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Conférence Open Data La Gazette juin 2016

  • 1. Conférence Open Data – La Gazette L’open data, pilier de la smart city de demain
  • 2. LA DATA, ÉLÉMENT CENTRAL DE LA VILLE INTELLIGENTE ET DURABLE Data Solutions Grands objectifs d’amélioration de la qualité de vie de la smart city - Durabilité : optimiser la conso des ressources - Facilité l’usage de la ville - Dvt éco - Encourager l’engagement citoyen - Optimiser les dépenses publiques - Renforcer la cohésion sociale et prendre en compte les usagers dans leur diversité
  • 3. OBJECTIFS DE LA DEMARCHE DATA • Définir et animer la gouvernance de la donnée • Optimiser l’architecture du SI et développer les solutions data • Optimiser les politiques publiques avec les méthodes et les techniques de la data science
  • 4. L’Open Data, première pierre ou idéal de la démarche data • Gouvernance : transversalité, mutualisation, construction collective avec les producteurs, open innovation avec les réutilisateurs autour de la licence • Architecture : automatisation des processus de publication, standards, normalisation, qualité, coûts, interopérabilité, interconnexion, collaboration. • Analyse data : ouvrir les terrains d’études, transparence de la gestion publique
  • 5. MODES DE PRODUCTION DES DATA URBAINES Source Paper IDDRI Smart City et data Le temps réel, un des critères discriminants de la publication Open Data. Un travail collectif doit être effectué secteur par secteur sur ce critère : répartition des coûts et de la valeur. Après les transports, le prochain secteur pourraient être celui de l’énergie.
  • 6. LES 4P, DU BIG DATA POUR LES COLLECTIVITÉS Via étude FNCCR La pertinence du volume dans le temps Les modalités d’accès Les finalités de l’analyse L’accompagnement nécessaire des citoyens
  • 7. OBJETS CONNECTES (CAPTEURS ET DISPOSITIFS D’ACTION) • Les projets et expérimentations en cours Collecte de données brutes et retour pour pilotage SI Ville MODE DE COLLECTE - Réseau DVD - THD - Lora (opérateurs) - Lora (Ville?) - SigFox - GSM
  • 8. CHAINE DE PRODUCTION ET D’USAGE DE LA DONNÉE IOT Capteur / Actionneur Réseau de distribution Point d’information Point de Transmission Réseau de collecte Stockage Data Data Data Service Service Service Les thématiques Mobilité Energie - réseaux Végétalisation - environnement Déchets et recyclage Espace public aménagement Espace public propreté Bâtiments Services sociaux Services aux habitants Sécurité et crise Quels croisements sont sources de valeur? Quelle gouvernance avec tous les acteurs du territoire? Réseau de collecte Hertzien 3G Hertzien GPRS Hertzien LowPan Wi-Fi RTC Cuivre Fibre CPL Quelles mutualisations des moyens techniques?
  • 9. LA DATA, OUTIL D’ANALYSE, D’AIDE ET D’ÉVOLUTION DES POLITIQUES PUBLIQUES Enigma New Orleans
  • 10. -La science des données combine l’utilisation des traitements statistiques de l’information, des mathématiques appliquées et des méthodes informatiques destinées à identifier, récupérer, organiser et utiliser des données hétérogènes. Elle s’appuie également sur la connaissance des problématiques organisationnelles, fonctionnelles et humaines qui constituent -le contexte décrit par les données. - Le premier objectif de la science des données est de produire des méthodes d’analyse de données et de sources plus ou moins complexes ou déconnectées de données, afin d'en extraire des informations utiles. KESAKO DATA SCIENCE
  • 11. -Pour l’administration, la science des données peut couvrir de nombreux champs d’application et répondre à des usages divers, par exemple : -- Mieux cibler le périmètre d’intervention d’une politique publique (périmètre insalubrité, location temporaire illégale, risque incendie…) -- Explorer un gisement d’économie dans l’exercice d’une mission de service -publique ; -- Evaluer l’adéquation des moyens destinés à une mission de service ; -- Rechercher une plus grande équité et d’une plus grande transparence pour une politique publique (adéquation public cible / public réel, parcours souhaité / parcours réel, répartition du financement en fonction de la segmentation de l’offre et de la demande) ; -- Réaliser l’analyse prédictive du recours à une politique publique à horizon 5, 10 et 15 ans -- le décloisonnement des données internes de plusieurs administrations pour détecter les variables clés expliquant les résultats d’une politique publique (service rendu, coûts complets) ; KESAKO DATA SCIENCE
  • 12. DATA SCIENCE : L’EXEMPLE DE DATACITY • En résumé
  • 13. • 190 candidatures > 5 projets sélectionnés DATA SCIENCE : L’EXEMPLE DE DATACITY
  • 15. MERCI Jean-Philippe CLEMENT Ville de Paris Responsable de la démarche et des solutions data @AgentNuM