Confrence Open Data La Gazette

Lopen data, pilier de la smart city de demain

LA DATA, LMENT CENTRAL DE LA VILLE INTELLIGENTE ET DURABLE

DataSolutions

Grands objectifs damlioration de la qualit de viede la smart city- Durabilit : optimiser la

conso des ressources- Facilit lusage de la

ville- Dvt co- Encourager

lengagement citoyen- Optimiser les dpenses

publiques- Renforcer la cohsion

sociale et prendre en compte les usagers dans leur diversit

OBJECTIFS DE LA DEMARCHE DATA

Dfinir et animer la gouvernance de la donne

Optimiser larchitecture du SI et dvelopper les solutions data

Optimiser les politiques publiques avec les mthodes et les techniques de la data science

LOpen Data, premire pierre ou idal de la dmarche data

Gouvernance : transversalit, mutualisation, construction collective avec les producteurs, open innovation avec les rutilisateurs autour de la licence

Architecture : automatisation des processus de publication, standards, normalisation, qualit, cots, interoprabilit, interconnexion, collaboration.

Analyse data : ouvrir les terrains dtudes, transparence de la gestion publique

MODES DE PRODUCTION DES DATA URBAINES

Source Paper IDDRI Smart City et data

Le temps rel, un des critres discriminants de la publication Open Data.

Un travail collectif doit tre effectu secteur par secteur sur ce critre : rpartition des cots et de la valeur.

Aprs les transports, le prochain secteur pourraient tre celui de lnergie.

LES 4P, DU BIG DATA POUR LES COLLECTIVITS

Via tude FNCCR

La pertinence du volume dans le temps

Les modalits daccs

Les finalits de lanalyse

Laccompagnement ncessaire des citoyens

OBJETS CONNECTES (CAPTEURS ET DISPOSITIFS DACTION)

Les projets et exprimentations en cours

Collecte de donnes brutes et retour pour

pilotage

SI Ville

MODE DE COLLECTE- Rseau DVD

- THD- Lora (oprateurs)

- Lora (Ville?)- SigFox- GSM

CHAINE DE PRODUCTION ET DUSAGE DE LA DONNE IOT

Capteur /Actionneur Rseau de distribution

Point dinformation

Point de Transmission Rseau de collecte

Stockage

Data

Data

Data

Service

Service

ServiceLes thmatiquesMobilitEnergie - rseauxVgtalisation - environnementDchets et recyclageEspace public amnagementEspace public propretBtimentsServices sociauxServices aux habitantsScurit et crise

Quels croisements sont sources de valeur?Quelle gouvernance avec tous les acteurs du territoire?

Rseau de collecteHertzien 3GHertzien GPRSHertzien LowPanWi-FiRTCCuivreFibreCPL

Quelles mutualisations des moyens techniques?

LA DATA, OUTIL DANALYSE, DAIDE ET DVOLUTION DESPOLITIQUES PUBLIQUES

Enigma New Orleans

-La science des donnes combine lutilisation des traitements statistiques de linformation, des mathmatiques appliques et des mthodes informatiquesdestines identifier, rcuprer, organiser et utiliser des donneshtrognes.

Elle sappuie galement sur la connaissance des problmatiques

organisationnelles, fonctionnelles et humaines qui constituent

-le contexte dcrit par les donnes.-

Le premier objectif de la science des donnes est de produire des mthodes

danalyse de donnes et de sources plus ou moins complexes ou dconnectes

de donnes, afin d'en extraire des informations utiles.

KESAKO DATA SCIENCE

-Pour ladministration, la science des donnes peut couvrir de nombreux champs

dapplication et rpondre des usages divers, par exemple :

-- Mieux cibler le primtre dintervention dune politique publique (primtre insalubrit, location temporaire illgale, risque incendie)

-- Explorer un gisement dconomie dans lexercice dune mission de service-publique ;

-- Evaluer ladquation des moyens destins une mission de service ;-- Rechercher une plus grande quit et dune plus grande transparence pour une

politique publique (adquation public cible / public rel, parcours souhait / parcours rel, rpartition du financement en fonction de la segmentation de loffre et de la

demande) ;

-- Raliser lanalyse prdictive du recours une politique publique horizon 5, 10 et 15 ans

-- le dcloisonnement des donnes internes de plusieurs administrations pour dtecter les variables cls expliquant les rsultats dune politique publique (service rendu, cots complets) ;

KESAKO DATA SCIENCE

DATA SCIENCE : LEXEMPLE DE DATACITY

En rsum

190 candidatures > 5 projets slectionns

DATA SCIENCE : LEXEMPLE DE DATACITY

DATA SCIENCE

DataCity

MERCI

Jean-Philippe CLEMENT

Ville de Paris

Responsable de la dmarche et

des solutions data

@AgentNuM