Compte rendu de la journée « Urban Data Design Day » du 15 novembre 2016

Urban Data Design Day
15 novembre 2016
Genève
Compte rendu de la journée

Compte
rendu
de
la
journée
«
Urban
Data
Design
Day
»
du
15
novembre
2016
2

Sommaire

1
–
Contexte
.......................................................................................................................................
3

2
–
Initier
un
projet
de
recherche
en
3
étapes
.......................................................................
3

1.
Faire
un
état
de
l’art
:
le
rapport
«
Data
concertation
»
............................................................................
3

2.
Un
atelier
créatif
pour
générer
des
idées
:
le
«
Urban
Data
Design
Day
»
.........................................
3

3.
Continuer
les
échanges
pour
favoriser
le
lancement
d’un
ou
de
plusieurs
projet(s)
de

recherche
...........................................................................................................................................................................
4

3
–
La
journée
«
Urban
Data
Design
Day
».
..............................................................................
4

Une
journée
de
créativité
............................................................................................................................................
4

Programme
synthétique
..............................................................................................................................................
5

Les
entités
et
laboratoires
représentés
................................................................................................................
7

Le
département
de
l'aménagement,
du
logement
et
de
l'énergie
(DALE)
.......................................
7

Le
centre
Social
Media
Lab
de
l’EPFL
...............................................................................................................
7

La
Communauté
d'études
pour
l'aménagement
du
territoire
(CEAT)
de
l’EPFL
..........................
8

Le
laboratoire
de
l’IDIAP
de
l’EPFL
...................................................................................................................
8

Le
laboratoire
de
sociologie
urbaine
(LaSUR)
de
l’EPFL
.........................................................................
8

Le
laboratoire
des
systèmes
d’information
géographiques
(LASIG)
..................................................
9

Liste
des
participants
....................................................................................................................................................
9

4
–
Compte
rendu
des
principales
étapes
de
la
journée
..................................................
10

Règles
de
créativité
....................................................................................................................................................
10

Présentation
de
projets
des
labos
de
l’EPFL
....................................................................................................
11

Projets
de
LIDIAP
...................................................................................................................................................
11

Projets
du
LASIG
.....................................................................................................................................................
12

Projets
du
LaSUR
....................................................................................................................................................
14

Rapport
data
concertation
......................................................................................................................................
15

Knowledge
management
..........................................................................................................................................
15

Profils
d’articulation
de
données
..........................................................................................................................
15

Restitution
des
profils
d’articulation
..................................................................................................................
18

Discussion
finale
:
conclusions
et
perspectives
..............................................................................................
22

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rendu
de
la
journée
«
Urban
Data
Design
Day
»
du
15
novembre
2016
3

1
–
Contexte

Les données numériques, issues des systèmes d’information, des traces GPS, Wifi ou encore
des réseaux sociaux, constituent des sources de compréhension des enjeux des projets urbains
ainsi que des supports de concertation potentiels. Les exigences de la concertation sont
désormais entrées dans la loi, mais restent à mettre en place avec des procédures adaptées.
Dans ce contexte, Monsieur Frédéric Josselin, chef de service du Département de
l'aménagement, du logement et de l'énergie (DALE)1
de la République et du Canton de
Genève a contacté le centre du Social Media Lab (ESML)2
de l’École polytechnique fédérale
de Lausanne (EPFL) pour mener une réflexion quant à la place, au rôle et à l’utilisation des
données et des outils numériques dans le métier d’urbaniste ainsi que dans les processus de
concertation citoyenne pour des projets urbains.
2
–
Initier
un
projet
de
recherche
en
3
étapes

Pour répondre à la demande du DALE de Genève, le Social Media Lab a mis en place un
processus de génération d’idées de projets de recherche en trois étapes.
1. Faire un état de l’art : le rapport « Data concertation »
Les dispositifs d’action pour faciliter la concertation urbaine sont nombreux : formulaires,
questionnaires, entretiens, enquêtes, groupes de travail, expositions, débats, ballades animées,
ateliers créatifs, jeux, etc. Ils permettent d’écouter, de favoriser l’expression, de contribuer,
d’alerter, selon les configurations adoptées.
Pour appréhender l’ensemble de ces solutions, Stéphanie Hasler, doctorante à la Communauté
d'études pour l'aménagement du territoire (CEAT) de l’EPFL, a réalisé une liste commentée et
raisonnée de projets menés, d’expériences testées ou d’applications utilisées dans le monde en
matière de concertation urbaine mobilisant ce type de données. Au-delà des possibilités
d’« empowerment » et de développement de la culture de la participation pour les citoyens, ce
rapport met en exergue l’hétérogénéité des données numériques qui donnent à voir des
phénomènes urbains sous de nouveaux points de vue. Il pose également les jalons de la
seconde étape de réflexion qui s’intéresse aux modalités de prise en compte, de comparaison
et de combinaison des données issues des services urbains, des statistiques, des sondages,
avec les expressions des réseaux sociaux ou les traces de pratiques urbaines recueillies grâce à
différents capteurs.
Une restitution de ce rapport de recherche a eu lieu à Genève, le 19 octobre 2016.
2. Un atelier créatif pour générer des idées : le « Urban Data Design Day »
Le Social Media Lab a conçu une journée d’idéation centrée « data » intitulée « Urban Data
Design Day », afin de réunir des professionnels de l’urbanisme et des chercheurs spécialistes
des questions urbaines pour faciliter la génération d’idées pouvant être testées in vivo dans un
ou plusieurs projets de recherche et projets urbains.

1
. Site internet du DALE : https://www.ge.ch/dale
2
. Site internet du Social Media Lab : http://socialmedialab.epfl.ch

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Data
Design
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Le 15 novembre 2016, le Social Media Lab de l’EPFL a réuni 25 personnes à Genève3
, dont
une dizaine d’urbanistes du DALE et des chercheurs de l’EPFL issus de la Communauté
d'études pour l'aménagement du territoire (CEAT), du laboratoire de l’IDIAP (LIDIAP), du
laboratoire de sociologie urbaine (LaSUR) ainsi que du laboratoire des systèmes
d’information géographiques (LASIG), afin d’explorer collectivement les manières dont les
données numériques permettent de comprendre les dynamiques d’un territoire urbain, de ses
habitants et de ses flux, et les modalités par lesquelles les urbanistes peuvent prendre en
compte ces données numériques dans la conception de projets urbains.
Cette journée avait deux objectifs principaux.
Premièrement, elle devait aider les urbanistes du DALE à mieux appréhender les enjeux des
données numériques, quelles soient issues des systèmes d’information, des traces GPS, Wifi,
d’applications mobiles ou encore des réseaux sociaux, pour la conception de projets urbains,
de leur génération à leur utilisation, en passant par leur captation et leur traitement.
Deuxièmement, elle devait permettre d’esquisser des problématiques de recherche à partir des
idées générées pendant la journée et des propositions d’actions afin d’initier des projets
recherche avec les laboratoires de l’EPFL.
3. Continuer les échanges pour favoriser le lancement d’un ou de plusieurs projet(s)
de recherche

Des discussions entre le DALE, le Social Media Lab et les laboratoires de l’EPFL
continueront à avoir lieu suite à cette journée de créativité afin d’approfondir les pistes
explorées dans le but d’initier un ou plusieurs projets de recherche avec les laboratoires de
l’EPFL.
Une rencontre entre Frédéric Josselin, le Social Media Lab de l’EPFL et Daniel Gatica-Perez,
du laboratoire de l’IDIAP, est prévue le 8 décembre 2016.
3
–
La
journée
«
Urban
Data
Design
Day
».

Une journée de créativité
La créativité décrit la capacité d'un individu ou d'un groupe à imaginer et à mettre en œuvre
un concept neuf, un objet inédit ou à découvrir une solution originale à un problème4
. C’est
un processus psychosociologique par lequel un individu ou un groupe témoigne d'originalité
dans la manière d'associer des choses, des idées, des situations. Selon la formule attribuée à
Todd Lubart, « la créativité est la capacité à générer des idées qui soient à la fois originales et
adaptées au contexte dans lequel elles seront déployées ». La créativité est donc la capacité à
réaliser une production nouvelle et appropriée dans un contexte professionnel, c’est une
activité fonctionnelle (qui répond à l’objectif du donneur d’ordre), souvent réalisée de
manière collective.

3
. Cette journée a eu lieu de 9h à 17h, dans la salle des « Ormeaux » de la Fédération des Entreprises Romandes
Genève, au 98, rue de Saint-Jean, Case postale 5278, 1211 Genève 11.
4
. Ce paragraphe est inspiré de la « fiche Créativité » réalisée par la Chaire Modélisations des Imaginaires,
Innovation et Création, dont il est possible d’en lire une retranscription partielle dans le livre : MUSSO Pierre,
COIFFIER Stéphanie, LUCAS Jean-François, Innover avec et par les imaginaires, Manucius, Modélisations des
imaginaires, 2014.

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Urban
Data
Design
Day
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5

La journée « Urban Data Design Day » a été conçue pour favoriser la créativité des
participants afin de générer des idées en exploitant des croisements entre data sets existants
pour innover dans les méthodes de concertation et d’esquisser des problématiques de
recherche à partir de ces idées afin d’initier des projets recherche avec les laboratoires de
l’EPFL.
Selon la vision classique de la créativité, fondée en 1956 par Guilford5
, sur le principe
dichotomique divergence/convergence (repris dans cet atelier sous la forme « ouverture » /
« fermeture »), la démarche créative commence par la reconnaissance d'un problème. Dans
notre cas, deux problématiques servaient de fondement à la journée « Urban Data Design
Day » :
- Comment combiner les données existantes autour d’un projet urbain, les rendre
lisibles et exploitables (captation, traitement, visualisation) pour les professionnels et
les citoyens afin d’en faire des leviers de compréhension, de discussion et d’actions ?
- Comment hiérarchiser et comparer les données (quelles métriques), les points de vue
(la donnée comme support de discussion) ?
À partir d’un ou de plusieurs problèmes (ou problématiques), un processus de divergence
s'engage, et finalement se termine, par convergence, dans une nouvelle solution du problème.
Ce parcours nécessite d’articuler :
- Une méthode ou méthodologie : une démarche globale, un ensemble structuré de
techniques.
- Des techniques : un exercice que l’on utilise à certaines étapes dans le processus de
créativité pour obtenir un résultat particulier6
.
- Des outils : des objets matériels et/ou numériques sur lesquels on s’appuie pour mettre
en œuvre une ou plusieurs techniques (exemples : des post-it, des paperboards, des
crayons de couleur, des logiciels de simulation ou de dessins 3D, etc.).
Le Social Media Lab de l’EPFL a donc imaginé une méthodologie spécifique « centrée data »
afin de tenter de répondre aux problématiques et objectifs de cette journée.
Programme synthétique
La journée « Urban Data Design Day » s’est déroulée le 15 novembre 2016, de 9h à 17h, dans
la salle des « Ormeaux » de la Fédération des Entreprises Romandes Genève, au 98, rue de
Saint-Jean, Case postale 5278, 1211 Genève 11.

5
. GUILFORD Joy Paul, “The Structure of Intellect”, in Psychological Bulletin, 53, 1956, pp.267-239.
6
. Certaines typologies recensent plusieurs centaines de techniques. Voir par exemple : AZNAR Guy, Idées : 100
techniques de créativité pour les produire et les gérer, Editions d'Organisation, Collection : Références, 2005.

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6

Sessions Objectifs & Contenus
Accueil et
introduction
9h – 9h15
Accueil des participants.
Des illustrations de visualisation de données (cartographies, tableaux, graphiques, courbes,
etc.) sont affichées dans la salle pour que les participants s’imprègnent du sujet.
Présentation du DALE, du centre Social Media Lab, du projet et des objectifs de la journée.
Les consignes de créativité sont données oralement.
Présentation
de projets des
laboratoires
&
Rapport data
concertation
9h30 –10h10
Trois laboratoires de l’EPFL (laboratoire de l’IDIAP, le LASIG et le LaSUR) présentent en
5 minutes des projets en lien avec la thématique de la journée.
Stéphanie Hasler, doctorante à la Communauté d'études pour l'aménagement du territoire
(CEAT) de l’EPFL présente quelques exemples de fiche et des éléments de synthèse du
rapport « Data Concertation » réalisé lors de la phase 1 du projet.
Knowledge
management
(Arbre des
connaissances)
10h10 – 11h
L’objectif de cette phase est d’identifier les domaines d’expertise et les types de données
que traitent habituellement les participants.
Après un moment de travail individuel, chaque participant vient placer ses post-it sur une
matrice affichée au mur en les commentant si nécessaire.
Pause – 10 min.
Profils
d’articulation
de données
(ouverture)
11h10 – 13h
Présentation de profils d’articulation de set de données hétérogènes réalisés en amont de
l’atelier par Martí Bosch (CEAT) et Guillaume Drevon (LaSUR).
Chaque groupe produit un profil d’articulation de données à partir d’une qualité désirée
d’un quartier, de sous-objectifs pour la réaliser, et de sets de données pour rendre visible,
intelligible et atteindre ces sous-objectifs :
- quelles données pour penser les sous-objectifs (des données qui « disent » quoi) ?
- quelles articulations entre les données (entre domaines) ?
- quels outils, de traitement, de visualisation, de discussion, de prise en compte des points
de vue, etc. (plates-formes, applications, capteurs, etc.) ?
Dominique Boullier et Jean-François Lucas passent dans les groupes pour animer et
relancer les discussions. Martí Bosch et Guillaume Drevon participent aux discussions pour
favoriser la génération de croisements de sets de données dans les groupes (voire en tester).
Chaque groupe restitue son travail aux autres.
Repas – 45 min.
Profils
d’articulation
de données
(fermeture)
13h45 - 15h50
Chaque groupe approfondit le profil d’articulation de données qu’il a défini dans la
matinée au regard de contraintes propres à un territoire. Deux exemples de territoires
Genevois, « Grosselin » et « Cherpines » sont pris en exemples.
Le groupe doit explorer des assemblages de data sets en déterminant par exemple :
- où sont les données (sourcing, collecte de données) ?
- comment les croiser, les assembler (processus, quels types de données) ?
- comment les visualiser ?
- quelles sont les limites, les problématiques rencontrées, les leviers possibles ?
- les enjeux d’explorer telle ou telle thématique / problématique ?
Dominique Boullier et Jean-François Lucas passent dans les groupes pour animer et
relancer les discussions. Martí Bosch et Guillaume Drevon participent aux discussions pour
favoriser la génération de croisements de sets de données dans les groupes (voire en tester).
Pause - 10 min
Restitution
16h – 16h40
Chaque groupe présente son profil d’articulation de données (10 min / groupe).
Discussion
16h40 – 17h
Échanges libres sur les objectifs et la méthode de la journée.
Fin de journée – 17h

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Les entités et laboratoires représentés
Le département de l'aménagement, du logement et de l'énergie (DALE)
Le département de l'aménagement, du logement et de l'énergie (DALE) met en œuvre de
manière coordonnée les politiques publiques dont il a la charge7
. L'enjeu est notamment de
réaliser la mutation urbaine du canton autour des grands projets urbains arrimés à CEVA8
, de
satisfaire les besoins en logement de la population, de préserver notre patrimoine bâti et de
faciliter la sortie progressive de Genève de sa dépendance aux énergies fossiles. Le DALE
compte près de 450 collaborateurs et collaboratrices.
Le département regroupe :
- l'office de l'urbanisme qui contribue à l'élaboration et à la mise en œuvre d'une
politique rationnelle de l'utilisation du sol favorisant la construction de logements, le
développement des activités économiques, sociales et culturelles. Il est chargé de
maintenir un cadre de vie attractif et de mettre en valeur l'environnement naturel et
bâti ;
- l'office des autorisations de construire qui est chargé d'émettre les autorisations pour
toutes les constructions, transformations, démolitions sur le territoire genevois et
contrôle le respect des règles et lois sur la construction ;
- l'office cantonal du logement et de la planification foncière qui a la charge de mettre
en œuvre la politique sociale du logement, au travers d'actions incitatives pour la
construction de logements à prix modérés ;
- l'office du patrimoine et des sites qui assure la sauvegarde, la réhabilitation et la mise
en valeur du patrimoine protégé et en établit l'inventaire, veillant à garder intact et à
conserver le patrimoine architectural historique de la République ;
- l'office cantonal de l'énergie qui a pour but de conduire la politique énergétique du
canton, notamment en maîtrisant et en réduisant la consommation et en veillant à
assurer les conditions d'un approvisionnement durable et fiable, notamment en
encourageant la production et l'utilisation d'énergies renouvelables se substituant à
l'énergie nucléaire et aux énergies fossiles ;
- l'office du registre foncier et de la mensuration officielle qui est chargé d'assurer la
sécurité des transactions immobilières et du crédit hypothécaire en organisant leur
publicité; de mettre à disposition les données de référence utiles aux autorités, aux
services publics et à tous les particuliers, propriétaires, architectes, ingénieurs, etc., qui
ont à prendre des décisions, à gérer, à intervenir dans les activités relatives au
territoire.
Le centre Social Media Lab de l’EPFL
Le Social Media Lab de l'EPFL fournit un large éventail de compétences et d'expertises pour
aborder les problématiques et relever les défis de plus en plus complexes associés aux Big
Data, notamment dans le domaine des médias sociaux.
En tant que centre interdisciplinaire rattaché à la Vice-présidence pour l’innovation et la
valorisation (VPIV) de l'EPFL, le Social Media Lab favorise les projets de recherche et le
transfert de technologie entre les laboratoires de l'EPFL, les entreprises et les institutions

7
. Ces informations sont issues de la page internet : https://www.ge.ch/dale/Missions.asp
8
. Le CEVA, acronyme de « Cornavin - Eaux-Vives - Annemasse », est un projet de liaison entre les réseaux
ferroviaires du canton de Genève (Suisse) et de la Haute-Savoie (France). La mise en fonction est prévue pour
décembre 2019. Source : https://fr.wikipedia.org/wiki/CEVA

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publiques. Il collabore avec les laboratoires et les organisations qui ont des intérêts de
recherche et de développement dans les domaines des digital humanities, du traitement
automatique du langage naturel (TALN/NLP) des computer sciences et du machine learning
sur les sujets suivants : Brands, Digital Humanities, Global issues, Personalized health,
Privacy, Urban traces.
La Communauté d'études pour l'aménagement du territoire (CEAT) de l’EPFL
Sous la direction de Jérôme Chenal, la CEAT9
est organisée comme une unité de recherche
avec comme objectifs la recherche de pointe en aménagement du territoire, la formation ainsi
que de l'expertise de haut niveau. Vouant une attention permanente à la création de synergies,
elle privilégie un fonctionnement en réseau, de manière à valoriser les multiples liens entre
personnes, institutions, disciplines et territoires, sur les plans local, régional, national,
transfrontalier et international. La CEAT est appuyée par un Conseil constitué des
représentants des cantons et des Hautes écoles de Suisse occidentale, ainsi que de l'Office
fédéral du développement territorial (ARE). Le Conseil est actuellement présidé par Madame
Jacqueline De Quattro, conseillère d'État du Canton de Vaud.
Le laboratoire de l’IDIAP de l’EPFL
L'institut de recherche de l’Idiap, situé à Martigny, est une fondation à but non lucratif,
affiliée à l’Ecole polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL)10
. Il est spécialisé dans la
recherche et le développement dans les domaines suivants : multimedia information
management, perceptual and cognitive systems, social media, biometric person recognition,
multimodal information interfaces, et machine learning.
Depuis 2008, l'Idiap a renforcé ses liens avec l'Ecole polytechnique fédérale de Lausanne au
travers d'un plan de développement commun et d'une alliance stratégique avec le « Domaine
des EPF ». Plusieurs chercheurs de l'Idiap bénéficient d'un titre académique EPFL et sont
chargés de cours post-grades et du second cycle. Ils supervisent également des doctorants qui
effectuent leur thèse à l'Idiap, notamment au sein du laboratoire LIDIAP de l’EPFL représenté
lors de la journée « Urban Data Design Day » par Daniel Gatica-Perez.
Le laboratoire de sociologie urbaine (LaSUR) de l’EPFL
Sous la direction du Prof. Vincent Kaufmann, le Laboratoire de Sociologie Urbaine
(LaSUR)11
regroupe une quinzaine de chercheurs et doctorants réunis autour d'une ambition
collective de compréhension du fait urbain dans une perspective de sciences sociales. Situé au
cœur de l'EPFL et de la Faculté Environnement Naturel Architectural et Construit (ENAC), le
LASUR travaille sur les conditions sociales de production et d'appropriation de la ville et des
territoires en étroite relation avec ses partenaires de premier plan : les ingénieurs et les
architectes. Le LASUR traite du phénomène urbain à partir des capacités de mobilité et de
mobilisation de ses acteurs. Dans cette optique, ses thèmes de recherche sont la mobilité
quotidienne, les parcours résidentiels, les dynamiques de périurbanisation et de gentrification,
l'espace public et la gestion des réseaux.

9
. Informations issues du site internet de la CEAT : http://ceat.epfl.ch
10
. Informations issues du site internet du LIDIAP : http://idiap.epfl.ch
11
. Informations issues du site internet du LaSUR : http://lasur.epfl.ch

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Data
Design
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Le laboratoire des systèmes d’information géographiques (LASIG)
L'information géographique joue un rôle important dans l'analyse des processus structurants
du territoire et du paysage. Elle peut être utilisée dans un large éventail d'applications, de
l'épidémiologie à l'écologie moléculaire. Les systèmes à grande échelle tels que
l'environnement, les villes ou les systèmes de transport dépendent de divers éléments et
facteurs qui ne peuvent être considérés et appréhendés sans avoir recours à l'information
géographique. L'objectif est donc de modéliser et d'analyser l'espace géographique, dans
lequel ces systèmes résident, avec divers outils numériques.
Stéphane Joost, chercheur au LASIG était présent à la journée « Urban Data Design Day ».
Liste des participants

Nom Prénom Organisme Service / labo
Badoux Laurent
République et
Canton de Genève
Département de l'aménagement du
logement et de l'énergie (DALE)
Chef de projet Office
de l'urbanisme
Bosch Padros Martí
Ecole
polytechnique
fédérale de
Lausanne (EPFL)
Communauté d'études pour
l'aménagement du territoire
(CEAT)
Assistant-doctorant
Boullier Dominique EPFL Social Media Lab Directeur
Boulmerka Mounir
République et
Canton de Genève
DALE
de l'urbanisme
Chaze Emmanuel
République et
Canton de Genève
DALE
de l'urbanisme
Courmont Antoine Métropole de Lyon Direction de la prospective Chargé de mission
Dekoninck Frédéric
République et
Canton de Genève
DALE Directeur financier
Drevon Guillaume EPFL
Laboratoire de Sociologie Urbaine
(LaSUR)
Collaborateur
scientifique
Gaberell Simon
Université de
Genève
Département de géographie et
environnement
Collaborateur
scientifique
Gatica-Perez Daniel EPFL Laboratoire de LIDIAP Professeur Titulaire
Gauthey Jean-Luc
République et
Canton de Genève
DALE
Chef de service Office
de l'urbanisme
Genoud Patrick
République et
Canton de Genève
Département de la sécurité et de
l'économie (DSE)
Genève Lab
Gonzenbach Martin EPFL
Faculté de l'environnement
naturel, architectural et construit
(ENAC)
Industrial Liaison
Officer
Grecuccio Roberto
République et
Canton de Genève
DALE
Chef de service Office
de l'urbanisme
Griek Stephen
République et
Canton de Genève
DALE
de l'urbanisme
Hasler Stéphanie EPFL CEAT Assistante-doctorante

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de
la
journée
«
Urban
Data
Design
Day
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du
15
novembre
2016
10

Joost Stéphane EPFL
Laboratoire des systèmes
d'information géographique
(LASIG)
Collaborateur
scientifique senior
Josselin Frédéric
République et
Canton de Genève
DALE Chef de service
Kaufmann Vincent EPFL LaSUR
Responsable /
Professeur associé
Leverington Phelan
République et
Canton de Genève
DALE
Office cantonal de
l'énergie
Lucas
Jean-
Francois
EPFL Social Media Lab
Collaborateur
scientifique
Niggeler Laurent
République et
Canton de Genève
DALE Géomètre cantonal
Oehrli Pascal
République et
Canton de Genève
Département de l'environnement,
des transports et de l'agriculture
(DETA)
Service géomatique et
organisation de
l'information
Stussi Andreas
République et
Canton de Genève
Service de géomatique et de
l'organisation de l'information
SITG Goématicien
4
–
Compte
rendu
des
principales
étapes
de
la
journée

Règles de créativité
Pour faciliter l’émergence d’idées dans un groupe (brainstorming, « remue-méninges »),
plusieurs règles à respecter par les participants ont été dictées :
© Lucie Levasseur - Propriété État de Genève
- La critique des idées des autres
participants, autant que l’autocritique, est
exclue. Il est interdit de dire « non », ou
encore « oui, mais », il faut dire « oui »,
« oui, et encore », etc.,
- Il faut penser librement, laisser-aller son
imagination afin de proposer un maximum
d’idées, même farfelues,
- Il faut privilégier la quantité des idées par
rapport à leur qualité,
- Le tutoiement est de rigueur : il n’y a pas
de « chef », de « professeur », de
« directeur », etc.
Chaque participant possède des « cartons jaunes » qu’il peut distribuer aux membres de son
groupe dès lors qu’ils ne respectent pas ces consignes. Sans incidence, cette technique incite
les participants à respecter ces règles.

Compte
rendu
de
la
journée
«
Urban
Data
Design
Day
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du
15
novembre
2016
11

Présentation de projets des labos de l’EPFL
Projets de LIDIAP
Daniel Gatica-Perez a présenté quatre projets menés dans son laboratoire, à partir de données
mobiles récoltées grâce à du crowdsourcing (crowdsensing) ou issues d’analyses de données
des réseaux sociaux (social media analytics).
• Youth@Night
Le projet Youth@Night12
a étudié la vie nocturne (lieux fréquentés et consommation d’alcool)
des jeunes adultes à Lausanne et à Zurich. La consommation d'alcool des jeunes adultes le
weekend se déroule dans le cadre privé, dans des espaces clos tels que des bars ou des boîtes
de nuit, mais aussi dans l'espace public (devant les boites de nuit, dans des parcs ou
simplement dans la rue). Toutefois, les connaissances sur les habitudes de consommation
d'alcool des jeunes adultes en Suisse, notamment les lieux fréquentés et les types de boissons
consommées, sont pauvres. Hormis son expérience personnelle, les médias sont généralement
la principale source d'information sur les comportements en sortie des jeunes. Il en résulte
souvent une image déformée de la réalité, car les médias tendent à mettre en avant les faits
divers de violences ou des troubles liés à la consommation excessive d'alcool. Le projet
"Youth@Night" cherche à rendre mieux compte de l'utilisation de l'espace public et privé
(déplacements, lieux de rassemblements, etc.) lors des soirées en fin de semaine et à analyser
l'influence du contexte (lieu, luminosité, volume sonore) sur la consommation d'alcool au
cours de la soirée.
Ce projet a trois objectifs principaux :
1. développer une application pour téléphone portable permettant de documenter la
consommation d'alcool et son contexte sur l'ensemble d'une soirée de manière non
intrusive pour les participants,
2. étudier le rôle de facteurs situationnels (luminosité, niveau sonore, fréquentation) sur
la consommation d'alcool,
3. étudier le rôle de la structure urbaine (lieux de consommation, déplacements) sur les
habitudes de consommation tant au niveau individuel qu'au niveau collectif.

12
. Cette présentation est issue du site internet dédié au projet : http://www.idiap.ch/scientific-
research/projects/youth-at-night

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la
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Urban
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Day
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15
novembre
2016
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• Civique
Le projet civique13
s’adresse aux personnes
qui souhaitent créer et participer à des défis
dans la ville. Les défis sont des initiatives de
collecte de données mobiles qui informent
sur des causes civiques locales. Photos,
opinions et localisations peuvent être
collectées. Les solliciteurs sont des villes et
des organisations qui créent des défis sur des
sujets qui comptent pour les citoyens et les
communautés. Civique les aide à documenter
leur cause, donner du sens à leurs données, et
s'engager avec les gens. Les contributeurs
rejoignent les défis via notre application
mobile afin de documenter des problèmes
urbains, créer des contenus multimédia,
répondre aux questions, et passer à l’action.
© www.civique.org
• SenseCityVity
L'objectif du projet SenseCityVity14
est de faire participer les citoyens en tant que facteurs de
changement social en utilisant les technologies mobiles comme des outils qui peuvent
améliorer la compréhension des problèmes socio-urbains dans les villes, les quartiers et les
communautés. SenseCityVity est développé avec la participation de spécialistes des
technologies de l'information, de la psychologie, des médias et des arts visuels.
Dans un premier temps, des équipes de jeunes étudiants du centre d'études scientifiques et
technologiques de Guanajuato City (CECYTEG), au Mexique, ont collecté des données
urbaines multimédia avec des applications et appareils mobiles pour cartographier et
documenter des problèmes socio-urbains collectivement définis comme pertinents. Plus de
6000 images géoréférencées ont été produites dans ce cadre.
Dans un deuxième temps, les données recueillies sont analysées par des informaticiens en
Suisse et au Mexique, en utilisant des techniques d'apprentissage automatique (deep learning)
pour comprendre comment les jeunes observateurs perçoivent certaines dimensions de leur
environnement urbain comme l’accessibilité, la sécurité, la propreté, etc.
Projets du LASIG
• URBAGENE
Dans un contexte de planification et de gestion du processus d’urbanisation, le but
d'URBANGENE est d'établir un diagnostic de l’état actuel de la dynamique de la biodiversité
dans le Grand Genève, et d'identifier les facteurs écologiques, socio-économiques et socio-
démographiques qui influencent les flux de gènes et l’adaptation d’espèces végétales et
animales en milieu urbain.

13
. Cette présentation est issue du site internet dédié au projet : https://www.civique.org/
14
. Cette présentation est issue du site internet dédié au projet : http://www.idiap.ch/project/sensecityvity/

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Les espaces verts et la biodiversité urbaine ont une importante valeur économique directe et
indirecte pour les collectivités publiques. Ils ont un rôle dans le domaine de l’écoulement des
eaux, de la régulation du microclimat, de la qualité de l’air, ou encore de la santé des
habitants. La croissance de la population et la réduction du nombre de personnes par ménage
ont abouti à une forte consommation d’espaces verts sur le territoire du Grand Genève, et plus
particulièrement dans la région Genève-Annemasse. Cette urbanisation progressive cause une
forte fragmentation des milieux (semi-) naturels. Les principales conséquences sont la mise en
danger de la biodiversité urbaine et la baisse de la qualité de vie de la population.
Dans ce contexte il est nécessaire de comprendre les mécanismes écologiques qui favorisent
la dynamique de la biodiversité et d’évaluer les services écologiques rendus par les espaces
verts dans le but d’établir un diagnostic de la situation actuelle et de produire des outils
(indicateurs, systèmes d’information, cartes) et des recommandations susceptibles de
favoriser un processus d’urbanisation durable.
Screenshot de l’interface du site URBAGENE - © http://urbangene.heig-vd.ch
En complément des données des bases de données officielles, l’outil cartographique
URBAGENE15
permet aux habitants du Grand Genève de contribuer à dresser un inventaire
aussi complet que possible des mares existantes sur le territoire de l'agglomération genevoise.
Le but est d’estimer les effets de l’urbanisation sur la biodiversité dans l’agglomération
genevoise en utilisant l’information génétique. Cette dernière permet de mesurer la diversité
et la connectivité biologiques chez trois espèces (une plante, un papillon, un batracien) dans le
but d’obtenir des informations objectives (mesures quantitatives) sur leur capacité à se
déplacer d’un milieu favorable à l’autre (connectivité), ainsi que leur capacité à s’adapter ou
non à ce milieu particulier.

15
. Cette présentation est issue du site Web projet sur le site de l’EPFL (http://urbangene.epfl.ch) ainsi que du site
dédié : http://urbangene.heig-vd.ch/

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Le recensement géospatial de ces mares a aussi été utilisé dans une perspective
épidémiologique, en collaboration avec l’unité d'épidémiologie populationnelle des Hôpitaux
Universitaires de Genève (HUG), afin d’identifier les bactéries pathogènes présentes dans ces
mares et de les croiser avec la densité de population pour avoir une évaluation des populations
exposées.
• La dépendance spatiale de l’indice de masse corporelle
Stéphane Joost a présenté une étude à laquelle il a participé, et qui cherchait à déterminer s’il
existe une relation entre l’indice de masse corporelle d’une population et l’environnement
dans laquelle elle évolue. Pour cela, il a fallu croiser les données géolocalisées liées à l’indice
de masse corporelle de la population genevoise, issues de l’étude « Bus Santé »16
, avec les
données d’occupation du sol17
.
Projets du LaSUR
• Microrecensement
Le Microrecensement Mobilité et Transports (MRMT) est une grande enquête réalisée tous
les 5 ans par l’Office fédéral de la statistique (OFS) et l'Office fédéral du développement
territorial (ARE). Elle constitue la source principale de données concernant le comportement
de mobilité de la population résidente suisse.
Associés à l’enquête nationale, les cantons de Genève et Vaud ont financé des
suréchantillonages rendant les données représentatives également à l’échelle des cantons et
des agglomérations. Afin de traiter, analyser et comparer les données de 2010 avec les
enquêtes précédentes de 2000 et 2005, les deux cantons, les TPG et les TL se sont associés au
centre de transport de l’École Polytechnique Fédérale de Lausanne (TraCE) ainsi qu’à
l’Observatoire Universitaire de la Mobilité de l’Université de Genève (OUM).
Un outil créé par le LaSUR permet de faire de nombreux croisements de données statistiques
(150 tableaux peuvent être générés en ligne) : http://mrmt.epfl.ch/
• Projet, CarPostal
Dans un ancien projet commandité par CarPostal, le LaSUR a analysé les relations entre les
spatialités et les modes de vie des utilisateurs du CarPostal18
. Dans cette étude, les chercheurs
du LaSUR pouvaient analyser les traces GPS des spatialités des individus. Cet exemple
souligne que les Big Data ne sont pas simplement « des grandes quantités de données », elles
représentent aussi la possibilité d’obtenir des traces à une granularité très fine.

16
. Depuis 1993, l’unité d'épidémiologie populationnelle (UEP) des hôpitaux universitaires de Genève invite la
population genevoise à participer à une enquête et examen de santé, appelée Étude « Bus Santé ». Chaque année,
plus de 1 000 résidents genevois âgés de 20 à 74 ans répondent à des questionnaires portant sur la santé,
l’activité physique et la nutrition. Des mesures anthropométriques et un bilan sanguin sont également réalisés.
Plus de 20 000 adultes genevois ont participé à l’étude « Bus Santé ». Plus d’informations sur cette page :
http://www.hug-ge.ch/medecine-premier-recours/unite-epidemiologie-populationnelle-1
17
. Plus d’informations sur ce projet ici : https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24614662
18
. Pour plus d’informations sur ce projet, voir par exemple : https://www.post.ch/fr/notre-
profil/entreprise/medias/communiques-de-presse/2013/carpostal-une-cadence-elevee-attire-plus-de-voyageurs

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2016
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Rapport data concertation

Sur la base du rapport « Data Concertation »19
, Stéphanie
Hasler, doctorante à la CEAT de l’EPFL, a présenté
quelques exemples de services et d’applications
numériques qui permettent à des personnes de contribuer
ou de participer à des processus collectifs de collecte de
données en ligne. Elle a ensuite fait part des éléments de
synthèse qui sont présents dans le rapport et de quelques
recommandations, telles que la nécessité :
- d’avoir une idée claire des résultats cherchés dans le
processus participatif numérique et des besoins en
données qu’on cherche à combler,
- d’être en mesure de traiter et analyser les données afin
de pouvoir s’en servir dans l’élaboration du projet
urbain,
- de mettre en place le processus de concertation le plus
tôt possible afin que les contributions des citoyens
puissent être prises en compte dans le développement
du projet urbain,
- de médiatiser la plate-forme pour maximiser les retours.
Knowledge management
L’objectif de cette phase était d’identifier les domaines d’expertise et les types de données
que traitent habituellement les participants réunis pour cet atelier.
Chaque participant avait 6 post-it de même couleur et de même format sur lesquels il devait
indiquer :
- à chaque fois, son nom et son prénom, et, au choix,
- soit 1 domaine d’expertise : énergie, transport, téléphonie, etc. (au maximum 3 post-
it),
- soit 1 type de données : gestion de BDD, statistiques, SIG, cartes/plans, calcul
(techniques de calcul, logiciels), flux, etc. (au maximum 3 post-it).
Ensuite, chacun est venu successivement placer ses post-it sur une matrice affichée au mur en
les commentant. Malheureusement, la durée de cette phase fut supérieure à ce qui avait été
envisagé, et la pertinence de cet exercice pour les participants a pu apparaître relative.
Profils d’articulation de données
Pour introduire la création de profils d’articulation de données par les participants dans cette
phase de créativité, dite d’ « ouverture », Martí Bosch (CEAT) et Guillaume Drevon (LaSUR)
ont présenté des profils d’articulation de sets de données hétérogènes réalisés en amont de
l’atelier. Ils ont présenté :
- une carte de chaleur (heatmap) représentant la perception des zones « dangereuses »
en milieu urbain par des citoyens qui ont géolocalisé et taggé des photographies. Les
données sont issues du projet SenseCityVity de Daniel Gatica-Perez, puis traitées et
visualisées grâce à Qgis et Google Earth.

19
. Stéphanie Hasler, Jérôme Chenal, Jean-François Lucas, Dominique Boullier (2016). Projet Data
Concertation. Rapport final. Lausanne : CEAT, Social Media Lab.

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Heatmap réalisée à partir des données du projet SenseCityVity visualisées dans Google Earth
© Martí Bosch et Guillaume Drevon.
- une carte dynamique représentant les déplacements de cyclistes dans Paris à différents
moments de la journée. Les données GPS des cyclistes sont issues de l’application
STAVA20
, puis ont été traitées et visualiser grâce aux logiciels Pandas et Qgis.
- une carte de Genève des expositions aux nuisances sonores diurne et nocturne. Les
données utilisées sont issues du cadastre du bruit routier et ont été téléchargées depuis
le SITG de Genève. Elles ont été traitées et visualisées grâce à Qgis et Google Earth.
- une carte des l’exposition à la pollution atmosphérique, réalisée à partir des données
disponibles des émissions de dioxyde d’azote sur le territoire genevois (obtenues
depuis le SITG). Ces données ont été traitées et visualisées grâce à Qgis et Google
Earth.
Ensuite, chaque participant devait concevoir un « profil d’articulation de données » en
déterminant :
- une qualité désirée pour un quartier.
Exemple : un quartier participatif, festif, durable, ultra connecté, etc.
- des « sous-objectifs » pour rendre possible sa réalisation.
Exemple : pour un quartier festif, je voudrais que les bars ne ferment pas de la nuit,
pouvoir me déplacer facilement la nuit pour sortir, faire la fête dehors sans gêner les
voisins, etc.
- une liste de set de données pour rendre visible, intelligible et atteindre ces sous-
objectifs.
Exemple : je voudrais connaître la liste des établissements et leurs emplacements, les
horaires d’ouverture et de fermeture selon les types d’établissements, la carte des
transports et les horaires, la carte des nuisances sonores, le nombre, le type et la
répartition des incivilités la nuit, etc.

20
. STRAVA, « Le réseau social dédié aux athlètes » : https://www.strava.com

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Chaque groupe a choisi un des profils d’articulation de données qu’il a pu retravailler et
approfondir afin de déterminer :
- les données nécessaires pour penser les sous-objectifs (des données qui « disent »
quoi ?).
- les articulations possibles entre les données (entre domaines et types de données).
- les outils de traitement, de visualisation, de discussion, de prise en compte des points
de vue, etc. (plates-formes, applications, capteurs, etc.) pour croiser les données et les
rendre intelligibles.
Dominique Boullier et Jean-François Lucas passaient dans les groupes pour animer et relancer
les discussions. Martí Bosch et Guillaume Drevon animaient « le guichet des opérateurs » afin
de favoriser la génération de croisements de sets de données dans les groupes, en montrant
des travaux réalisés en amont, voire en en testant en lors de cette session.
© Lucie Levasseur - Propriété État de Genève.
L’après-midi, lors d’une session de créativité dite de « fermeture », les groupes ont
approfondi le profil d’articulation de données déjà élaboré au regard de « contraintes »
propres à un ancrage territorial ayant des qualités propres (superficie, réseaux existants,
quartiers adjacents, etc.). Pour cette session, deux quartiers de Genève faisant l’œuvre
d’aménagements urbains ont été sélectionnés :
- Le quartier « Grosselin »21
, qui accueillera des logements et des activités sans
nuisances ou moyennement gênantes, tout en étant proche du futur grand parc, du
vieux Carouge et de la gare LEMAN Express de Carouge-Bachet.
- Le quartier « Cherpines »22
, qui s’étend sur une surface de 58 hectares. Ce futur
quartier durable sera un quartier mixte où cohabiteront différentes typologies de
logements (subventionés, copropriété et loyers libres), avec des activités et de
l'équipement. Le projet accueillera aussi des écoles de plusieurs niveaux pour un total
de 2 500 élèves. Un réseau de mobilité douce parcourra l'ensemble du quartier qui sera
par ailleurs desservi par le futur tram Genève/Saint-Julien.
Chacun des groupes devait explorer des assemblages de data sets en déterminant par
exemple :
- où sont les données (sourcing, collecte de données) ?
- comment on peut les croiser, les assembler (processus, quels types de données) ?
- comment on peut les visualiser ?
- quelles sont les limites, les problématiques rencontrées, les leviers possibles ?

21
. Plus d’informations à cette URL : https://demain.ge.ch/dossier/praille-acacias-vernets/grosselin
22
. Plus d’informations à cette URL : http://ge.ch/amenagement/cherpines

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- les enjeux d’explorer telle ou telle thématique / problématique.
Restitution des profils d’articulation
• Groupe 1 : « Share City »
Composition du groupe : Laurent Badoux, Frédéric Dekoninck, Daniel Gatica-Perez, Frédéric
Josselin, Phelan Leverington.
Qualité désirée d’un quartier :
Ce groupe a travaillé sur « Share City », un modèle de quartier « ressource et alternatif au
carbone ».
Sous-objectifs pour réaliser cette qualité :
Le groupe est directement passé aux données.
Set de données pour atteindre les sous-objectifs :
Dans un premier temps, le groupe s’est intéressé à la question de l’adaptabilité et de la
réversibilité d’un quartier, et plus spécifiquement à des problématiques liées aux bâtiments et
à la rénovation (en prenant exemple sur le site « Genève répare »)23
.
Les types de données suivants ont été évoqués comme des ressources possibles pour décrire
ou réaliser la qualité désirée :
- typologie et cycles d’usages des bâtiments et des transports,
- les activités qui ont lieu dans les bâtiments (type d’usages – habitation, commerce –,
temps et taux d’occupation, etc.),
- les matériaux de construction utilisés (renouvelable ou non, réutilisable ou non),
- les techniques de construction utilisées,
- les entrants et sortants pour chaque bâtiment (personnes, énergie, déchets,
marchandises, nourriture, etc.),
- indicateurs socio-démographiques.
Dans un deuxième temps, le groupe a réalisé un croisement avec la problématique de
l’optimisation du partage et de la consommation à l’échelle d’un quartier. Il a choisi de
s’intéresser à la nourriture qui est consommée dans chaque bâtiment (qui consomme, quand,
quoi, quelle quantité) afin d’envisager un système partagé de récupération et d’optimisation
de la consommation de la nourriture (gestion de la production, du recyclage, des flux, etc.).
L’utilisation du BIM, ou de « modélisation des données du bâtiment » en français24
, de
capteurs, et une observation ou évaluation rétroactive (par les citoyens, des capteurs, des
frigos connectés, etc.) ont été envisagés pour capter ou générer les types de données évoqués.
Profil d’articulation de données avec des contraintes territoriales :
L’après-midi, le groupe a approfondi son profil d’articulation au regard de contraintes
territoriales propres au quartier « Cherpines ».

23
. Le site « Ge-repare.ch » est le répertoire de la réparation en Ville de Genève. La campagne « réparer plutôt
que jeter » du Service Agenda 21 – Ville durable de la Ville de Genève et de la section genevoise de la
Fédération romande des consommateurs (FRC) encourage la population à prolonger la durée de vie des objets. A
cette fin, elle met à disposition des adresses d'entreprises et d'artisan-e-s travaillant dans la réparation et situé-e-s
sur le territoire communal. Informations et lien : http://www.ge-repare.ch
24
. En anglais : Building information modeling, ou building information model.

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Le groupe a imaginé une plate-forme de dialogue au niveau communal permettant de mettre
en relation les données de construction (BIM), avec celles des usages des bâtiments et celles
liées à l’optimisation alimentaire. Cette plate-forme, nommée « Sharepines », permettrait par
exemple :
- de réaliser des analyses sociologiques des demandeurs de logement,
- d’obtenir des données à partir d’objets connectés (comme des clefs connectées qui
donneraient des informations sur les accès aux pièces d’un bâtiment),
- de faire un usage à 100% des écoles en réutilisant l’espace quand il est inoccupé, pour
en faire des espaces modulables, etc.,
- d’optimiser l’usage des parkings,
- de faire une programmation des espaces collectifs,
- d’avoir des données sur la consommation alimentaire, sur le taux de recyclage (tri,
compost, etc.),
- de croiser des données relatives aux choix et aux habitudes alimentaires des habitants
(préférences, consommation, etc.) avec celles de la production locale et cantonale
(magasins, marchés, distribution, etc.)
• Groupe 2 : Le quartier « sans voiture »
Composition du groupe : Jean-Luc Gauthey, Patrick Genoud, Stephen Griek, Stéphanie
Hasler, Stéphane Joost.
L’absence de voiture (afin de réduire les nuisances).
- interdire les voitures dans l’enceinte du quartier,
- favoriser les transports publics et les mobilités douces,
- données liées à la mobilité, aux flux, permettant de quantifier la chaîne de
déplacements quotidiens et individuels,
- données liées aux transports de services et de marchandises (logistique),
- données sur les usages des mobilités douces (piétons, vélos, etc.),
- données liées aux espaces publics (car il y en aura plus suite à la disparation des
voitures) : données géographiques, d’équipements, mais aussi nécessité d’avoir des
indicateurs de satisfaction de l’usage de ces espaces,
- données économiques des habitants dans la perspective où la disparition de la voiture
augmenterait leur pouvoir d’achat.
Ce groupe a approfondi son profil d’articulation au regard de contraintes territoriales propres
au quartier « Cherpines ».
Les participants se sont questionnés sur les manières de récupérer des données pour un
quartier dans lequel les habitants ne sont pas encore présents. Ils ont alors imaginé :
- faire une enquête grand public pour recueillir les « lignes de désir »,
- modéliser des flux ou faire des observations d’usages à partir de quartiers similaires,

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20

Ce groupe a souligné l’importance d’explorer l’existant en développant des critères ou des
indicateurs pour comprendre la « perception » des habitants (grâce à des enquêtes ou des
applications numériques).
• Groupe 3 : Le quartier « convivial »
Composition du groupe : Mounir Boulmerka, Simon Gaberell, Vincent Kaufmann, Laurent
Niggeler, Pascal Oehrli.
La convivialité.
Le principal sous-objectif exprimé pour produire un quartier convivial serait d’avoir « un
esprit de village » sans que le quartier en devienne un, c’est-à-dire « amener de la ruralité
dans l’urbain ». Son émergence serait facilitée par :
- des espaces de rencontres qui favorisent les interactions,
- des équipements et des services partagés (système de carsharing à l’entrée du
quartier),
- des potagers urbains,
- des espaces de coworking.
La réalisation de ces sous-objectifs permettraient le développement d’un sentiment
« informel » d’ouverture vers les autres, c’est-à-dire que les espaces partagés doivent
permettre de se rencontrer sans que cela ne soit forcément prévu (par exemple, sans qu’il n’y
ait besoin d’un animateur). Il faut que les choses se passent, car l’espace et les lieux le
permettent. Il faut que les interactions soient spontanées.
Pour répondre aux sous-objectifs, le groupe a estimé que la récupération des data set suivants
permettrait de mesurer l’adéquation entre l’ambition du projet de quartier et sa réalisation :
- lieux conviviaux (nombre, type, fréquentation),
- mobilité (notamment les micro-déplacements),
- activités avec, d’une part, les activités réalisées en commun (qui sont souvent
inexistantes, car la plupart des bases de donnes contiennent des données à un niveau
individuel : on sait ce que fait une personne, mais on ne sait pas avec qui) et, d’autre
part, les activités individuelles (type, localisation, fréquence).
- fréquentation du quartier par des personnes « extérieures »,
- nuisances sonores, si l’on considère qu’un quartier convivial est un quartier calme,
- données pour mesurer la convivialité. Il faudrait permettre aux habitants de
s’exprimer, et il pourrait y avoir un indicateur du « bonheur » ou d’autres types pour
mesurer le degré de satisfaction.
L’après-midi, le groupe a travaillé sur le quartier « Grosselin ». Il a proposé la création d’un
indice de convivialité qui mesurerait et/ou agrégerait plusieurs indicateurs ou notions tels
que :
- la mobilité interne au quartier (les micromobilités),
- la vitalité des commerces de proximité (nombre, rotation de activités),
- le degré de « marchandisabilité » (quantification, surface),

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- la surface dévolue au piéton,
- un indice de densité restaurant / café (à croiser avec les données disponibles dans le
registre du commerce),
- l’activité nocturne pour mesurer la convivialité nocturne (activités, population,
incidents, nuisances, etc.).
• Groupe 4 : quartier « résilient »
Composition du groupe : Emmanuel Chase, Antoine Courmont, Martin Gonzenbach, Roberto
Grecuccio, Andreas Stussi.
La résilience.
Cette qualité a été considérée d’un point de vue économique : le groupe a imaginé un quartier
capable de faire face à une crise économique à l’échelle de son territoire (fermeture d’usine et
forte hausse du chômage par exemple).
Le groupe n’a pas listé de sous-objectifs. Il s’est néanmoins interrogé sur les manières de
mesurer les impacts du développement d’un quartier sur les quartiers voisins.
Des données :
- liées aux entreprises (nombre, secteur d’activité, chiffre d’affaires, nuisances sonores,
pollution, etc.),
- liées à l’emploi (types de métiers, activités diurnes/nocturnes, chômage, etc.),
- propres aux employeurs (type d’entreprises, de commerces, etc.),
- socio-démographiques sur les employés (CSP, âges, actifs, inactifs, travaillent à
l’intérieur du quartier ou à l’extérieur, lieu de résidence des travailleurs, modes de
transport, horaires, etc.),
- liées à la logistique (flux de marchandises),
- du tissu associatif (services sociaux, d’insertion, d’éduction tout au long de la vie)
L’après-midi, le groupe a travaillé sur le quartier « Grosselin », qu’il a traité comme un
quartier en résilience puisque les activités économiques du secteur seront progressivement
abandonnées.
Le groupe a estimé que des enquêtes et des démarches participatives sur les besoins en
commerce et en services des habitants des quartiers voisins, ainsi que des descriptions des
activités économiques des quartiers environnants, incluant des informations sur les salariés
(profil, localisation du logement, type de logement) et sur les commerces (spécialisations,
profil de clientèle, segments de marché), fourniraient des données permettant de mieux
comprendre le potentiel de résilience d’un quartier.

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Urban
Data
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du
15
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2016
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Discussion finale : conclusions et perspectives
• Différents types de données
Les différents groupes ont traité trois types de données différents lors de ce parcours créatif et
exploratoire, à savoir des données :
- « objectives », issues de capteurs par exemple.
-‐ « subjectives », qui reflètent souvent des retours d’expériences et qui permettent de
repérer les attentes et les tendances. On peut les obtenir grâce à des sondages ou
encore via les réseaux sociaux. Dans ce dernier cas, il faut créer des occasions pour
générer ces données en quantité suffisante, comme des événements.
-‐ « subjectives objectivées », qui sont une mise en forme plus aisément calculable de
ces expressions grâce à des grilles, des indices, comme l’a fait le groupe qui voulait
créer un indice de convivialité (groupe 3).
© Lucie Levasseur - Propriété État de Genève.
• Les données et le métier d’urbaniste
v Intérêts
Les urbanistes voient dans les données numériques la possibilité de mieux comprendre les
pratiques, les usages et les représentations des habitants et des citoyens d’un territoire. Ils ont
exprimé le besoin d’avoir accès à des données qualitatives, de connaître « l’avis » des gens.
Comme mentionné ci-dessus, ces données peuvent être obtenues par le biais d’enquêtes
classiques (enquêtes d’opinion, sondages, entretiens) ou grâce à des modalités de récupération
de données sur les réseaux sociaux. Cela permettrait d’avoir accès à un autre type de données,
et notamment à des intervalles de temps plus rapprochés.

Compte
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Urban
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du
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2016
23

Les urbanistes voient également dans les données numériques la possibilité d’un dialogue
facilité avec les citoyens grâce, principalement, à la capacité des données à rendre visible et
lisible le territoire.
L’intérêt de pouvoir croiser des avis de personnes habitant un territoire, à l’image de
commentaires ou de signalements relatifs à des plaintes diverses (le chauffage dans un
logement par exemple) que l’on peut recueillir grâce à des applications de type complaining
apps, avec des données que possède l’administration, mais que les habitants ne consultent pas,
ou très peu, comme l’indice de consommation énergétique des bâtiments, est évoqué. Ce type
de croisements de données permettrait de faciliter le dialogue entre les urbanistes et les
citoyens, dans le sens où les data donnent à voir ce qui se passe et ce qui est dit, et permettent
d’établir des corrélations entre des faits et des avis. En ce sens, elles pourraient également
servir à justifier les actions des urbanistes ou de la collectivité par rapport à des mesures ou
actions diverses. Par exemple, le fait qu’il soit décidé de rénover l’isolation d’un bâtiment
avant un autre parce que les plaintes se multiplient, alors que l’indice de consommation
énergétique peut être inférieur à d’autres bâtiments. Les données sont envisagées comme des
matériaux pouvant favoriser les discussions, les boucles d’interaction et la concertation avec
les citoyens, c’est-à-dire la création d’un collectif.
Les données numériques sont également perçues comme des ressources permettant d’évaluer
les décisions et les actions des urbanistes. Parce que les possibilités offertes par le Big Data
donnent accès à des données hétérogènes (variété), en quantité (volume) et en temps réel
(vélocité), elles permettent de repenser les types d’indicateurs pour l’évaluation du travail de
l’urbaniste. Ces données, et les flux qu’elles génèrent, permettraient de concevoir une sorte
d’évaluation permanente du travail de l’urbaniste, afin de mieux saisir la traduction de leurs
actions au travers des usages, des pratiques et des perceptions des habitants et des citoyens.
Finalement, le recours à des données hétérogènes et disponibles en grande quantité
présuppose un changement de paradigme pour les urbanistes, dont le travail est souvent
déterminé par des présupposés. Dans ce cas, il ne s’agirait plus de faire de la donnée pour les
citoyens, mais avec les citoyens, ce qui supposerait dès lors de concevoir une plate-forme où
l’on peut consulter, stocker, échanger, visualiser des données et discuter entre les différences
parties prenantes de ce qu’elles mettent en valeur.
v Limites
Si les urbanistes perçoivent dans les données numériques de multiples possibilités, ils avouent
avoir une méconnaissance de l’offre disponible pour et sur leur territoire. L’une des premières
autocritiques qui a été formulée par les urbanistes a été de souligner le fait qu’il faudrait qu’ils
prennent d’abord connaissance des données dont ils disposent avant d’explorer d’autres voies
ou d’autres sets de données, qu’il faudrait par exemple générer par la captation de nouvelles
traces ou par le croisement spécifique de données déjà existantes.
S’ils disposent d’un nombre conséquent de données numériques, ne serait-ce que grâce au
SITG, ils n’y ont presque jamais recours, et pour plusieurs raisons.
Premièrement, la temporalité des projets urbains apparaît pour certains contradictoire avec les
types de données disponibles. Souvent, les projets doivent avancer rapidement et les données
ne sont pas disponibles. Dans ce cas il faut mettre en place un processus pour les récolter, les
traiter et les analyser et cela prend finalement trop de temps. Par ailleurs, un participant note
qu’il apparaît difficile d’utiliser des données récentes, pour ne pas dire en temps réel, sur des
modes de vie, quand un urbaniste travaille sur 20-30 ans.

Compte
rendu
de
la
journée
«
Urban
Data
Design
Day
»
du
15
novembre
2016
24

Deuxièmement, des données peuvent être disponibles, mais soit les urbanistes n’ont en pas
connaissance, soit ils ne savent pas comment les traiter et les interpréter. De fait, elles ne sont
pas intégrées au projet, car elles apparaissent inadaptées et inexploitables, quand des
croisements avec d’autres sets de données pourraient se révéler significatifs.
Certains expriment d’ailleurs la nécessité pour une administration d’avoir un ou des profils
ayant ces compétences, et même une cellule dont la mission serait de comprendre et traduire
les données numériques pour les urbanistes, d’instrumentaliser les processus nécessaires et de
faire des ponts avec les académiques pour développer une culture de la donnée et la rendre
effective. Patrick Genoud indique que c’est une des missions du Genève Lab qui vient d’être
créé.
Troisièmement, la question de la fabrication du collectif est soulevée, car la plupart des
données accessibles ne mesurent pas les activités en commun. Souvent, les données sont
agrégées, mais sans que l’on sache comment. Ainsi, comment révéler un collectif au travers
des données et des traces urbaines, qui sont généralement propres à des individualités ? Peut-
on considérer le collectif comme la somme de ces traces individuelles, en considérant que
certaines données peuvent ne pas être exhaustives, représentatives ?
• Préparation de la phase 3
Les discussions et idées générées ont montré l’importance pour les urbanistes de rendre
possible la prise en compte de la diversité des données déjà existantes, tant du point de vue de
leur intelligibilité que du point de vue technique, dans les étapes amont d’un projet urbain.
Malheureusement, les participants ne sont pas allés jusqu’à formuler des idées ou esquisser
des pistes pour des projets de recherche avec les laboratoires de l’EPFL. Néanmoins,
nombreux sont ceux qui ont exprimé le souhait de ne pas arrêter la dynamique enclenchée par
cette collaboration, comme c’est le cas trop de fois avec ce type d’atelier.
Sur la base des conclusions de cette journée, de prochaines discussions avec le DALE
devraient permettre de définir de possibles projets de recherche à mener avec les laboratoires
de l’EPFL.

Compte rendu de la journée « Urban Data Design Day » du 15 novembre 2016

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