Conférence "Enjeux du "Geo Big data" pour la concertation urbaine" donnée dans le cadre de la Conférence 3DGI, le 16 juin 2017, à Olten

1. Enjeux du «Geo Big Data»
pour la concerta7on urbaine
Conférence 3DGI
16 juin 2017 - Olten
Jean-François LUCAS
EPFL – Digital HumaniCes InsCtute (DHI)

2. Geo Big Data ?
+
Crédits : hKp://www.lgcnsblog.com/
JF LUCAS . EPFL-DHI . Journée 3DGI

3. Diverses sources
Hardware Formats
Acteurs
crowdsouring
« passif »
JF LUCAS . EPFL-DHI . Journée 3DGI
crowdsouring
« ac7f »

4. Geo Big Data – Enjeux
• Op7misa7on et monitoring des services,
foncCons et ressources de la ville
(transports, énergie, environnement,
sécurité…)
• Evalua7on et transparence de l’acCon
publique.
(Chief Data Officer, indicateurs (KPI) de
mesures de la performance des services
publics)
• Par7cipa7on des citoyens : intelligence
collecCve, open data, open gouvernance,
etc.
Boston
JF LUCAS . EPFL-DHI . Journée 3DGI
Rio de Janeiro – centre des opéra1ons

5. Et la concertaCon urbaine ?
JF LUCAS . EPFL-DHI . Journée 3DGI

6. Un manque de prise en compte de la data dans les
processus de concerta7on urbaine
• Complaining apps, Opinion apps, Plate-forme
collaboraCve = data géolocalisées mais pas vraiment
« Big »
• En général, pas de prise en compte des data pour la
consultaCon :
– Manque de compétences méCers pour prendre en
compte les data dans un projet urbain.
– Pas de vision sur le long terme (enjeux poliCques,
projets académiques, etc.), sauf cas excepConnels
(ex. Amsterdam).
– Problèmes de temporalité
• Les données arrivent après le début du projet
• Difficulté à concilier la vision d’un projet à 20
ans avec les données produites en temps réel.
JF LUCAS . EPFL-DHI . Journée 3DGI
S. Hasler, J. Chenal, J.-F. Lucas and D. Boullier. Projet
Data ConcertaCon, Rapport, 2016..

7. Et pour les Géo Big Data ?
Aux précédentes limites s’ajoutent ces supposées qualités :
- L’exhausCvité
- La représentaCvité
- L’objecCvité
JF LUCAS . EPFL-DHI . Journée 3DGI
Crédits : hKp://www.24heures.ch/vaud-regions/lausanne-region/juges-
sauvent-19-places-parc-pully/story/19255715?track
Crédits hKps://www.rts.ch/info/sciences-tech/7932075-les-donnees-telephoniques-uClisees-pour-etudier-la-
mobilite-dans-les-villes.html

8. Ce qui ne change pas
Cartographie interacCve personnalisable / parCcipaCve / collaboraCve , SIG parCcipaCfs,
Big Data…
-> la parCcipaCon et non la concertaCon
-> injoncCon à l’innovaCon & primauté du markeCng territorial : indicateurs de popularité,
de parCcipaCon, de réputaCon, de performance… (KPI)
JF LUCAS . EPFL-DHI . Journée 3DGI

9. Ce qui change
• Le désir des citoyens d’être de plus en plus impliqués dans les
décisions (méfiance et défiance vis-à-vis du poliCque), même si la
consultaCon est parfois envisagée comme un « mode de contrôle »
par les habitants d’un territoire (Belot, 2017).
• AcculturaCon d’un mode de représentaCon de l’espace limité à la
localisaCon (Google maps) + un régime d’engagement spécifique
(acCon et exploraCon) = « Folkmapping » (Boullier, 2011).
• Les Geo Big Data, et leurs propriétés….
JF LUCAS . EPFL-DHI . Journée 3DGI

10. Vélocité : du spa7al au temporel
Une carte c’est :
- Un espace de référence
- Une échelle
- Un principe de transposiCon
- Une métrique
- Un thème
- Une légende (sémiologie
graphique)
- Un point de vue
Une carte numérique, c’est :
- La même chose !
+ Un changement possible de points
de vue (zoom, rotaCon, immersion)
+ Des layers
+ Mise à jour en temps réel
(Boullier, 2011)
JF LUCAS . EPFL-DHI . Journée 3DGI

11. Vélocité : du spa7al au temporel
JF LUCAS . EPFL-DHI . Journée 3DGI
Ø Des points et des zones aux flux : lecture
événemenCelle de la ville (A. Picon, 2014)
Ø EvoluCon des propriétés cogniCves de la
carte

12. Variété : mul7plier les points de vue
Données « objec7ves »
JF LUCAS . EPFL-DHI . Journée 3DGI

13. Variété : mul7plier les points de vue
Données « subjec7ves »
JF LUCAS . EPFL-DHI . Journée 3DGI
Crésits : hKp://www.citymart.com/blog-10/2014/12/10/commonplace-crowd-sourced-representaCve-planning-from-the-ground-up

14. Variété : mul7plier les points de vue
Données « subjec7ves objec7vées »
JF LUCAS . EPFL-DHI . Journée 3DGI
NoiseCapture – LASIG / EPFL

15. Volume : réduc7on des approxima7ons et
appren7ssage automa7que
JF LUCAS . EPFL-DHI . Journée 3DGI

16. Tirer profit des Geo Big Data pour la consulta7on
de Feraudy T., Saujot M. (2016), « Le crowdsourcing urbain pour transformer la fabrique de la
ville ? » , Issue Brief, n°06/2016. Iddri, 2016. 4 p.
La data comme
support d’aide à la
décision
- ParCcipaCon
- Feedback
- InteracCon
- Discussion
- Décision
Discutant / décideur
JF LUCAS . EPFL-DHI . Journée 3DGI

17. La data comme support de discussion
et d’aide à la décision
Sor7r des logiques actuelles :
- Quel sens à l’empilement des layers ?
- Quel sens à la 3D, 4D, 5D, xD…?
Ø La 3D peut complexifier la concertaCon
urbaine (Jacquinod, 2012)
- SorCr des soluCons sur étagère (ou les adapter) :
Ø Qu’est-ce que je veux montrer, comparer,
discuter, jusCfier, à quelle échelle ?
JF LUCAS . EPFL-DHI . Journée 3DGI
La DATA comme « support » pour :
Ø Rendre visible et lisible des phénomènes et enjeux (nécessite du design de
data / data visualisaCon).
Ø Susciter la discussion grâce à différents types de données, différents points
de vue, des feedbacks, des interacCons, etc.
Ø JusCfier des choix

18. Merci
Jean-François LUCAS
EPFL – Digital HumaniCes InsCtute (DHI)