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Pluralisme des politiques
de données urbaines
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Pluralisme des politiques de données urbaines, par Dominique Boullier

  • 1. Dominique BOULLIER Pluralisme des politiques de données urbaines DHI- EPFL Data cités 2 Mars 2019
  • 2. Cette présentation est partagée par Dominique Boullier Merci de respecter les conditions de licence indiquées ci- dessous pour l’ensemble des slides de cette présentation http://creativecommons.fr/licences
  • 3. 1. PLURALISME DES DIMENSIONS DE LA VILLE ET DES SMART CITIES
  • 4. Politiques des données urbaines Incertitude Certitudes AttachementsDétachement Data city « Google City » Big Traces / Data Corrélations prédictives Smart city « IBM City » (Cisco, ZTE, Bouygues, DS) Modèles Wikicity Collaboratif Crowdsourcing Coopérativisme de plateforme Good old city Capteurs en personnes
  • 5. Politique des données urbaines: des données et des modèles Incertitude Certitudes AttachementsDétachement Data/Google city Data-to-model Data to city Smart/IBM city Model to data City to data Wikicity Data as model Data as a city Good old city
  • 6. 2. IBM CITY : LES MODÈLES
  • 7. City Command Center IBM Dépasser les silos par le « Grand Tout »
  • 8.
  • 9. Les nouvelles villes nouvelles comme modélisation absolue 8
  • 10. Une évolution récente Expérimentations plus sectorielles et déléguées Montpellier, Nice (IBM + Veolia)
  • 11. Model to data: Modèles du monde Les ontologies faciles à critiquer par les sciences sociales L’époque de l’image fixe Dominique BOULLIER Digital Humanities Institute
  • 12. Data-to-model Modèles d’apprentissage L’apprentissage permet de réviser à partir de tout input L’époque de l’image animée
  • 13. Toujours plus de capteurs Des modèles toujours plus optimisés mais quel design organisationnel?
  • 14. Le design organisationnel du traitement des données dans la traffic police anglaise
  • 15. City to data Un travail de design • 1/ Il existe déjà des bases de données et du reporting dans tous les services: au moins les examiner pour les réutiliser • 2/ Chaque service assemble et traite les données de SON point de vue: tout n’est pas réutilisable (et encore moins en Open Data) et le point de vue du TOUT ne veut souvent rien dire • 3/ La visée, c’est la qualité du service, pas la performance du calcul des données. Générer ensemble design organisationnel / data process… • 4/ Et débattre des finalités: pas seulement la réduction des coûts, la réputation ou la tyrannie du retard 14
  • 16. 3. GOOGLE CITY : VÉLOCITÉ DES TRACES
  • 17. Data city (Google city) pour plates-formes en quête de monopoles 16
  • 18. L’empire de Google maps Data-to-model Approche par les flux de données
  • 19. Dépasser les silos par les couches 18 Prérequis: un référentiel commun pour les métiers Enjeu des data chez Google maps: la traçabilité des comportements en masse et non les infrastructures (toutes les plates-formes) Passer au SIP: Système d’Information des Publics Les classifications à partir de comportements (agrégés)
  • 20. L’interopérabilité des traces Gestion de trafic, prédiction de routes • Sources démultipliées: Triangulation, GPS, boucle de détection, vidéo • + Google maps + Android + Waze (dont users reports) • + données historiques • + paramétrage personnel ( + rapide, +/- péages, etc. • + contributions d’une communauté
  • 21. La boite noire et ses problèmes • Un algo propriétaire • D’où viennent les décisions? – À quel moment se fait le rerouting? Selon quels critères? – Pourquoi par telle ou telle voie, classifiée d’une certaine façon? = conflit avec l’autorité qui gère la circulation ou pas souhaitée: • cas de Lyon pour le Tunnel de Fourvière (conflit avec Google et Tom Tom) – Les détournements et sabotages par les riverains devenant contributeurs 20
  • 22. Des architectures de service différentes sont possibles Vélos jetables ou vélos partagés ? Gobee.bike
  • 23. Data to city • 1/ La ville n’est pas le point de vue de départ pour les plates-formes: d’abord, le service et les revenus publicitaires associés sans gestion d’infrastructures • 2/ Les plates-formes barbares: attaques délibérées sur toutes les intermédiations fragiles ou abusives = anticiper sur les maillons faibles • 3/ Le temps de la régulation (Uber, AirBnB, etc.) doit être aussi le temps du partage des données (Open Data dans les deux sens!): les obligations de service public 22
  • 24. 4. WIKI CITY : L’INTELLIGENCE COLLECTIVE
  • 26. Statut du public: lanceur d’alerte permanent FixMyStreet, FixMaVille, Zueri wie neu, Signalez- nous Yverdon-les-Bains, ActivezMontreal, etc. Format Open 311
  • 27. 26 Statut du public: contributeur à la connaissance
  • 29. Au-delà du règne des capteurs et des modèles/ systèmes de la démocratie des experts 28
  • 30. Statut du public: les citoyens débattent ( avec budgets) • Decidim Barcelona, MeuRio, Decide Madrid, • Neighborland, Stadt Nürtringen, Fluicity, • EngagingPlan/ EngagingApps (Urban Interactive Studio)
  • 31. Data as a city • 1/ Faire ville grâce au format des contributions citoyennes numériques: un urbanisme numérique de la participation • 2/ Ne pas mépriser les contributions de base • 3/ Inventorier les données produites par les citoyens • 4/ Le but n’est pas la donnée mais la dynamique de la participation • 5/ Evaluer la faisabilité y compris du point de vue des relais organisationnels dans la population avec des formats différents ( et dans les services) 30
  • 32. LA VILLE COMME ORGANISATION MULTIDIMENSIONNELLE
  • 33. 32 L’âge de la décision (2015-…) avec le Machine Learning
  • 34. Cette présentation est partagée par Dominique Boullier Merci de respecter les conditions de licence indiquées ci- dessous pour l’ensemble des slides de cette présentation http://creativecommons.fr/licences