Dashboard ou Command Center pour la ville

Il n’y a pas de ‘ville intelligente’ sans Open Data, même si seulement 4500 des communes françaises ont délibéré sur le sujet et exposé des données. Mais peut-on vraiment parlé de ville intelligente sans ‘centre de pilotage’ et comment positionner les termes qui apparaissent de : Dashboard, Hyperviseur et Command Center ?

Vaste et historique discussion sur le sujet depuis le début des travaux sur la ‘ville intelligente’. Il y a plus de 5 ans la question était déjà au centre du débat, contre le tout ‘Tech’, et la vue ‘Orwellienne’  de la ville et pour une vue plus humaniste.

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Rio était le symbole et au cœur de la controverse. Centre de pilotage de la ville (mode centre de contrôle de la ‘Nasa’), construit à l’origine pour la prévention des risques naturels. L’origine du projet était liée à la simulation des glissements de terrains, leur identification sur le territoire et la prévision à 48h de ces risques majeurs sur un carré d’1km², projet conduit par IBM et un consortium d’entreprises et d’associations et qui a permis au Maire de posséder des informations assez précises pour réaliser des évacuations ciblées.

Une fois les informations repérées sur le territoire il était tentant de les compléter, d’abord par celles issues des caméras de vidéo-protection notamment dans un projet piloté par le groupe ENGIE, puis d’étendre à d’autres thématiques comme le Traffic et d’en faire ainsi un vrai centre névralgique pour la capitale.

New York ou Chicago ont suivi sur le continent américain, puis en Asie avec la souvent décriée ville de Songdo ou encore à Singapour.

La question du centre de pilotage s’est posée en France et a pu être étudiée dès les années 2012/2015 au travers de projets de R&D notamment dans les projets d’hyperviseur de Montpellier et de Nice ou à Rennes et Lyon sur des aspects plus liés à la simulation du ‘futur’ (par des conceptions 3D et des outils de simulation d’impacts de décisions) aucun progrès notoire de centre de pilotage ‘global’ et à l’échelle du territoire n’a été déployé depuis en France jusqu’au projet en cours de Dijon.

Avec le recul de ces quelques années, et au travers des différents projets et réalisations il est possible de dépasser la notion ‘générique’  de centre de pilotage pour mieux les classifier et séparer des réalisations aux objectifs et finalités différentes.

3 finalités et organisations semblent alors se distinguer.

Le premier ensemble de solutions se retrouve autour de la notion de ‘Dashboard’. Le principe consiste à regrouper des informations geo-localisées de natures différentes, et de produire en complément et si nécessaire avec des algorithmes des données composites supplémentaires pour enrichir l’information déjà collectée et de les présenter sous la forme de Dashboard informatif. C’est par exemple l’ambition du Dashboard à destination de la population de Londres. Mais c’est aussi le travail conduit à Amiens regroupant les informations issues des caméras, de l’éclairage public ou des bornes d’accès à certaines voies ou de solutions verticales proposées. On peut rattacher à cette notion l’information complémentaire apportée à ceux qui pilotaient le trafic dans le cadre du projet Optimod à Lyon. C’est aussi  les ‘Dashboard’ de ville développées par Veolia à destination des élus. Ces solutions s’apparentent à un enrichissement de l’exposition des données ‘d’Open Data’ de façon à les rendre plus lisibles et opérationnelles sans traitement.

Les ambitions sont multiples. A la fois apporter de la transparence des politiques publiques, une meilleure connaissance de l’état de la ville et de son comportement mais aussi amener un outil d’aide à la décision à destination de certains acteurs privés ou publics agissant dans la ville. Enfin un outil possible  pour aider les habitants dans la connaissance de rues en travaux, de voies fermées ou ouvertes ou plus récemment d’aide à la conduite à des places de parking ou bientôt vers les bornes de recharges électriques disponibles.

J’associerai à ce groupe les outils de simulation de la ville en mode 3D permettant de réaliser des études d’impact de décisions d’aménagement, les plus connus étant les réalisations de Lyon, de Rennes ou de Mulhouse.

 

Le deuxième groupe de solutions regroupe celles à vocation de ‘pilotage’ de la ville. Historiquement ces solutions existent de façon verticales, plateformes de gestion des ‘feux tricolores’, plateformes de gestion de l’éclairage public par exemple … mais nous adresserons plus particulièrement ici dans ce groupe la notion de plateformes multifonctions ou ‘d’hyperviseur’ qui vient s’additionner à ses ‘verticaux’ opérationnels. A partir du moment où existe la capacité de remonter un ensemble de données et d’indicateurs au niveau d’un réceptacle de données il devient alors possible au niveau de la plateforme d’appliquer des algorithmes basés sur des règles de gestion qui peuvent générer des commandes ou des alertes auprès de ceux qui doivent prendre des décisions. C’est ce qu’avait démontré Nice en 2013 dans son programme de R&D avec IBM et ses partenaires sur la corrélation de la pollution et du trafic. Rouen conduit depuis 2017 une expérience similaire menée par Citeos sur la corrélation du trafic et de la qualité de l’air.

Les réflexions de pilotage automatique des ‘feux’ de circulation en fonction des conditions climatiques, de la pollution, ou d’évènements importants planifiés ou non ont fait l’objet de beaucoup de réflexions mais encore de peu de réalisations.

La plateforme de Dijon ‘On Dijon’ devrait entrer dans ce groupe avec l’ambition de piloter l’éclairage public et la circulation notamment, issue d’outils verticaux agrégés dans le cadre des projets par Bouygues Energie Services, Citelium et Suez.

Dans ce domaine les algorithmes et bientôt l’intelligence artificielle avec l’apprentissage devrait pouvoir apporter des solutions d’automatisation pour simplifier les opérations de la ville, améliorer l’interface avec les habitants et proposer des actions de coopération entre les services plus sécurisées et organisées.

Ces ‘hyperviseurs’ semblent plus dédiés au pilotage de la circulation, de l’éclairage public, des parkings, des bornes électriques et des effets sur la pollution avec la prise en compte des conditions climatiques et des indicateurs de sécurité.

 

Enfin, je positionnerai une troisième classe d’outils – de Command Center – dédié à la sécurité des infrastructures critiques, des personnes et utilisés aussi pour les catastrophes naturelles.

Même si certaines informations liées à ces risques peuvent être récupérées au niveau des Dashboard ou des Hyperviseurs dans le cadre des fonctionnalités et objectifs de ces plateformes, nous pensons qu’il existe une typologie spécifique sur la sécurité.

La spécificité de ces risques réside principalement sur 3 caractéristiques.

Des questions de confidentialité importantes souvent liées à des algorithmes spécifiques de vidéo-protection couplés à de l’intelligence artificielle pour des reconnaissances de modèles attendus et prévus et complétés par des outils d’investigations. Des interfaces homme-machine qui doivent pouvoir être très intuitives pour agir dans l’urgence. Une colonne ‘vertébrale’  du central vers le terrain capable d’actionner les dispositifs et les hommes dans le détail mais aussi de filtrer la donnée en local pour agir le local par le ‘edge computing’ sans être obligé de remonter vers le central et pour assurer une réponse la plus rapide possible..

Ces ‘Command Center’ devront être aussi en relation avec le pilotage du trafic pour pouvoir actionner des ‘circuits sûrs’ et dégagés de circulation pour laisser circuler les secours ou les ‘renforts’ dans le cas d’attaques terroristes par exemples.

Ces ‘Command Center’ devront être prioritairement installés lorsque la question du risque est la majeure de l’hyper vision du territoire, mais ils seront aussi utiles pour sécuriser des infrastructures critiques comme des aéroports, des zones portuaires, des gares ou des centre de production d’énergie ou d’eau.

 

De cette classification rapide, le sujet de l’énergie est encore assez absent (à l’exception de l’éclairage public) dû au rôle particulier jouait par les opérateurs de réseau électrique et de gaz, cette situation va rapidement évoluer avec l’arrivée prochaine en masse des Smart Grid et micro-Grid.