Avec l'IA, les « smart cities » modélisent nos comportements

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(Crédits : Tonefotografia - Fotolia)
Les villes devront accueillir une population toujours plus nombreuse. D'où de fortes contraintes en termes d'énergie, de sécurité ou de mobilité. Pour relever ces défis, de nouveaux outils permettent de suivre en temps réel les comportements des habitants et d'en prédire l'évolution.

D'ici 2050, 65 % de la population mondiale vivra dans des villes, contre 54 % actuellement. La surpopulation engendrée touchera notamment les grandes métropoles comme Dubaï, Shanghai, Singapour, qui ont démarré des projets de smart city.

« L'arrivée massive des populations pose aux élus de nouveaux défis, notamment, en termes de logement et de sécurité, mais aussi de ressources énergétiques, d'eau et de transports, qu'ils doivent mieux maîtriser et optimiser », résume Nicolas Monsarrat, directeur exécutif au sein du secteur Santé et Services publics chez Accenture, entreprise internationale de conseil en management, de services technologiques et d'externalisation.

Économie et cadre de vie

Pour séduire et retenir les jeunes talents et les ménages aisés, les villes se soucient aussi d'apporter des services de qualité ainsi qu'un cadre de vie respectueux de leur santé. Un enjeu sur lequel se mobilise notamment Paris, qui consacrera 1 milliard d'euros entre 2014 et 2020 pour rendre la ville plus durable et en optimiser le fonctionnement grâce à la collecte et l'exploitation des données provenant de caméras, compteurs, capteurs de présence, etc. En dehors de la capitale, une vingtaine d'autres villes ont entamé leur transformation digitale. À commencer par Montpellier qui a démarré il y a plus de trois ans sa mutation numérique avec IBM avant de prendre son envol en s'appuyant sur des startups auxquelles elle ouvre ses données publiques afin de développer de nouveaux services.

Pour autant, la smart city la plus aboutie proviendra probablement de la métropole de Dijon qui veut être, dès la fin 2018, la première smart city 3.0 construite avec un consortium 100 % français. Ce dernier rassemble Bouygues Energies et Services, Citelum (filiale d'EDF), Suez et Cap-Gemini. Pour financer ce projet rendu public en septembre dernier, la métropole va y consacrer 105 millions d'euros dont 53 millions en investissement. Parmi lesquels, la création dès la fin 2018 d'un centre unique de pilotage connecté aux équipements publics des 24 communes de la métropole dijonnaise, tels que les feux de circulation, éclairages, caméras de vidéoprotection et de service de voirie, etc. Grâce à ce projet, dont la gouvernance s'appuie sur l'open data, les élus dijonnais espèrent réaliser des économies d'échelle, mais aussi améliorer le cadre de vie et la sécurité de leurs citoyens.

Avec la densification urbaine se pose partout dans le monde le problème de l'insécurité. Singapour a pris le problème à bras-le-corps en lançant son programme Safe City, qui utilise des caméras vidéo dont les images sont traitées par des algorithmes de reconnaissance d'images et du machine learning afin de repérer un individu recherché, compter les gens sur un lieu public ou encore détecter un bagage isolé.

« Demain, en croisant les signaux faibles, nous pourrons identifier si le colis a été volontairement abandonné en analysant le parcours de son propriétaire », indique Laurent Stefani, directeur chargé de la technologie chez Accenture, qui estime que le succès de ces technologies dépendra de la manière avec laquelle les policiers les utiliseront.

Ce qui nécessitera une évolution de leur manière de travailler. Outre-Atlantique, c'est la décongestion du trafic urbain qui mobilise l'attention du gouvernement. Ce dernier a fait appel à Sidewalk Labs, la filiale de la maison mère du géant Alphabet, afin de mettre en place dans sept villes étasuniennes, dont San Francisco et Austin, une plateforme de big data consacrée aux transports. Baptisée Flow, celle-ci utilise la remontée de données provenant de bornes intelligentes ainsi que des outils analytiques afin d'identifier les zones congestionnées et ouvrir de nouveaux services. Par exemple, Flow aidera l'automobiliste à trouver une place de parking rapidement et proposera le meilleur itinéraire pour s'y rendre, sans craindre les embouteillages.

Optimisation énergétique

Grâce au déploiement de Flow, Google en profitera sûrement pour améliorer le système embarqué de ses voitures autonomes. Ce mode de transport est perçu par les experts comme une solution efficace à la congestion urbaine, puisqu'elle ouvre la voie au covoiturage urbain automatique. Un domaine sur lequel travaille d'ailleurs la startup française Karos. Basée en France, elle compte parmi ses 19 collaborateurs 5 docteurs et ingénieurs en IA à La Celle-Saint-Cloud (Yvelines). Son équipe a mis au point une application consacrée au covoiturage en zone rurale et périurbaine. Surtout, elle optimise la mise en relation des conducteurs avec leurs passagers grâce à une application smartphone qui récupère en continu leurs traces de géolocalisation.

« Avec ces données, notre assistant intelligent apprend et comprend en continu leurs habitudes de déplacement et anticipe ainsi les trajets », précise Olivier Binet, le CEO de l'entreprise, qui a passé un accord pour interfacer son application de « court-voiturage » avec Île-de-France Mobilités (anciennement Stif).

En faisant coïncider le covoiturage avec le trafic des RER, celle-ci permet à ses utilisateurs de gagner quotidiennement près de 24 minutes par trajet.

Autre enjeu sur lequel phosphorent les smart cities : leur capacité à prédire l'évolution de la consommation énergétique de leur population. Un sujet sur lequel phosphore l'Institut de recherche technologique SystemX, qui est dédié au domaine de l'ingénierie numérique du futur. Il compte dans ses effectifs une demi-douzaine de docteurs et d'ingénieurs en IA qui travaillent notamment sur des programmes de recherche sur les smart cities orientés sur la mobilité et l'énergie.

« Sur ce second point, nous allons aider les villes à faire évoluer leur politique d'investissement énergétique en nous basant sur les consommations actuelles de leurs citadins. Grâce à la collecte de données dans les foyers, nous pourrons prédire l'évolution de leur consommation en tenant compte de certains paramètres comme leur profil socio-économique, le type d'énergie habituellement consommée, son prix etc. », indique Charles Kremer, directeur du programme territoires intelligents à l'IRT.

À l'échelle du bâtiment, il sera aussi possible de faire des recommandations aux occupants d'un logement en anticipant leurs besoins tout en tenant compte du prix de l'énergie et de l'ensoleillement.

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Commentaires
a écrit le 03/01/2018 à 17:49 :
Modéliser ( donner un modèle ) ou bien
Conditionné ?
Vous savez l’homme qui naît sur terre a au moins plusieurs moules de conditionnement
L’homme a plusieurs profils
Et certains ne voudront pas de ce modèle
Tous les conditionnements ne plaisent pas à tous
Le mieux c’est le modèle flexible , sans engagement, sans prise de tête , sans stress...
a écrit le 31/12/2017 à 19:26 :
ca a toujours existe
et on sait ou ca a pose probleme
mainttenant, oui, vu qu'on nous a annonce que des stacked encoders ca reglait tout, oui forcement, l'ai a de beau jours...........
moi je jubile a voir ces milliards qui vont partir en fumee, sur des projets a la con, mal ficeles, et detectes par l'ai...........
oui, parce que quand on joue au con et que ca marche pas, c'est dur a tous les niveaux d'accuser l'ai !
c'est comme avec les erp!
quand l'erp dit une connerie, si vous suivez, ok, l'erp est intelligent, mais c'est un humain qui va se faire souffler dans les bronches, et c'est rarement le gras consultant............
et si l'ai peut me donner les 6 numeros du loto, merci ( vu que 2 lois de proba antinomiques s'y percutent, je lui souhaite du plaisir!)

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