La Métropole en réflexion​

La Métropole du Grand Paris élabore le Schéma Métropolitain d’Aménagement Numérique (SMAN) pour soutenir l’innovation numérique et parvenir à une couverture très haut débit sur tout son territoire.

Le Schéma s’appuiera sur le Rapport Liminaire, diagnostic des pratiques et besoins numériques du territoire. Les collectivités sont d’ailleurs invitées à l’enrichir, lors d’ateliers numériques et via la plateforme de travail collaboratif « Métropole d’Intelligences ». 

La maîtrise et l’utilisation des données publiques font partie des enjeux importants qu’il pourrait être prioritaire de traiter dans le cadre du SMAN. Voici une synthèse du diagnostic en la matière.

Le diagnostic métropolitain a pour l’heure identifié deux axes prometteurs pour améliorer l’élaboration et la gestion des politiques publiques :

  • La structuration d’un service public de la donnée ;
  • L’utilisation de l’Intelligence Artificielle (IA). 

Ouvrir les données du territoire métropolitain ​

Matière première de l’économie numérique, les données sont produites par les acteurs opérant sur un territoire, dont les citoyens. Dès lors, leur maîtrise est autant un enjeu de souveraineté que d’attractivité pour les collectivités.

Cette maîtrise implique de la part des collectivités qu’elles :

  • Acquièrent une connaissance fine des données générées sur le territoire ;
  • Organisent la collecte et du stockage des données ;
  • Les mettent à disposition d’opérateurs créateurs de services en open data; ou identifient des usages possibles.

Leur rôle est donc essentiel en matière de data, et a été consacré comme tel par la loi pour une République Numérique qui rend obligatoire l’ouverture des données d’intérêt public, et institue un service public de la donnée (article 14).

Rapporteur de la loi, Luc BELOT a également mis en avant le rôle stratégique de tiers de confiance que doivent jour les collectivités. Son rapport « de la Smart City aux territoires d’intelligences » recommande qu’elles 

  • Assurent la création d’une plateforme data territoriale ;
  • Organisent un inventaire des données d’intérêt territorial ;
  • Sécurisent les données et anonymisent les données personnelles ;

Les efforts des collectivités pour mettre en place une politique publique de la donnée pourraient être mutualisés à une échelle métropolitaine. La Métropole a déjà entamé un travail de coordination avec les collectivités du Grand Paris en matière de données géographiques d’intérêt métropolitain. Ensemble, elles ont identifié les données utiles aux missions métropolitaines, et coopèrent pour les gérer, les traiter et éviter les doublons.

Au-delà de ce rôle d’interface et de gestionnaire des données, Luc BELOT recommande que les collectivités montent en compétences pour proposer des services publics plus personnalisés et efficients aux usagers. Par exemple, les collectivités pourraient utiliser leurs données pour éclairer leurs décisions, à l’aide d’outils de modélisation et d’aide à la décision.

Aider à la décision grâce à la donnée ​

— Outils de modélisation géographique —

En matière d’aménagement et d’urbanisme, des technologique de « City Information Modeling » consistent à utiliser des données pour modéliser l’environnement urbain et simuler des prises de décisions, ce qui permet :

  • De mieux communiquer et informer les citoyens sur les projets urbains ; leur raison d’être et leur impact futur 
  • D’éclairer la décision. Par exemple, des outils permettent croiser les données d’orientation des façades, leurs heures d’ensoleillement et la vitesse du vent pour identifier les zones propices à la pose de centrales solaires urbaines.

Le CIM a notamment été utilisé pour l’aménagement de deux ZAC à l’Est de Paris. L’objectif étant alors de mieux penser en amont, puis gérer, en aval, l’ensemble de la zone grâce à une parfaite visualisation des bâtiments et équipements public.

Ce champ encore expérimental est soutenu par le programme « Ville de demain » géré par la Caisse des Dépôts, qui comprend notamment :

  • Le projet Modélisation Urbaine de Gerland de Lyon Métropole qui développe un outil d’aide à la décision pour planifier le développement du territoire de Gerland. Le démonstrateur MUG permettra d’avoir différentes options d’aménagement, en intégrant toutes les dynamiques et les interactions urbaines. Ce
  • Rennes Métropole en partenariat avec Dassault Système utilise la solution 3DEXPERIENCity pour développer « Virtual Rennes ». C’est un modèle numérique intégrant, par une modélisation systémique, différentes sources de données au sein d’un référentiel unique actualisé en permanence à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles.

La maîtrise d’une donnée de qualité, collectée en grande quantité est nécessairement pour exploiter tout le potentiel de ces outils.

— Intelligence artificielle et analyse prédictive —

L’intelligence artificielle (IA) désigne les technologies qui, s’appuyant sur la data et des algorithmes de calculs, sont en mesure d’augmenter l’intelligence humaine et d’aider à la décision. La gestion de services publics peut être améliorée, et des services nouveaux peuvent naître de l’exploration et l’analyse des données massives par ces technologies. Par exemple :

  • En matière d’énergie et de BTP : de construire des bâtiments d’anticiper les pics de consommation pour ajuster les usages ;
  • En matière de gestion de la mobilité : Prévoir les pics d’affluence afin de prévoir des actions de fluidifications du trafic ;
  • Le SIAAP a mis en place MAGE, un logiciel d’analyse quantitative et de gestion dynamique des réseaux d’assainissement. Il permet au SIAAP de recueillir en temps réel l’ensemble des informations quantitatives en provenance du réseau francilien (débit, état du réseau, fonctionnement des usines) et d’y intégrer les prévisions fournies par Météo France. En cas d’épisode pluvieux, et pour éviter les débordements d’eaux usées dans le milieu naturel, MAGES analyse les données collectées et propose des scénarii pour dispatcher les eaux usées sur l’ensemble des usines et des infrastructures de stockage, de manière à les utiliser au maximum de leur capacité. Il permet donc d’optimiser les infrastructures existantes.

Il serait envisageable que la Métropole et les collectivités du Grand Paris se coordonnent et mutualisent leurs efforts en matière de formation et de R&D, et pour éventuellement codévelopper et partager ces outils.

Data

La data, ou donnée, est au cœur des défis pour une « Métropole collaborative et participative » et « agile et efficiente ». Sa bonne manipulation par les collectivités offrira des opportunités positives pour le territoire métropolitain et ses habitants.

La donnée recouvre notamment les enjeux suivants :

  • Ouverture des données : l’ouverture des données est une obligation légale pour les administrations publiques, un enjeu de dynamisme économique (création de nouveaux services par tous les acteurs qui se les approprient, start-ups, tiers secteurs…), un enjeu de transparence de l’action publique et d’efficacité (meilleure connaissance collective du territoire)
  • Gouvernance de la donnée : identifier les données ainsi que les producteurs des données est nécessaires pour mener à bien les missions métropolitaines, nouer des partenariats avec les acteurs privés producteurs, assurer des standards de qualité concernant la publication de données, assurer une sécurité et un respect des contraintes légales concernant les données personnelles
  • Partenariats et échanges avec les plateformes: analyser les externalités positives et négatives des plateformes qui opèrent sur le territoire de la Métropole, fédérer les collectivités pour initier des partenariats « gagnant-gagnant » avec les plateformes numériques privées (Amazon, Uber, Waze, Airbnb…)

La donnée est donc un enjeu complexe : le cycle de vie de la donnée (l’ouverture, le traitement puis l’exploitation) passe par des étapes sensibles qui nécessitent une expertise pour l’application scrupuleuse de nouvelles réglementations (RGPD par exemple) et la structuration de coopérations entre une multitude d’acteurs métropolitains.

Les contributions

Data
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Aider à la décision grâce à la donnée ​

— Outils de modélisation géographique — En matière d’aménagement et d’urbanisme, des technologique de « City Information Modeling » consistent à utiliser des données pour modéliser l’environnement urbain et simuler des prises

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