Ressources

DataCity Numa

How start-ups, cities and large groups can work together to innovate ?

Le Numa a été fondé par des entrepreneurs pour mettre en valeur l’innovation à Paris et aide les entreprises à trouver des leviers de développement concernant les grands enjeux de cette première moitié de XXIème siècle. Ces enjeux recouvrent la gestion de l’énergie dans les zones urbaines, la construction immobilière et les travaux publics, la gestion des déchets, etc.

Trois interventions de partenaires de DataCity Paris ont présenté leur projet d’utilisation des données pour améliorer la ville.

La première intervention a été celle de la SNCF qui a pour ambition de tendre vers une meilleure gestion des flux de voyageurs qui transitent par ses gares. Ainsi pour être plus précis, l’analyse des données collectées donnerait lieu à une meilleure organisation, une meilleure gestion des flux de voyageurs, de connaître le nombre d’usagers qui transitent par les gares, de mieux gérer les dépenses énergétiques en électricité et en eau et les déchets.

Concernant la partie transport, l’objectif est de connaître les modes de transports utilisés par les usagers pour se rendre à la gare et en partir (voiture, vélo, à pieds, en transports en communs, etc.) pour rendre l’accès aux gares plus aisé.

Le second projet a été présenté par Bouygues Énergies et Services, SFR et Quantmetry.

Leur projet s’intitule L’éclairage public intelligent et adaptatif de la ville de Paris. La problématique était la suivante : Pourquoi avoir 100% des luminaires allumés alors que la nuit le trafic n’est que de 20% ?

La proposition porte sur la diminution de l’éclairage dans les zones les moins fréquentées. Pour déterminer les zones à tester, il fallait disposer de données. Le choix d’une zone de test s’est fait grâce à l’analyse des antennes pour téléphones mobiles anonymisées pour obtenir les flux de passages. Dans la zone de test – à proximité de la place d’Italie dans le treizième arrondissement de Paris – la baisse obtenue est de 20% sur une plage de temps de 20%. Les économies pour la ville de Paris, sans avoir à investir dans du matériel (capteurs de présence…) pourraient atteindre 6% par an.

Le projet est consultable ici : https://paris.numa.co/blog/les-entrepreneurs-datacity-4-autoconsommation-eclairage-adaptatif-et-maintenance-predictive/

Le troisième et dernier projet porté par Craft ai et Suez vise à l’amélioration de la circulation sur les trottoirs en diminuant le temps de présence des poubelles sur la voie publique. Des poubelles du quatorzième arrondissement de Paris ont été équipées de puces électroniques et les camions d’antennes. Grâce à ce dispositif relié à une application téléphonique il est possible de savoir à quelle heure passent les éboueurs et de sortir les poubelles au moment opportun et d’encombrer au minimum les trottoirs.

La page « mon service déchets » permettra de se renseigner sur les points de collectes ou obtenir des conseils : https://www.monservicedechets.com  

En conclusion, les intervenants ont démontré qu’avec l’usage des données – même si certaines sont la propriété d’acteurs privés, – il est possible de répondre à quelques enjeux de vivre ensemble et de gestion de l’énergie.


Publication de rapports sur les données personnelles par le Grand Lyon

Vous trouverez ci-dessous, un article résumant deux rapports : le premier concerne les données personnelles et a été co-écrit par la ville du Grand Lyon et la FING ; le second traite de la mise en données du monde et de l’usage de ces données et publié par la ville de Lyon.

Données personnelles : enjeux, limites, perspectives

Le travail effectué par la Direction de la Prospective et du Dialogue Public de la Métropole de Lyon et la FING sur « Les données personnelles : enjeux, limites, perspectives » donne à voir une meilleure appréhension de ce que sont les données personnelles au travers d’une définition plus précise et du large spectre qu’elles recouvrent : « Au sens de la loi, une donnée personnelle est une information qui permet d’identifier une personne physique, directement ou indirectement.

Cela concerne aussi bien les informations directement nominatives (le nom et le prénom), que les informations qui permettent d’identifier, indirectement, une personne physique. C’est le cas d’un numéro de téléphone (qui permet d’identifier le titulaire d’une ligne téléphonique), d’un numéro de plaque minéralogique (qui renvoie au titulaire de la carte grise). C’est également le cas d’éléments du corps humain tels que l’empreinte digitale ou l’ADN d’une personne.” C’est bien sûr également le cas d’une adresse e-mail, d’un numéro de carte bancaire, d’une adresse physique, du numéro de sécurité sociale…
{…}
On dit qu’une personne est identifiée, lorsque son nom apparaît directement dans un fichier et qu’elle est identifiable lorsqu’un fichier comporte des informations permettant indirectement son identification : comme son adresse IP6, son numéro d’immatriculation, sa photographie, sa résidence, sa profession, son sexe, son âge, son numéro de carte de paiement, son numéro de sécurité sociale, un enregistrement de sa voix… ». 

Un des premiers soucis avec ce type de données, c’est qu’elles ne s’arrêtent pas aux noms et prénoms, bien au contraire, mais concerne un champ très large et que des métadonnées (cartes bancaires, numéros de téléphones, logs de connexion…) constituent autant d’informations permettant de remonter à un individu.

Les auteurs soulèvent le problème de la collecte, du traitement et du stockage des données par les entreprises qui en principe sont censées ne collecter que les données nécessaires à leur activité. Or l’appréciation leur étant laissée et n’existant aucun organisme de contrôle, nous imaginons bien que dans la pratique toutes les entreprises ne respectent ce principe. Les auteurs pointe également le problème de plus en plus récurrent de piratage des serveurs des entreprises par des pirates informatiques.

Au fil de cette note les auteurs ne manquent pas d’exemples pour appuyer leurs arguments sur la diminution de plus en plus forte de la frontière entre données personnelles et non personnelles ; il suffirait de trois données pour identifier un individu. De même, ils expliquent qu’en recoupant les trajets domicile/travail avec les bornes de traçage pour téléphones mobiles  il est possible d’identifier un individu.

Les auteurs abordent un autre point fort important, celui de la propriété de nos données personnelles et des droits dont nous disposons. Ceux-ci rappellent en citant la présidente de la CNIL, Isabelle Falque-Pierrotin, que nous ne disposons pas d’un droit de propriété, mais un « {…} droit attaché à la personne humaine et au respect qui lui est dû ». Et ici est souligné le risque qu’il y a à privatiser et marchandiser les données personnelles comme s’il s’agissait d’un bien ou d’un service comme les autres, avec les dangers que cela implique tels que la dépossession de son identité ou l’asservissement à une entreprise qui en ferait ce qu’elle veut.

 Mise en données du monde : imaginaires en équation

Le rapport de Philippe Gargov, Margot Baldassi et Chloé Rotrou intitulé « Gouverner par la donnée : entre transparence et résistance, quelle prospective ? » propose une explication de l’entrée de notre société dans l’ère de la big data et les deux types d’usages qui sont fait de nos données :

  • Les fins à usage commercial (marketing, publicité…).
  • Les usages à des fins d’amélioration des services publics.

Les auteurs se sont attachés aussi à expliquer ce qu’est la smart city – « {…} une tentative d’optimisation d’un territoire urbain par le numérique, et notamment par l’exploitation du Big Data » – et que son concept n’est pas si récent que nous le croyons, mais remonterait au XIXè siècle. Cette explication de ce qu’est la ville intelligente est mise en comparaison entre ce qui existe déjà et sa place dans l’imaginaire collectif, véhiculée notamment au travers de la science-fiction.

Les auteurs soulèvent les risques qui existent à laisser la collecte des données à  des acteurs privés en échange de services gratuits ou payants, mais à un faible prix. Le principal risque induit par une collecte et une gestion privée des données étant de voir la gouvernance des villes et territoires échappés au domaine public pour atterrir dans les mains des entreprises.

En seconde partie c’est la représentation de la donné qui est abordée. Pourquoi pense-t-on à des chiffres et au code binaire informatique lorsque nous parlons de « donnée » ou de « data » ? À quand remonte l’usage des statistiques et en quoi est-il lié à la Big Data ? Voilà des questions auxquelles les auteurs portent des réponses au cours de cette partie.

Enfin, les auteurs consacre plusieurs pages de leur rapport (partie 3, page 32) aux algorithmes et à les expliquer. Ils expliquent justement notre rapport en tant qu’individu aux algorithmes et la défiance dont nous faisons preuve à l’égard des technologies. Cette défiance est expliquée un peu plus loin avec le mythe de Big Brothers, cette capacité de surveillance généralisée et totale des individus par des États autoritaires grâce à de multiples outils technologiques permettant et facilitant cette démarche.

Grand Lyon Data

Dans cette vidéo de deux minutes trente, la ville explique ce que sont les données, par qui elles sont émises, par qui elles sont collectées et traités, par qui elles sont (ré)utilisées et à quels usages elles vont servir.

Grand Lyon : c’est quoi la Métropole intelligente ?

Cette seconde vidéo dévoile des projets dans lesquels s’est lancé la ville de Lyon et donne des explications sur ce qu’est la ville intelligente. Ainsi au cours de la présentation, la Métropole donne deux exemples qui peuvent être fait des données : l’amélioration de la qualité des transports et un optimisation du trajet et une meilleure gestion des ressources énergétiques par les particuliers et la ville grâce à des outils de suivi de la consommation.