Les données lentes à l’ère de la ville intelligente

Les villes bénéficient du nombre toujours croissant d’avancées technologiques. L’information numérique aide à résoudre nos problèmes urbains les plus urgents. Toutefois, l’augmentation de la quantité de données que nous sommes maintenant capables de générer peut voiler l’intention originale et l’objectif de ce travail si nous ne gardons pas en tête la dynamique sociale en jeu en interagissant avec les gens qui devraient en profiter.

Les technologies intelligentes et connectées qui sont intégrées aux infrastructures des villes peuvent aider à surveiller, à anticiper et à gérer les problèmes urbains de manières différentes et efficaces. Qu’il s’agisse de repérer les tendances économiques, d’améliorer la santé, de combattre le crime ou d’optimiser la circulation, les infrastructures intelligentes ont le potentiel de nous aider à prendre des décisions plus éclairées pour résoudre certains des plus importants problèmes auxquels les villes font face.

Cependant, une grande partie de l’optimisme qui entoure les infrastructures intelligentes s’appuie sur des concepts qui peuvent facilement être incompris ou exagérés, particulièrement ceux qui concernent les bâtiments intelligents et les villes intelligentes comme l’Internet des objets (IdO), l’intelligence artificielle (IA) et les mégadonnées. Le concept d’« intelligence » ne devrait pas être compris comme un élément qu’il suffit d’installer en tant qu’ajout, mais plutôt comme quelque chose qui facilite l’obtention de résultats plus vastes et qui nécessite une intervention humaine ainsi qu’une mise en œuvre. Afin de tirer le meilleur parti de ces technologies, nous devons, en d’autres mots, prendre du recul et peut-être même ralentir.

Par exemple, prenez les mégadonnées. Au sens large, les mégadonnées sont l’utilisation de vastes ensembles de données souvent complexes à des fins de prédiction ou d’analyse. Elles s’appuient sur l’apprentissage automatique et isolent des variables pour trouver des tendances qui seraient autrement trop complexes à repérer. Elles aident à rendre l’invisible visible. Les mégadonnées permettent d’obtenir des connaissances à partir de l’échelle et de la complexité des points de données, mais manquent de résolution et de profondeur.

D’autre part, il y a le concept de « données lentes ». Cette idée est inspirée de l’écogastronomie (en anglais seulement), un mouvement mondial qui a pris de l’ampleur en réponse à la croissance de l’industrie de la restauration rapide. Les adeptes (en anglais seulement) des données lentes, ou des données épaisses (en anglais seulement) comme elles sont parfois appelées, croient que dans notre empressement à utiliser l’analyse de données dans tous les aspects de notre vie, nous avons perdu de vue la raison pour laquelle nous voulions initialement recueillir les données.

Basé sur le graphique original de Trisha Wang.

Les données lentes sont différentes des mégadonnées dans la mesure où elles utilisent de l’information qualitative pour fournir une compréhension plus approfondie des conditions dans lesquelles les données ont été recueillies. Elles s’appuient sur l’apprentissage humain et révèlent le contexte social des liens entre les données. Les données lentes perdent en échelle et en complexité ce qu’elles gagnent en profondeur et en connaissances.

Les technologies des villes intelligentes, plus particulièrement les mégadonnées, peuvent être des outils extrêmement utiles et puissants pour surmonter les problèmes urbains. Toutefois, un grand nombre de ces problèmes peuvent uniquement être résolus en utilisant mieux nos cerveaux et non en recueillant davantage de données. Elles peuvent être utilisées pour mobiliser les gens et favoriser le changement, mais seulement lorsqu’elles sont intégrées dans un contexte social plus vaste. Autrement dit, pour qu’une infrastructure intelligente réussisse, nous avons aussi besoin de la bonne vieille participation communautaire.

Le quartier de Plaça del Sol à Barcelone offre un exemple convainquant (en anglais seulement) de la manière dont les infrastructures intelligentes et l’engagement communautaire peuvent être utilisés conjointement pour apporter des changements significatifs. Barcelone a longtemps été une pionnière (en anglais seulement)en matière de villes intelligentes grâce à une politique numérique urbaine qui encourage la « souveraineté technologique » (en anglais seulement) et ouvre les plateformes numériques à une surveillance, une participation et un engagement supérieurs de la part de ses citoyens.

Les résidents de Plaça del Sol se plaignaient depuis plusieurs années de l’augmentation du niveau de bruit sur la place publique et autour de celle-ci. Cependant, ce n’est qu’en 2017, lorsqu’ils ont commencé à participer à un projet de surveillance de l’environnement appelé Making Sense (en anglais seulement) qui était mené par la communauté que les conditions ont commencé à s’améliorer. Les résidents ont participé à des réunions et des ateliers, et ils ont reçu des capteurs pour surveiller le niveau de bruit durant la journée. Ces éléments leur ont permis de comparer leur expérience par rapport au niveau de bruit officiellement autorisé, de consulter des études scientifiques à propos des répercussions sur la santé qui y sont liées et de corréler leurs mesures aux différentes activités de la place publique durant la journée.

Ce processus leur a fourni l’information dont ils avaient besoin pour entamer un dialogue avec le conseil local afin de trouver des solutions de réduction du bruit. Ils ont exploré plusieurs options, par exemple l’utilisation de différents matériaux pour atténuer le son, la mise en place de jardins au lieu de marches où les gens peuvent flâner tard le soir, l’installation d’une signalisation pour rappeler aux gens de faire attention au bruit dans les zones très achalandées et la construction d’un terrain de jeu mobile. Les résidents seront en mesure de suivre comment ces interventions améliorent la qualité de vie au fil du temps.

C’est en transformant leur expérience quotidienne en données, et vice-versa, que les citoyens ont réussi à trouver une solution adéquate ou plutôt, comme une personne l’a décrite (en anglais seulement), « la collecte de données collectives s’est avérée plus éloquente que les niveaux de décibels à eux seuls. »

D’autres outils et cadres qui combinent l’information des infrastructures intelligentes et connectées à l’engagement communautaire (données lentes) pour résoudre des problèmes urbains commencent à émerger. Il y a l’OrganiCity Playbook (en anglais seulement) qui utilise le modèle de « l’expérimentation comme service » pour offrir aux citoyens, aux petites entreprises, aux grandes sociétés et aux autorités urbaines les ressources nécessaires pour tester de nouvelles idées avec des données urbaines à petite échelle. Le Défi des villes intelligentes (en anglais seulement) d’Infrastructure Canada quant à lui se concentre fortement sur l’engagement communautaire et les partenariats non traditionnels pour créer des communautés réellement connectées. Finalement, le Smart City Playbook (en anglais seulement) de Boston vise à « créer une stratégie à l’échelle de la ville pour l’utilisation de technologies de capteurs qui sont axées sur les gens, orientées sur les problèmes et responsables. »

Que cela démontre-t-il ? Que dans notre quête de communautés plus connectées sur le plan numérique et de villes plus intelligentes, nous devons tout d’abord faire participer les personnes que ces technologiques visent à aider. Nous pouvons obtenir une grande quantité de nouvelles connaissances grâce au déploiement de capteurs, d’applications et de dispositifs qui font partie de ces infrastructures intelligentes. Par contre, pour réaliser leur plein potentiel, il est essentiel de combiner les mégadonnées et les données lentes. Une infrastructure peut seulement être qualifiée d’intelligente si elle est conçue pour et par les gens qu’elle sert.

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