Atelier d'innovation @ Le Cube "Smart City & Open Data"

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    18-May-2015

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La Smart City (ville intelligente) fait converger de nombreux concepts pour tenter dintgrer de faon harmonieuse lhomme son environnement : design, architecture, cologie, transport, commerce... Ajoutez cela le facteur humain, et vous obtenez une montagne de donnes qui dtiennent en leur sein, pour qui sait les interprter, la cl dune nouvelle relation, quasi symbiotique avec notre ville, lieu hybride et connect. Faites le tour de ces promesses technologiques, pour quinfosphre et inforganismes naient plus de secret pour vous.

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  • 1. SMART CITY & OPEN DATA Linnovation dans les villes Atelier dinnovation - Mars 2014 #ATinnov

2. QUEST-CE-QUE LA SMART CITY ? A QUOI RESSEMBLE-T-ELLE ? QUI EN SONT LES ACTEURS ? 3. EXEMPLE DE RVOLUTION DES VILLES (EUROPE) Travaux Haussmanniens - Paris entre 1852 et 1870 rseau routier : grands boulevards rseau de distribution de leau et des gouts rseau de distribution dnergie (gaz) cration despaces verts Avenue de l'Opra, soleil, matine dhiver Camille Pissaro, 1968 4. EXEMPLE DE RVOLUTION DES VILLES (AMRIQUE DU NORD) Plan Burnham - Chicago dans les annes 1900 Elargissement et rnovation des grands axes (boulevards) Cration et agrandissement des espaces verts Amlioration des rseaux de transports (ferroviaire, routier et fluviale) Amlioration du rseau dgouts et traitement des eaux uses Plan de Chicago, 1909 5. Au XXme sicle les villes sont donc penses en terme de flux et rseaux : Eau Energie (lectricit, gaz) Tlcommunication Transport Humain RVOLUTION DES VILLES AU XXME SICLE 6. Exemples de rsultats Smart City Google Images 7. LAPPARITION DE LA SMART CITY Interconnecter les rseaux en croisant les donnes mises par chacun dentre eux. Le but : rendre ces rseaux intelligents pour prvoir les situations du quotidien. 8. LE XXIME SICLE : LAVNEMENT DU SMART ET DE LA DATA Les donnes data sont rcupres. (capteurs, compteurs, puces NFC, GPS, vidosurveillance) Elles sont ensuite traites, croises, analyses : datamining Elles sont ensuite restitues de manire visible et comprhensible 1 2 3 9. LE CHEMINEMENT DES DATAS : 1. RCUPRATION DES DONNES BRUTES Constitue une donne caractre personnel toute information relative une personne physique identifie ou qui peut tre identifie, directement ou indirectement, par rfrence un numro didentification ou un ou plusieurs lments qui lui sont propres. Loi n 78-17 du 6 janvier 1978 relative linformatique, aux fichiers et aux liberts, version consolide au 24 janvier 2006,Modifi par Loi n2004-801 du 6 aot 2004 Donnes personnelles Donnes anonymises Suppression de tout lien qui permettrait lidentification de la personne Anonymisation des donnes 10. LE CHEMINEMENT DES DATAS : 1. RCUPRATION DES DONNES BRUTES Ouverture des donnes publiques : lopen-data http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/9/90/L%27Open_Data_%C3%A0_la_Loupe.webm 11. LE CHEMINEMENT DES DATAS : 2. TRAITEMENT DES DONNES Le Datamining ou Exploration de donnes Lextraction de savoir ou dune connaissance partir du croisement dune grande quantit de donnes. Lenjeu pour la smart-city : prvenir des vnements. 12. LE CHEMINEMENT DES DATAS : 3. RESTITUTION DES DONNES Reprsentation des donnes interprtations (carte, graphique, animation, article) > dataparis.io applications (smatphone, web, logiciel pro) > appli RATP 13. LES ENJEUX DE LA SMART CITY ET SES LIMITES Quels sont les buts que lon souhaite atteindre avec la Smart City et quelles consquences pour le citoyen 14. Pour rendre les rseaux plus performants et plus fonctionnels, les rendre intelligents (smart-grid, dveloppement durable) ENJEU #1 15. LES LIMITES Peut-on tre anonyme ? Si je le suis, suis-je un mauvais citoyen ? Suis-je un citoyen-objet que lon trace ? Si vous faites quelque chose et que vous ne voulez que personne ne le sache, peut-tre devriez-vous dj commencer par ne pas le faire Eric Schmidt - prsident de Google 16. Linformation cest du pouvoir, la capacit de lexploiter aussi Daniel Kaplan - prsident de la FING Laccs aux donnes publique est une bonne chose mais si je nai pas les outils ncessaires pour les traiter, quoi sert lopen data ? LES LIMITES 17. Pour amliorer le quotidien des citoyens, produire des services publics via de nouvelles interfaces numriques. ENJEU #2 18. Tous les citoyens ne sont pas gaux face la technologie. 60% des franais ont un smartphone que faire des 40% qui restent ? LES LIMITES 19. Pour crer des dispositifs de participation citoyenne numrique. (Dialogue avec les lus, vote par SMS, participer sa vie de quartier..) ENJEU #3 20. Si cest toujours les mmes qui participent et les mmes qui profitent, les participants vont-ils se lasser ? Comment mobiliser les autres citoyens ? LES LIMITES 21. La technologie peut-elle vraiment resserrer le tissus social ? Renforcer le sentiment dappartenance ? Faire participer activement TOUS les citoyens ? LES LIMITES 22. LA SMART CITY, MODLE SDUISANT MAIS INSUFFISANT Lexploitation de la technologie et du numrique rend la ville capable doptimiser ses flux et donc de les rendre plus efficients et productifs. Modle top-down, gouvernance urbaine centralise. Solution trs technique qui ne traite pas les enjeux sociaux-culturels de la ville. Le citoyen est un consommateur. 23. LA VILLE AGILE La ville agile propose un modle bottom-up qui repose sur des innovations dcentralises et ascendante pour impliquer les citoyens dans la co-construction de leur ville. 24. LES 3 AXES DE LA VILLE AGILE Une ville Lego Une ville Locale Une ville Labo 25. LA VILLE LEGO Le principe : Co-construire des systmes urbains ouverts et amliorables par les citoyens. ! 26. LA VILLE LEGO Dans la pratique : Hacker la ville ! Projet de Florian Rivire - 2012 San Francisco Better Streets 27. LA VILLE LEGO Dans la pratique : Projets open-source Lopen-source expliqu en Lego : http://youtu.be/a8fHgx9mE5U ! 28. LA VILLE LOCALE Le principe : Dvelopper les projets petite chelle et initiative locale et favoriser leffet de pollinisation. ! 29. LA VILLE LOCALE Dans la pratique : La Ruche qui dit Oui ! ! ! 30. LA VILLE LOCALE Dans la pratique : Le rseau des Cantines ! ! 31. LA VILLE LOCALE Dans la pratique : Cartographier les initiatives et les ressources pour crer un rseau plus grande chelle. ! ! Rseau des Ruches 32. LA VILLE LOCALE Dans la pratique : Cartographier les initiatives et les ressources pour crer un rseau plus grande chelle. ! ! OpenStreetMap 33. LA VILLE LABO Le principe : Sappuyer sur lagilit (la crativit, la personnalit, les savoirs, les ressources) des citoyens pour produire de linnovation. ! 34. LA VILLE LABO Dans la pratique : Cration de nouveaux lieux publics ! Makers Lab Fablab (en haut) Repairs Caf (en bas) 35. LA VILLE LABO Dans la pratique : Le crowdfunding urbain ! 36. Carlo Ratti La vision Bottom-up de la ville du futur vise intgrer le citoyen en tant quacteur dans sa ville. Le citoyen de demain doit pouvoir faonner une nouvelle ville 37. Daniel Kaplan Prsident de la FING @kaplandaniel fing.org Le premier rseau de quartier intelligent : issygrid.com Anonymisation des donnes Donnes personnelles : cnil.fr Open-Data : data.gouv.fr Dataviz de Paris : dataparis.io Data politique : voxe.org San Francisco Better Streets : sfbetterstreets.org La Ruche qui dit Oui ! laruchequiditoui.fr Le rseau des cantines : leseaudescantines.org OpenStreetMap : openstreetmap.fr Repair Caf : repaircafe.org/fr Bulb in Town : bulbintown.com @laingisland Carlo Ratti Directeur du Senseable City Lab @SenseableCity 38. Claire Bresson claire.bresson@lecube.com @cryoclaire www.lecube.com Le Cube Centre de Cration Numrique