions. L'ensemble des données révèle que les États-Uniens n'ont pas plus de 30 relations sexuelles par an. Comme prévu, les hommes sont obsédés par la taille de leur pénis. Ils apprendront avec plaisir (d'un autre ordre) qu'ils s'en inquiètent 170 fois plus que leurs compagnes ne se préoccupent des dimensions de celui de leur(s) partenaire(s). Mieux encore, 40% qui parlent de "douleurs" semblent le trouver... trop grand.

Comment ne pas en conclure que la data peut nous être utile ? C'est encore plus vrai pour les villes pour lesquelles elle révèle ce que la complexité urbaine nous empêche de voir. Des exemples concrets nous permettront d'y voir plus clair.

L'efficience de la data dans la ville

Barcelone se dote de lampadaires intelligents (dans certaines rues). Équipés de LED ils peuvent baisser en intensité quand personne ne passe. Ils permettent aussi de recueillir des infos sur la quantité de CO2 ou le bruit et de fournir du Wifi. Philips parle de 70% d'économies en électricité. Cisco affirme qu'on peut atteindre 80%. Énorme si l'on songe que la consommation d'électricité d'une municipalité peut provenir à 40% de l'éclairage public. C'est mieux que de l'éteindre.

Aux États-Unis, les habitants de plusieurs grandes villes, dont San Francisco ou Denver, peuvent utiliser une application de SpotHero.com pour trouver une place où garer leur voiture, la réserver puis s'y rendre. Ils évitent ainsi le "parking stress" bien connu et limitent l'occupation inutile de la voie publique.

J'ai un faible pour FallingFruit.org qui recueille sur une carte interactive du monde le plus grand nombre possible de lieux où trouver des légumes, des fruits, et plein d'autres ressources alimentaires. Fin janvier 2015, le site affirmait recenser 1122 comestibles différents dans un peu moins de huit cents mille points. On y trouve des arbres fruitiers dans des lieux publics, des potagers de l'agriculture urbaine ou des petits coins secrets dans lesquels prospèrent les herbes sauvages. Dans tous ces cas il s'agissait simplement de recueillir des données pour les mettre, aussi rapidement que possible, à disposition des usagers.

"Data driven city"

Un superbe exemple d'un niveau plus sophistiqué est donné par la réduction des incendies dans la ville de New York. La modélisation de données sur les modifications illégales d'appartements (réalisées dans le non respect des normes de sécurité) et d'informations de type économique (non-paiement des loyers ou déclaration de forclusion pour non paiement d'hypothèques) permet à la municipalité de déterminer les situations de plus grands risques pour y envoyer ses inspecteurs en urgence. Ça leur a permis de multiplier par cinq leur efficacité.

A l'origine de ce travail on trouve Michael Flowers, Chief Analytics Officer de la ville pour Michael Bloomberg (maire de 2001 à 2013). Il tire de son travail plusieurs leçons utiles. La première est qu'il faut passer du recueil de données (data collection) à leur mise en relation (data connection). La difficulté étant qu'elles proviennent de départements différents utilisant souvent des façons différentes de les classer. La seconde est qu'en dépassant cette simple agrégation on doit passer à la "data-driven city", la ville guidée par la data. L'autre pôle étant bien sûr la ville guidée par ses citoyens... se servant des données.