Par Frédéric Duriez  | f.duriez@cursus.edu

Quand ce sont les villes qui apprennent de leurs habitants

Créé le samedi 6 mai 2017  |  Mise à jour le lundi 15 mai 2017

Quand ce sont les villes qui apprennent de leurs habitants

La ville, ça s'apprend

Vivre dans une ville, c'est acquérir une multitude de compétences informelles. On peut citer l'orientation dans un espace dense, l'anticipation des moments où tel ou tel lieu peut être animé, mais aussi la marche dans une foule compacte, la maîtrise des usages dans les transports en commun, etc.

Les citadins savent à quelle heure faire leurs achats ou prendre les transports pour voyager assis. Ils connaissent aussi les horaires où certains quartiers sont animés ou lugubres. Les compétences s'étendent aux comportement et à la motricité. Quand traverser alors que le feu tricolore est au rouge ? Comment slalomer entre les passants si on est pressé ? Comment saluer lorsqu'on entre dans un magasin, un lieu public ?

Ces savoir-faire et comportements implicites sont sans cesse remis en cause et réactualisés. Nous n'en sommes conscients que lorsque nous changeons d'environnement géographique, de ville, voire de quartier.

Mais une ville, ça apprend aussi

la ville connectée

Dans Big Data, penser l'homme et le monde autrement, Gilles Babinet montre comment les villes apprennent de leurs habitants pour mieux s'y adapter. Il nous donne quelques exemples relatifs au transport, à la sécurité et à la gestion des ressources.

Des feux tricolores qui fonctionneraient avec une régularité de métronome provoqueraient rapidement des embouteillages. Les flux de circulation ont souvent un débit important auquel les méthodes classiques ne permettent plus de faire face. En revanche, le traitement de grandes quantités de données peut nous aider. Ainsi, nous dit Gilles Babinet, nous savons que la plupart des personnes dans une voiture ont un smartphone sur elle. On sait aussi qu'en moyenne, une voiture compte 1,3 personne, chiffre qui peut s'affiner selon les villes et les périodes. Une vingtaine de téléphones qui progressent de manière uniforme et marquent des arrêts réguliers ? Très probablement un bus. Dès lors, on peut connaître en temps réel le nombre de véhicules sur une voie, la vitesse de déplacement des véhicules, et suivre la progression des bus.

Dès lors, il devient possible d'adapter le rythme des feux tricolores et faire intervenir des agents peut donc se faire avec une plus grande souplesse, quasiment en temps réel.

Avec les données anonymes que collectent les opérateurs téléphoniques, les services d'une ville peuvent donc analyser l'état du trafic à tout moment, et adapter les feux et les outils de régulation. On peut aller plus loin, et par exemple anticiper les sorties d'écoles ou de spectacles, les embouteillages et accidents qui bloqueraient la circulation ou les travaux de voirie.

Le site objetconnecte.com donne de nombreux exemples qui émergent de manière expérimentale ou durable dans de grandes villes, pour la gestion des transports et des déchets.

Surveillance, profilage, sécurité statistique

Le Big Data propose aussi des pistes pour résoudre les questions de sécurité... Mais ces solutions amènent d'autres questions éthiques et politiques.

En croisant de très nombreuses données sur les délits et crimes commis dans une ville (horaire, météo, jour de la semaine, etc), il devient possible de calculer des probabilités d'infractions par quartier et par heure. Il s'agit purement de statistiques, mais elles peuvent guider les villes à organiser le déploiement de leurs équipes de sécurité.

Plus "orwellien", les outils de vidéo surveillance, couplés à l'intelligence artificielle peuvent identifier des regroupements et repérer des comportements qui peuvent être annonciateurs d'actes de violence. Il s'agit ici de mettre en oeuvre une prévention, à la manière de Minority Report, même si la méthode est très éloignée de celle qu'avait envisagé Spielberg.

Parmi les outils qui se déploient progressivement dans les villes, la lecture automatique des plaques d'immatriculation (LAPI), l'identification par vidéo surveillance des modèles de véhicule, et la reconnaissance faciale. Dans ce registre, les outils que propose par exemple la société Spikenet sont à la fois impressionnants et inquiétants. Ils permettent de trouver un individu dans une foule, même lorsque la définition de la caméra de vidéo surveillance est faible.

Transport, gestion des déchets, shopping... les structures s'organisent et s'adaptent grâce au brassage d'une quantité de données importante. Les compétences qui faisaient la fierté des citadins et leur donnaient l'impression de connaître la ville de l'intérieur ne sont plus aussi utiles.

Comme les capacités d'orientation et d'anticipation des bouchons ont été transférés des conducteurs aux GPS, les compétences des citadins ne présentent plus d'intérêt dès lors que les villes s'adaptent en continu.

Illustration : Frédéric Duriez

Ressources

Eric Haehnsen - Biométrie, un décollage massif imminent 27 avril 2016, consulté le 5 mai 2017  http://www.infoprotection.fr/?IdNode=2534&Zoom=4a584ec99616f15c0cc76b01c327d63e

Gaëtan R. "Smart City : cinq start-ups qui veulent faire de la ville intelligente une réalité" mis en ligne sur le site objetconnecté.com le 14 avril 2017, consulté le 6 mai 2017
http://www.objetconnecte.com/smart-city-cinq-startups/

Gilles Babinet Big Data Penser l'homme et le monde autrement Édition le Passeur 2015

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