La gestion des données dans la
ville numérique
Panoptique ou cité radieuse?
Pr Claude Rochet
AMU IMPGT CERGAM
Claude.roche...
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• Ce qu’« intelligent » veut dire?
• Les données au cœur de la modélisation
• Le cas de la sécurité routière
• Co...
Ville intelligente: une boucle
cybernétique d’apprentissage
Action Effet
Rétroaction
De 0,0001sec. à 1 génération
Capteurs...
Les villes anciennes étaient
intelligentes
Bien commun
Vivere politico
Bien économique
Bien individuel
L’iconomie: l’explosion du monde des
données
Les villes intelligentes actuelles réalisent
ces connections par le numérique
Systèmes
humains
vivants
Systèmes
physiques
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• Ce qu’« intelligent » veut dire?
• Les données au cœur de la modélisation
• Le cas de la sécurité routière
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L’intégration systémique de la ville intelligente
Soft domainsSoft domains Hard domainsHard domains
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Problèmes de la modélisation
systémique
On peut modéliser
les systèmes durs
par les lois de la
physique
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Les données: trois types de problèmes
• Les données au cœur de la modélisation
– Comment faire parler les données? Le pièg...
Modéliser les systèmes dissipatifs: ne
pas devenir suiviste devant les big data
Corrélations => Induction
Déduction =>Hypo...
Le danger des big data
Les données: trois types de problèmes
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Le piège des big data
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Règle#1: Des OS redondants
• Le système
d’exploitation de la
ville doit être conçu
en toile d’araignée
de manière à être
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Règle #2: Transparence du code
Who will regulate the regulator?
Règle #3: Assurer la propriété
publique des données
Problème: la domination absolue des
GAFA
GAFA
Les données au service d’une stratégie de
puissance: la “lutte contre la corruption”
Les données: trois types de problèmes
• Comment faire parler les données? Le piège
des big data
• L’enjeu de la sécurité e...
Intégrer le stockage dans l’écosystème
La croissance du
stockage des
données va
nécessiter
-Des systèmes
scalables
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Données numériques => Energie =>
Intégrer consommation et production
#4 Investir dans la résilience en testant
toujours le pire scénario.
StabilityStability
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La sécurité routière comme système
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Comportement
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Véhicule étendu
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• Ex: L’aide à la conduite va-t-elle réduire les accidents
• 90% des accidents sont dus à de...
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• Les données au cœur de la modélisation
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Projet pilote
Sponsor politique Sponsor industriel
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Recherche
Création de sa...
Le smart Lyon…..
…. n’a pas encore intégré la vraie vie et les
smart lyonnais!
Deux approches de la relation entre
citoyens et gouvernement: Christchurch
(NZ)
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Christchurch: le pari sur les données et
la contrôle citoyen
Sommaire
• Ce qu’« intelligent » veut dire?
• L’enjeu géopolitique et commercial
• La conception de la ville comme système...
Articuler technologie et politique
• La ville intelligente doit être un projet politique pour
ne pas être un enfer
– Intég...
L’administration étendue,
intelligence étendue
06/02/15
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La gestion des données dans la ville numérique: entre panoptique et cité radieuse

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Présentation au colloque annuel de l'Association Internationale de Recherche en Management Public, Lyon mai 2015

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La gestion des données dans la ville numérique: entre panoptique et cité radieuse

  1. 1. La gestion des données dans la ville numérique Panoptique ou cité radieuse? Pr Claude Rochet AMU IMPGT CERGAM Claude.rochet@univ-amu.fr Lyon le 29 mai 2015
  2. 2. Sommaire • Ce qu’« intelligent » veut dire? • Les données au cœur de la modélisation • Le cas de la sécurité routière • Comment avancer?
  3. 3. Ville intelligente: une boucle cybernétique d’apprentissage Action Effet Rétroaction De 0,0001sec. à 1 génération Capteurs Données TraitementInterprétation Usage Décision TechnologiesSciences sociales Impact de l’Iconomie
  4. 4. Les villes anciennes étaient intelligentes Bien commun Vivere politico Bien économique Bien individuel
  5. 5. L’iconomie: l’explosion du monde des données
  6. 6. Les villes intelligentes actuelles réalisent ces connections par le numérique Systèmes humains vivants Systèmes physiques
  7. 7. Sommaire • Ce qu’« intelligent » veut dire? • Les données au cœur de la modélisation • Le cas de la sécurité routière • Comment avancer?
  8. 8. L’intégration systémique de la ville intelligente Soft domainsSoft domains Hard domainsHard domains SMART citySMART city TransportationTransportationIndustryIndustry WorkWorkHousingHousing SanitationSanitation EnergyEnergyWaterWater Waste recyclingWaste recycling Public servicesPublic services Health careHealth care Civic lifeCivic life LeisureLeisure EducationEducation Social integrationSocial integration GovernmentGovernmentEconomyEconomy Institutional scaffolding Institutional scaffolding Social lifeSocial life PeripheryPeriphery Commercial exchanges Commercial exchanges FoodFood City Urban ecosystem Territory
  9. 9. Problèmes de la modélisation systémique On peut modéliser les systèmes durs par les lois de la physique (systèmes conservatifs) On ne peut pas modéliser les systèmes humains par les lois de la physique (systèmes dissipatifs) - Sciences sociales - Big data - Modélisation mutli-agents La clé du succès est là… … alors que le business est ici L’intégration système, une compétence à développer pour réussir!
  10. 10. Les données: trois types de problèmes • Les données au cœur de la modélisation – Comment faire parler les données? Le piège des big data – L’enjeu de la sécurité et de la confidentialité – Faire d’une solution devenue problème une solution
  11. 11. Modéliser les systèmes dissipatifs: ne pas devenir suiviste devant les big data Corrélations => Induction Déduction =>Hypothèses ? Certainement pas “la fin de la théorie”!
  12. 12. Le danger des big data
  13. 13. Les données: trois types de problèmes • Comment faire parler les données? Le piège des big data • L’enjeu de la sécurité et de la confidentialité • Faire d’une solution devenue problème une solution
  14. 14. Règle#1: Des OS redondants • Le système d’exploitation de la ville doit être conçu en toile d’araignée de manière à être capable d’évoluer avec des standards ouverts et open source.
  15. 15. Règle #2: Transparence du code Who will regulate the regulator?
  16. 16. Règle #3: Assurer la propriété publique des données
  17. 17. Problème: la domination absolue des GAFA GAFA
  18. 18. Les données au service d’une stratégie de puissance: la “lutte contre la corruption”
  19. 19. Les données: trois types de problèmes • Comment faire parler les données? Le piège des big data • L’enjeu de la sécurité et de la confidentialité • Faire d’une solution devenue problème une solution
  20. 20. Intégrer le stockage dans l’écosystème La croissance du stockage des données va nécessiter -Des systèmes scalables -Des data centers “prosommateurs” d’énergie
  21. 21. Données numériques => Energie => Intégrer consommation et production
  22. 22. #4 Investir dans la résilience en testant toujours le pire scénario. StabilityStability CrisisCrisis Reinventin g Reinventin g Reinventin g the code Reinventin g the code
  23. 23. Sommaire • Ce qu’« intelligent » veut dire? • Les données au cœur de la modélisation • Le cas de la sécurité routière • Comment avancer?
  24. 24. La sécurité routière comme système complexe 24 Comportement Comportement Infos de pilotageInfos de pilotage Mainte nance Mainte nance Evéne ments Evéne ments FluxFlux Internetdes objets Internetdes objets Interface homme machine. Ex: -toute info doit être interprétée en moins de 2s. -Eviter l’accoutumance
  25. 25. Niveaux d’architecture 25 Produit Produit Sécurité CRM Navigation Services Conduite Entretien Véhicule étendu Conducteur Géomatique Utilisation et usages Technique véhicule Services Réseaux
  26. 26. Equilibrer technique et usage • Ex: L’aide à la conduite va-t-elle réduire les accidents • 90% des accidents sont dus à des erreurs humaines 26 Aide à la conduite ActivePassive Ex: freinage automatique => 100% sûreté de fonctionnementBaisse de vigilance Qualité de l’info x comportement
  27. 27. Sommaire • Ce qu’« intelligent » veut dire? • Les données au cœur de la modélisation • Le cas de la sécurité routière • Comment avancer?
  28. 28. Monter des projets pilotes Projet pilote Sponsor politique Sponsor industriel Création de marchés Recherche Création de savoir Création de compétences Consortium
  29. 29. Le smart Lyon…..
  30. 30. …. n’a pas encore intégré la vraie vie et les smart lyonnais!
  31. 31. Deux approches de la relation entre citoyens et gouvernement: Christchurch (NZ) 31
  32. 32. Christchurch: le pari sur les données et la contrôle citoyen
  33. 33. Sommaire • Ce qu’« intelligent » veut dire? • L’enjeu géopolitique et commercial • La conception de la ville comme système complexe • Les données au cœur de la modélisation • Comment avancer? • Conclusions pour l’action
  34. 34. Articuler technologie et politique • La ville intelligente doit être un projet politique pour ne pas être un enfer – Intégrer sciences sociales et technologie – Des défis techno-politiques: sécurité des systèmes et des données – Des défis politiques : la démocratie directe et le contrôle sur les systèmes technologiques Panoptique La cité pour le Bien commun
  35. 35. L’administration étendue, intelligence étendue 06/02/15 35 Levelsofcomplexity City Functions Citizens Complex systems engineering Extended P.A Political philosophy Complex system modeling Complex system modeling Interaction and synergies Interaction and synergies Social networks and interactions Social networks and interactions Overlaps and interactions Overlaps and interactions Common good as an emergence and structuring finality Common good as an emergence and structuring finality Ends and means of wealth creation Ends and means of wealth creation Vivere politicoVivere politico Polycentric Govce

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