Au cours de sa conférence au Salon Data 2017, Ghislain de Pierrefeu, partner au sein du cabinet de conseil Wavestone, a présenté l’utilisation de l’intelligence artificielle dans la Smart City à travers des cas d’usage.
L’ère de la Smart City et de l’Intelligence Artificielle
Selon certaines études, Paris serait 3e au classement mondial des smart cities. Un grand nombre d’innovations sont imaginées et testées aujourd’hui dans nos villes, mais nous sommes pourtant encore loin des potentiels qu’offre la Smart City.
L’intelligence artificielle (IA) nous entoure, à travers les chatbots et agents conversationnels tels que SIRI, les systèmes de recommandation comme celui de Netflix, basés sur une connaissance fine des consommations et comportements des clients, ou encore les offres de targetting publicitaire proposées par des acteurs comme Critéo.
Cas d’usage
Pour illustrer les applications de l’IA dans la Smart City, prenons quelques cas d’usage comme le stationnement intelligent, la gestion du trafic, ou l’automatisation du service public.
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- Stationnement intelligent : Des applications permettent de géolocaliser en temps réel les places de parking disponibles dans la ville : Path to park, qui utilise les données des horodateurs Parkeon de Paris, ou encore Parking map, qui utilise les données en open data des parkings et des caméras installées dans la ville.
- Gestion du trafic routier : La solution Surtrac, utilisée dans la ville de Pittsburgh aux Etats-Unis, permet d’optimiser de 25% le temps de voyage grâce à la gestion automatisée des signaux et feu tricolores. De même, la ville de Milton Keynes au Royaume-Uni utilise l’intelligence artificielle pour limiter les embouteillages et gérer les priorités entre les différents usagers.
- Transport multi modal : Les applications telles que CityMapper (à Londres, Berlin, Tokyo, Paris, New York), Optymod’Lyon (à Lyon), ou Moovit (dans 100 villes à travers le monde) permettent le calcul en temps réel du meilleur itinéraire, selon différents modes de transport. Il est possible de modifier les algorithmes pour un mode de transport en particulier.
- Service public et santé : Au nord de Londres, Amélia, un agent conversationnel semblable à SIRI, accompagne les habitants dans leurs démarches et services municipaux. En Norvège, les habitants de Kongsvinger peuvent utiliser un chatbot pour connaître le nombre de places en crèche ou les spécialités des hôpitaux de la ville.
Facteurs-clés de succès pour la SmartCity
- Approche test and learn centrée sur les cas d’usages citoyens (UX), en mode agile pour « penser large mais tester petit » et délivrer rapidement
- Souveraineté de la data sur l’IA : la vraie valeur c’est la donnée, pas l’algorithme
- Open Innovation plutôt qu’ Open Data : Open & Close Data together
