Les données dynamiques au coeur des Smart cities

Le développement des Smart Cities met en évidence la nécessité de construire des infrastructures de données neutres, performantes et sécurisées. Basée sur les séries spatio-temporelles, Warp 10 entend répondre à cet objectif.

Les données dynamiques au coeur des Smart cities

Les collectivités concentrent un grand nombre d’infrastructures et de services qui deviennent de plus en plus connectés. Alors que toutes les données sont traitées dans des silos métiers, les collectivités entendent de plus en plus avoir un meilleur contrôle sur un actif dont elles prennent désormais pleinement conscience de l’importance. L'objectif n'est autre pour elles que d'améliorer les services existant et favoriser le développement de nouveaux services.

Le développement de la numérisation des infrastructures et des services locaux se traduit par une forte croissance des flux de données "temps réels". Ces données sont issues de capteurs, de mesures dans les systèmes ou encore de mobiles. L'avènement des services de la ville intelligente (ou Smart Cities) se traduit par des nouveaux besoins de traitement de données. Il pose aussi des questions fondamentales sur la maîtrise des plateformes de données et sur leur gouvernance.

Cet article fait suite à : Les séries temporelles, le véritable futur de la donnée.

Familles de données et leurs croisements dans les Smart Cities
Familles de données et leurs croisements dans les Smart Cities

La fin des structurations en silos dans les Smart Cities

Les données des activités "métiers" des collectivité sont stockées et gérées avec des technologies maîtrisées depuis plusieurs dizaines d'années. Ce mode d'organisation des données s'appuie sur une structuration en silos. Celle-ci est renforcée par les contingences administratives et de gestion budgétaire.

Avec les SIG et maintenant le BIM, on a vu apparaître de nouvelles techniques de traitement de données.

Les données "temps réels" qui n'étaient jusqu'à présent pas très volumineuses étaient traitées par des technologies classiques. Et de fait, les questions sur l'évolution des données pose, dans les collectivités, des questions de fond sur la gouvernance des données sans que la dimension technologique ressorte comme une préoccupation.

Or c'est une véritable transformation qui s’annonce dans la gestion des données relatives aux infrastructures intelligentes des collectivités. C'est notamment le cas dans la mobilité et l’énergie.

Données en temps réel

Le secteur de la mobilité est en pleine mutation dans un contexte d’avènement de la multimodalité. Celle-ci s’inscrit dans une perspective de services de mobilités globaux connus sous l’acronyme de MaaS (Mobility as a Service). Les acteurs seront inéluctablement conduits à croiser des données aujourd’hui enfermées en silos : transports publics, trafic, voirie, covoiturage/autopartage, parkings, météo, données mobiles d’opérateurs…

La gestion de l’électricité – en particulier avec la croissance des énergies renouvelables instables – s’appuie aussi sur des croisements de données issues de mesures sur l’ensemble du réseau. La gestion de la chaîne allant de la production à la consommation nécessite des réglages en temps réel. Ceux-ci imposent de croiser des sources de données et des volumes qui deviennent vite considérables. Le compteur intelligent qui envoie les mesures relatives à la charge et la consommation n’est que l’un des maillons de la chaîne.

On peut également citer tous les sujets de maintenance appliquée à des environnements techniques, aux télécommunications, aux systèmes informatiques, aux immeubles… Ils s’appuient généralement sur la juxtaposition de sous-systèmes qui vont chacun surveiller un domaine spécifique. Par exemple dans un immeuble : l’électricité, le chauffage, la climatisation, la sécurité... Ces sous-systèmes doivent normalement ensuite être consolidés pour une vue d’ensemble. Celle-ci reste souvent partielle.

Si cette vision est celle qui devrait s'imposer eu égard aux objectifs que se fixent les villes intelligentes, elle ne fait encore qu'émerger. Les freins sont liés aux habitudes, au manque de maturité des collectivités sur ces sujets et au manque de justification de la prise de risque pour les fournisseurs. La problématique la plus actuelle en matière de données reste l'ouverture des données avec les question de gouvernance.

Les données ouvertes : seulement une part des données des Smart Cities

Les données dynamiques, comme dans le secteur de la mobilité ou de l'énergie, ne sont cependant pas nécessairement des données ouvertes. C'est trop souvent une erreur de considérer que la création de nouveaux services va principalement s'appuyer dans les années à venir sur les données ouvertes. Si les pouvoir publics et les collectivités privilégient cette voie, alors il y a fort à parier que les grands acteurs du numérique auront le temps et les moyens de prendre des positions dominantes sur ces marchés.

Distinction entre données privées des entreprises, données personnelles, données publiques et données Ouvertes ("Open Data")
Distinction entre données privées des entreprises, données personnelles, données publiques et données Ouvertes ("Open Data")

L'ouverture des données telle qu'engagée par l'Etat et les collectivités ne cesse de gagner du terrain avec le soutien d'un arsenal législatif français et européen. On ne peut que se féliciter du chemin parcouru. Mais c'est une chose d'ouvrir des données. C'en est une autre de considérer les données dans leur ensemble et d'en obtenir l'accès.

Il est légitime que les collectivités récupèrent les données. Ce faisant, elles peuvent dissocier l'accès qu'elles entendent avoir aux données d'une part, et les données qui seront ouvertes dans une concertation nécessaire avec les délégataires. Elles peuvent alors effectuer les analyses qu'elles sont en droit de mener sur la qualité de service ou sur les usages qui sont des infrastructures et services publics associés. Elles peuvent surtout jouer le rôle de catalyseur en favorisant le développement de projets innovants.

De nouveaux services devront par exemple voir le jour dans la mobilité et l'énergie au travers d'un nécessaire croisement de données techniques entre les acteurs. La multimodalité suppose de mélanger des sources de données différentes qui doivent pourtant rester confidentielles d'un acteur à l'autre. Ces croisements complexes et sécurisés nécessitent précisément des techniques particulières telle que ce qui est proposé par Warp 10.

La solution développée par SenX s'inscrit totalement dans cette perspective. Elle respecte les droits attachés aux données brutes et/ou aux données agrégées selon le souhait des parties prenantes. Warp 10 s'adapte ainsi aux règles de gouvernance qui lui sont fixées.

Data engineering et séries temporelles

Une autre bataille se joue en sous-main dans le domaine des Smart Cities, celle du « data engineering ». Google, Amazon, Microsoft l’ont très bien compris. Ils développent les architectures de demain en comptent bien tirer profit de leur avantage. C’est au niveau de cette couche de « data engineering » que va se jouer la dépendance ou l’indépendance des acteurs et notamment des collectivités locales.

En arrière-plan, ce sont les véritables enjeux de gouvernance de la donnée qui sont posés. L’open data n’est au final qu’un sous-ensemble de l’univers de la donnée. Le véritable défi en termes d’indépendance sera celui du « data engineering » qui assurera la maîtrise des données. Que ce soit en assurant directement leur gestion ou en la sous-traitant, les collectivités devront « prendre la main » si elles ne veulent pas laisser le champ libre aux opérateurs de services ou aux géants du numérique.

Les historiques de données brutes : un actif incontournable pour les Smart Cities

Elle permet de créer une infrastructure de données neutre et indépendante des applications. Cela laisse à penser qu'elle s’imposera de manière inéluctable dans les collectivités. Dans ce contexte, ne pas conserver dès aujourd’hui les historiques de données est une erreur. Ce sera demain une faute. Les flux temps réel vont s’imposer partout dans la gestion des infrastructures et des services et tout – ou presque – sera demain « séries (spatio) temporelles ».

La construction des services de la ville intelligente nécessite dès aujourd'hui de construire une infrastructure de données performante, neutre, riche en fonctions et sécurisée. C'est là tout l'objectif de Watp 10 dans le contexte des Smart Cities.

Vous avez des questions sur les séries temporelles et le stockage des données ? Contactez SenX : contact@senx.io