Comment les données peuvent construire les villes intelligentes du futur

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Les urbanistes dépendent actuellement des données pour connaître les tendances en matière de logement, les habitudes de transport, les zones les plus fréquentées, etc. Des villes intelligentes entières sont basées sur science des données et l'IdO. Il ne faudra pas longtemps pour que les données soient l'élément principal qui aide les responsables à prendre des décisions sur les citoyens et leurs besoins. Dans certains endroits, c'est déjà le cas. Le lien entre les données et les villes intelligentes se renforce de jour en jour, ce qui nous permet de construire des villes qui ne sont pas seulement intelligentes, mais aussi plus sûres et plus conviviales.

Combiner les données avec le contexte

Bien que la société moderne dispose de plates-formes de big data extrêmement robustes, elles ne fournissent souvent pas le contexte nécessaire pour déterminer toute la signification des statistiques. Par exemple, un capteur de bruit pourrait montrer une intensité sonore extraordinaire à une certaine date, et l'analyse des big data pourrait confirmer que les problèmes de bruit n'ont jamais été aussi extrêmes auparavant.

Cependant, quel est son impact sur les citoyens, et comment les représentants de la ville peuvent-ils le découvrir si les citoyens n'utilisent pas une plateforme permettant aux résidents de s'exprimer sur la manière dont les sons qu'ils entendent affectent leur vie ? La technique consistant à combiner les données statistiques et le contexte résulte collectivement en des données épaisses.

Les résidents de la Plaça del Sol, à Barcelone, ont été approchés en 2017 par des militants qui cherchaient à utiliser la technologie pour susciter des changements positifs : dans ce cas, pour contrôler les niveaux de bruit dans le quartier. Ils avaient besoin de participants pour un projet intitulé Le sens de la viefinancé par la Commission européenne. L'objectif était de fournir aux gens des capteurs de bruit qu'ils pourraient utiliser pour mesurer les niveaux de pollution sonore dans leur quartier, comparer les relevés aux niveaux admissibles établis et utiliser les données pour faire pression sur les représentants de la ville afin qu'ils apportent des améliorations. Les dizaines de personnes qui ont pris part au projet se sont régulièrement réunies dans un atelier pour réfléchir ensemble à des solutions. Ces rencontres ont permis de faire du bruit une préoccupation collective, et non plus un simple grognement individuel. Les données recueillies sont utilisées pour mesurer et analyser le problème, et trouver des solutions judicieuses.

Le partage des données pourrait offrir de nouvelles possibilités

Certaines personnes qui analysent le potentiel d'utilisation des données dans les villes soulignent qu'il sera beaucoup plus facile d'atteindre les objectifs si les urbanistes partagent les informations avec d'autres responsables ailleurs. Ils seront alors en mesure de voir si les mesures qu'ils prennent fonctionnent aussi bien qu'elles le devraient ou si d'autres villes ont mis au point des méthodes supérieures.

Ces collaborations pourraient devenir plus faciles grâce à un développement de mars 2018 impliquant un cadre publié par The Alliance for Telecommunications Industry Solutions (ATIS). L'information suggère des moyens pour les villes de développer leurs écosystèmes de partage de données et de faciliter les transferts sécurisés de l'Internet des objets (IoT). données entre parties de confiance. Elle s'inscrit également dans le cadre d'un effort plus large des représentants de l'ATIS visant à encourager les représentants des villes à explorer les moyens d'utiliser et de monétiser les données.

Données ouvertes et villes intelligentes

Bien que certains types de données confidentielles doivent rester sécurisées et n'être consultées que par des représentants autorisés, certaines villes expérimentent également les données ouvertes. Comme son nom l'indique, il s'agit de données que tout le monde peut consulter et utiliser sans restriction.

Les autorités londoniennes ont publié plus de 80 flux ouverts pour les données de Transport For London (TfL). En retour, les développeurs ont ajouté du contenu sélectionné à plus de 600 applications. utilisé par 42 % des Londoniens. La décision d'offrir des données ouvertes a donné un élan économique substantiel à la ville, mais elle a aussi des objectifs éducatifs. Des codeurs débutants et des programmes scolaires utilisent les données pour stimuler l'apprentissage.

Ailleurs au Royaume-Uni, le conseil municipal de Manchester propose également des données ouvertes, mais uniquement après les avoir examinées en fonction de critères tels que l'existence d'une demande pour ces informations et la valeur du contenu.

Les données comme carburant de l'économie

L'importance croissante de la collecte de données dans les villes crée également des opportunités commerciales pour les jeunes entreprises avant-gardistes qui savent comment répondre aux besoins et aux défis des urbanistes.

L'un d'eux est un Compology, une entreprise basée à San Francisco. Il utilise des capteurs IoT sur les conteneurs de collecte d'ordures appartenant à la ville, qui détectent les niveaux de remplissage et signalent aux entreprises de transport d'ordures quand il est temps de les vider.

Selon Compology, une telle approche pourrait réduire les coûts de gestion des déchets de 40 %. De plus, l'entreprise n'exige pas des autorités municipales qu'elles remplacent leurs poubelles existantes. Au lieu de cela, ils peuvent simplement fixer les capteurs aux conteneurs qu'ils ont déjà, permettant l'utilisation de la technologie via un investissement qui est moins que ce à quoi certains pourraient s'attendre.

Ensuite, il y a Upshift, une autre entreprise de San Francisco qui permet aux gens d'envoyer des messages texte et demander des véhicules Prius qui arrivent en une heure à peine. Lorsque les gens les reçoivent, les voitures sont propres et ont un réservoir d'essence plein. Ensuite, une fois que les conducteurs ont terminé avec les voitures, ils n'ont qu'à les garer n'importe où dans la zone de livraison désignée par Upshift.

Un tel système pourrait encourager les habitants des villes intelligentes à devenir plus dépendants des véhicules empruntés plutôt que de posséder une voiture. Après tout, l'un des principaux arguments de vente d'Upshift est que les formules d'abonnement au service coûtent aussi cher que les primes d'assurance automobile, voire moins.

Bien que le modèle économique d'Upshift ne semble pas reposer autant sur les données que celui de Compology, l'entreprise semble s'engager dans la collecte de données pour planifier son éventuelle expansion en dehors de San Francisco. Les visiteurs du site Web de l'entreprise peuvent cliquer sur un bouton bleu "Tell Us Where to Expand" et saisir un nom de lieu. Ils peuvent ensuite saisir leur adresse électronique pour recevoir des notifications si ou quand Upshift s'installe dans ce lieu.

Les données pourraient améliorer la sécurité

Les villes intelligentes les plus avancées n'attireront pas les résidents potentiels si ces derniers ne se sentent pas en sécurité lorsqu'ils évaluent les lieux. De plus, ceux qui y vivent actuellement pourraient déménager si les problèmes de sécurité menacent leur plaisir de vivre et leur tranquillité d'esprit.

De nombreux projets de villes intelligentes prévoient des mesures permettant de recueillir des données sur le trafic et d'aider les forces de l'ordre à repérer les conducteurs imprudents.

Les représentants de la ville de Coimbatore en Inde espèrent achat de 1 093 caméras pour une surveillance totale. Certains d'entre eux mesureront la vitesse des voitures, tandis que d'autres détecteront les données des plaques d'immatriculation. Les images des conducteurs en excès de vitesse sont envoyées à un centre de contrôle centralisé, et ceux qui sont considérés comme des contrevenants reçoivent des contraventions par courrier.

Les responsables souhaitent aller au-delà des infractions au code de la route et rechercher d'autres preuves de délits grâce aux caméras. Mais une partie de la technologie mesurera la quantité de trafic aux feux de signalisation et utilisera ces données pour déclencher le changement des feux afin de promouvoir une circulation adéquate.

Les données de Juniper Research indiquent que ces systèmes de circulation intelligents (ITS) pourrait réduire de dix pour cent du temps de trajet moyen de 74 minutes. Cette même étude a également montré qu'il est avantageux pour les équipes d'intervention d'urgence de coordonner leurs efforts en fonction des données compilées sur le trafic.

En utilisant les données pour donner la priorité aux véhicules d'urgence sur les routes et en réacheminant le trafic ordinaire, les délais d'intervention des ambulanciers, des pompiers et des équipes similaires pourraient raccourcir jusqu'à 50 pour cent. Ainsi, lorsque les citoyens se trouvent en situation de détresse, leurs chances de survie augmentent théoriquement.

En ce qui concerne la sécurité associée à la réduction des crimes violents, les plateformes de données intelligentes qui utilisent l'apprentissage automatique pour prédire les crimes avant qu'ils ne se produisent pourraient faire en sorte que jusqu'à trois millions d'incidents ne se produisent jamais chaque année.

Les données sur les villes intelligentes ne concernent pas seulement la criminalité et la sécurité routière, mais elles peuvent aussi contribuer à rendre les villes plus accessibles et plus inclusives sur le plan numérique. Les données, lorsqu'elles sont utilisées en collaboration avec les dernières technologies mobiles et émergentes, peuvent contribuer à faire de la ville un espace plus sûr pour les personnes handicapées et à s'assurer que les bâtiments sont accessibles et à jour en ce qui concerne les aspects suivants codes et règlements.

Données et villes intelligentes : Une combinaison prometteuse et essentielle

Les villes intelligentes ne sont pas vraiment intelligentes si l'analyse des données ne fait pas partie de l'équation. Les informations aident les responsables de la ville à choisir des domaines d'intervention et à mettre en évidence les points à améliorer. Même si les utilisations des données des villes intelligentes sont encore émergentes, les progrès déjà réalisés et le potentiel pour l'avenir sont tous deux extrêmement encourageants.

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À propos de l'auteur

Nathan Sykes, le fondateur de Finding an Outlet (https://www.findinganoutlet.com/), est originaire de Pittsburgh, PA. Il aime écrire sur les dernières nouvelles et tendances en matière d'IA, de big data, de cloud computing et d'autres technologies émergentes. Restez à jour sur les technologies d'entreprise en suivant Nathan sur Twitter @nathansykestech.

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