Raphael Rollier 05/2015

Smart City Pour relever les défis d’urbanisation et de mobilité du futur

Orateurs

Raphael Rollier Responsable Programme Smart City Swisscom

Loïc Lepage Responsable planification énergétique territoriale BG Ingénieurs Conseils SA

Olivier de Watteville Responsable planification des transports BG Ingénieurs Conseils SA

Marilyne Andersen Doyenne de la faculté ENAC, EPFL Faculté de l’environnement naturel, architecture et construit

Raphael Rollier 05/2015

Comment aborder de manière effective le « smart city » et ainsi permettre d’adresser les défis d’urbanisation ?

Raphael Rollier 05/2015

Smart City

Smart People

Smart Living

Smart Mobility

Smart Economy

Smart Environment

Smart Governance

Relevés sur 1 journée avec l’unique ordinateur de l’EPFL

Relevés sur 1 semaine à l’échelle de l’agglo

Effectué tous les 5 ans

1969 2016 2014 2017 -2020

Le smart city appliqué à la mobilité

Mesure en continu

Observatoire de la mobilité

«Pilotage» de la mobilité

prédiction

Raphael Rollier 05/2015

EPFL

EPFL – trois missions principales

Formation Recherche

Transfert de technologie

des scientifiques, ingénieurs

et architectes de pointe, fondamentale

et appliquée

vers l’industrie et la société

Contexte général Missions

8

Mathématiques

Chimie

Physique

ENAC SB IC STI SV

CDM CDH

5 facultés 13 sections

2 collèges

Architecture, Génie civil

Sciences et ingénierie

de l’environnement

Sciences humaines

et sociales

Informatique

Systèmes de

communication

Elec. et électronique

Microtechnique

Mécanique

Matériaux

Sciences et technologies

du vivant

Bioingénierie

Management

de la technologie

Ingénierie financière

Transport, Energie, Neuroprothèses, Design (EPFL-ECAL Lab) etc...

7 centres

interdisciplinaires

26 instituts

350 laboratoires et

groupes de recherche

13 sections d’étude, 350 labos de recherche

Contexte général Structure

ENAC Contexte général

La Faculté ENAC

ENAC Contexte général

La Faculté ENAC

Thématiques de recherche

Le Smart City à l’EPFL

ENAC Contexte général

La Faculté ENAC

Thématiques de recherche

Le Smart City à l’EPFL

Smart cities

ENAC Contexte général

La Faculté ENAC

Thématiques de recherche

Le Smart City à l’EPFL

Smart cities

ENAC Contexte général

La Faculté ENAC

Thématiques de recherche

Smart Living Lab

• Stratégie de gestion multi-modale du trafic

• Gestion en temps réel:

– du trafic privé et public simultanément

– en s’adaptant automatiquement au type de demandes

Etude de faisabilité prévue au centre-ville de Genève

• Contrat-cadre avec le Département Genevois du Transport

© Richy!

Smart City Exemples

Smart City Exemples

Gestion du trafic intelligente Laboratory of Urban Transport Systems (LUTS) – Prof. Nikolas Geroliminis

Performance d’un bâtiment = efficacité énergétique + bien-être

• Efficacité énergétique:

– Utilisation optimale de la lumière naturelle

– Tendre vers des bâtiments à zéro-énergie

– Stratégies adaptatives aux variations climatiques

• Bien-être:

– Conforts thermique et visuel

– Perception de la lumière et impact sur la santé

Le bâtiment au service des occupants

réponse des usagers

simulation de la lumière

conception intégrée

Smart City Exemples

Smart habitat – Tirer parti des ressources naturelles Interdisciplinary Laboratory of Performance-Integrated Design (LIPID) – Prof. Marilyne Andersen

Smart Systems: Réseau de capteurs environementaux

Distributed Intelligent Systems and Algorithms Laboratory (DISAL) – Prof. Alcherio Martinoli

• Capteurs mobiles hétérogènes de pollution de l’air

• Déploiement dans zones urbaines importantes:

Lausanne, Zurich

Réalisation d’un système d’information temps

réel à partir de données bruitées et hétérogènes

• Etape suivante :

– Elargir les mesures aux personnes (crowdsourcing)

– Mesure de l’activité, la position et la pollution via

smartphone

Capteurs fixes

Capteurs mobiles

Capteurs mobiles Smart City Exemples

17

Swisscom – mise à disposition et valorisation des données ?

«Big data» au service de la mobilité

Comptages Microrecensements

Collection de données 24*7 En temps réel

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2005 2013

SMART MOBILITY … compréhension dynamique et élargie

Smart Mobility … une très grande représentativité

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17.05.2015 18.05.2015 19.05.2015 20.05.2015 21.05.2015 22.05.2015 23.05.2015

Residents

Visitors

Transit

60%

Smart Mobility … pour déterminer les lignes de désir

23

SMART MOBILITY … quel est le profil horaire lors d’un événement?

Raphael Rollier 05/2015

simplement économiser l'énergie de chauffage

Raphael Rollier 05/2015

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BG Ingénieurs Conseils SA

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Contexte/enjeu • Des bâtiments qui représentent 50%

des consommations

• Des bâtiments neufs très performants

• Des bâtiments existants (siècle passé) représentant 90% du parc immobilier

• Une évolution des besoins : vers une diminution du chauffage et une augmentation du froid et de l'électricité

Méthodes actuelles • Simulations dynamiques en conception

• Recours limité à la climatisation (lois contraignantes)

• Programmation MCR (ventilation, déshumidification…)

• Smart Metering (relevés automatisés)

Limites • Modification d'événements en

exploitation

• Peu de réactivité des systèmes

• Expertise nécessaire

Constat à l'échelle du bâtiment

Perspectives

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Constat à l'échelle du bâtiment

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Heure d'arrivée

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Jeudi 12 mars 2015

Samedi 14 mars 2015

Jeudi 16 mars 2015

Palexpo salon de l’auto Arrivées

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Contexte/enjeu Se chauffer et se déplacer sans :

• Consommer d'énergie

• Polluer (qualité de l'air)

• Émettre du CO2 (réchauffement climatique)

• Perdre du temps (congestion trafic)

Méthodes actuelles • Consommations réelles au bâtiment (ex.

IDC)

• Enquêtes et comptages automatiques (bâtiment et mobilité)

• Consommations agrégées (statistiques carburant et combustibles)

• Modélisations

Limites • Équipements importants

• Différence entre lieu d'approvisionnement et de consommation (lieu d'émissions)

• Données partielles (consommation connue pour 50% des surfaces sur Genève)

• Données partielles et hétérogènes sur les transports

• Vues "Instantané"

Perspectives

Constat à l'échelle du territoire

29

30

• Utilisation de données existantes non valorisées

• Évolution des méthodes

• Passage d'une vision statique à dynamique

• Passage facilité d'un périmètre restreint à élargi

• Passage de données partielles à plus complètes (peu fiables à fiables 5/20% à 60%)

• Passage de données hétérogènes à homogènes et facilement répétitives (mesure en continu)

• Aide à la décision plus pertinente (modélisation événements, choix d'infrastructures, exploitation)

Perspectives

Conclusions

Client

BG

Swisscom

EPFL

Client

Chercheur

Operateur

Intégrateur

Générer de nouvelles données

Se poser de nouvelles questions

Proposer de nouvelles solutions

Questions & Discussion