Séminaire Smart Governance 2018 : Les données, une matière vivante
Qu’elle soit statique (n’évoluant pas dans le temps) ou dynamique, un relevé d’une réalité fixe ou mouvante, la donnée est un élément dont la valeur et la pertinence dépendent par ailleurs de divers facteurs. Notamment en termes de temporalité et de granularité.
“Une donnée sert avant tout à poser un diagnostic, en amont”, souligne Gérald Trokart, directeur d’Urbeo Commerce, régie communale autonome immobilière d’Herstal. Or, selon lui, les pouvoirs publics font souvent l’erreur de ne se saisir d’un problème que lorsqu’il s’est déjà manifesté. Il est déjà trop tard lorsqu’une rue commerçante perd ses locataires. Si l’on ne dispose pas de données sur ce qu’elle était à une époque où elle était encore animée, comment faire face au problème?, s’interrogeait Gérald Trokart.
Il est donc utile de disposer d’un maximum de données pour savoir pourquoi un phénomène se produit et avoir en mains des éléments précieux avant même qu’un problème se pose – comme par exemple la désertification de certains quartiers commerciaux.
La “temporalité” des données est également importante d’un point de vue pertinence, dans la mesure où toute situation peut évoluer dans le temps. Une donnée “photographiée” en un instant T, mais vieillie et rendue obsolète par le temps, perdra de sa valeur pour la pertinence de l’action à prendre à un moment T+1 ou T+67.
Autre aspect à prendre en considération pour l’exploitation judicieuse d’une donnée : sa dimension spatio-temporelle et sa granularité. Gérald Trokart rappelait combien il peut être utile de croiser ou de faire se correspondre des données de granularité différente. Exemple ? Les données collectées par les antennes GSM ne reflètent que des concentrations, des flux, en un instant T. Celles fournies par des balises de type beacon procurent des indications nettement plus fines, plus individualisables. “Là où cela devient intéressant, c’est de pouvoir discerner les concentrations de fréquentation d’un lieu, à tel moment, en parallèle avec tel ou tel événement local…”
Une autre intelligence
Pour mieux discerner la valeur des données, dans une masse qui ne cesse d’enfler (le big data est parmi nous), les technologies d’intelligence artificielle (IA), d’analytique pilotée par algorithmes, peuvent utilement épauler les opérateurs humains.
Appliquée au contexte des villes et communes, l’IA peut par exemple faciliter l’exploitation des données de mobilité. Un projet mené chez nous sous l’égide de la DGO1 a ainsi permis d’analyser les données collectées en continu par les différents capteurs et équipements de véhicules en circulation et d’en tirer des enseignements pour la mobilité et la sécurité. Partenaires : la Direction wallonne des routes, Coyote, IBM et PSA (Peugeot-Citroën). Les données collectées, géolocalisées, ont pu être corrélées avec le trajet et les caractéristiques routières et révéler ainsi les endroits potentiellement dangereux. Par exemple, en analysant les concentrations géographiques de faits de freinage ou de sollicitation des ABS… Les résultats permettront de (re)planifier certains aménagements.
Autre cas d’utilisation de l’IA : des chatbots, qui peuvent prendre en charge une partie du travail généralement confié à des opérateurs de call center, par exemple pour répondre à des questions d’ordre administratif ou touristique…