DS0707 - Interactions des mondes physiques, de l'humain et du monde numérique

Favoriser les utilisations et les usages des données de capteurs ouvertes dans les villes intelligentes – OpenSensingCity

Faciliter les utilisations et les usages des données ouvertes de capteurs dans les villes intelligentes

Le projet OpenSensingCity vise à faciliter l'utilisation et les usages des données ouvertes statiques et dynamique au sein des territoire urbains intelligents. Les résultats du projet doivent aider les développeurs d'applications exploitant de l'open data à mieux gérer, retrouver, traiter des données ouvertes, y compris temps réel.

Vers un écosystème de la donnée ouverte temps réel

Le but principal du projet se décompose en trois objectifs scientifique : <br />O1. Développer des ontologies pour les villes intelligentes. Des ontologies bien formalisées permettent de décrire les capteurs, les données et les services déployés, produits ou utilisés dans le contexte des villes intelligentes. Ceci améliore la compréhension des données et donc leur réutilisation. <br />O2. Formalismes pour interroger et agréger des données statiques et dynamiques en prenant en compte le temps et l'espace. Le formalisme permettra de définir des capteurs virtuels nourrissant la plateforme avec de nouvelles données. <br />O3. Définir des stratégies et des appropriations de technologie qui soutiennent et construisent les fondements d'un écosystème de données ouvertes. <br />En complément de ces objectifs scientifiques, le projet vise à déployer une plateforme de données ouvertes et à démontrer son utilité sur une application de transport intelligent. <br />Pour réaliser ces objectifs, OpenSensingCity aborde deux défis scientifiques et technologiques (C1 & C2) et un défi sociétal (C3). <br />C1. Fournir des vocabulaires nécessaires et suffisants. Concernant O1, la difficulté est de savoir quelle information est pertinente pour les données et métadonnées de capteurs ainsi que les villes intelligentes (routes, trafic, etc.) et les mettre à disposition de façon interopérable. En général, le développement d'ontologie pose un défi, et dans ce cas, il est amplifié car les domaines de connaissance sont très hétérogènes et leur couverture doit être définie. <br />C2. Combiner le raisonnement ontologique, spatial et temporal. L'objectif O2 pose un défi héorique dans le fait de sélectionner et agréger facilement une zone, une fenêtre temporelle ou un type de capteurs. <br />C3. Définir l'appropriation socio-technique à traver l'analyse du point de vue utilisateur dans le but de comprendre leurs besoins, les conditions de faisabilité. L'analyse aidera à définir les stratégies d'acteurs et de stockage.

Le projet présuppose que les données ouvertes doivent utiliser des standards ouverts, en particulier ceux du Web sémantique standardisés par le W3C, ainsi que les bonnes pratiques des données ouvertes liées (Linked Open Data). En outre, pour atteindre le but mentionné plus haut, le projet réunit les compétences suivantes qui définissent les méthodes et technologies employées :
E1. La représentation, le raisonnement et l'interrogation de connaissances contextualisées : dans les villes intelligentes, les données les connaissances extraites de capteurs doivent être qualifiées suivant diverses dimensions du contexte telles que le temps, la couverture spatiale, la provenance, la fiabililté.
E2. L'ingénierie des ontologies : la conception d'ontologies permettra une meilleure gestion des données et la connaissance extraite des données.
E3. Les usages et pratiques d'un point de vue communicationel pour assurer que les solutions développées ne répondent pas seulement aux défis scientifiques mais sont également acceptables, utilisables et utiles aux acteurs concernés.

Puisque le domaine des villes intelligentes est déjà très actif, le projet livrera des résultats très ciblés centrés sur l'abaissement des coûts de l'accès et de la réutilisation des données ouvertes et de capteurs dans un environement urbain intelligent. Les résultats clés sont deux importantes contributions théoriques pour chaque partenaire académique :
R1. Un langage de requête pour les villes intelligentes pour l'accès et la production de données temps réel. ce langage sera utilisé pour définir des capteurs virtuels qui délivrent continuellement les résultats d'une requête aux données de la ville.
R2. L'analyse des practiques et des attentes à deux niveauw : l'utilisateur final, souvent confondu avec la figure du citoyen ; et l'utilisateur intermédiaire, souvent ignoré, qui est e producteur de contenu et/ou de services. En plus de ces résultats de recherche, le projet produira des résultats concrèts à l'aide des partenaires industriels.
R3. Une plateforme logicielle pour le déploiement des données et des capteurs sémantiques (réels ou virtuels). Cette plateforme cible les développeurs d'application et contribuera à la dissémination des résultats. Cette plateforme servira à créer un prototype de système de transport intelligent dédié à la gestion des places de stationnement. Cette ressource liée au transport est caractérisée par des données dynamiques spatio-temporelles aussi bien que statiques telles que le statut (p.ex, privé, réservé aux handicapés, publique). Cette application montrent deux fonctionnalités de la plateforme : 1) l'accès simplifié aux données ouvertes dynamiques; 2) l'intégration de nouvelles données ouvertes dynamiques (p.ex., provenant des réseaux sociaux dans cette application).
R4. Des ontologies pour les villes intelligentes. En abordant le défi C1, le projet concevra des ontologies utilisant des standards Web et fournira des terminologies lisibles par des humains pour les parties prenantes.

Ouvrir des données de capteurs apporte des avantages similaires à l'ouverture des données en général : l'implémentation de services autour des données est déportée sur des tierces parties, et ceux qui publient les données font un pas vers la transparence. Toutefois, les bénéfices deviennent important quand le projet fourni un ensemble d'outils qui permettront de manipuler facilement les données.
Le projets aident les parties prenantes de l'écosysteme à transiter vers un modèle de gouvernance de l'open data, y compris en flux. Peu de projets proposent une solution technique à un problème scientifique avec une analyse des stratégies d'acteurs. Cette dualité devrait assurer que les résultats seront appropriés pour notre société actuelle.
Le projet aura un impact direct sur le Grand Lyon car ils seront les premiers bénéficiaires de nos résultats. L'analyse des utilisations et des usages, l'étude des attentes et des pratiques servira la stratégie digitale du Grand Lyon, qui pourra prendre des décisions informées au sujet de leur plateforme de données ouvertes, là où en ce moment on n'en sait que peu sur les usages. Au final, les agglomérations développerons des services plus en phase avec les besoins du citoyen. Plus généralement, OpenSensingCity peut améliorer la governance des villes et améliorer leur transparence.
Aussi, les développeurs de services et logiciels peuvent bénéficier des études d'attentes pour affiner leur stratégie. Sur le long terme, celà pourrait devenir un cercle virtueux qui, combiné aux nombreuses initiatives de villes intelligentes, développera un écosystème performant de services.
La facilitation de l'exploitation des données temps réel devrait permettre aux «data scientists« et «data journalists« d'obtenir des informations plus à jours pour une analyse plus réactive.
Le projet fera avancer la recherche en traitement et gestion de flux de données qui encouragera de nouveaux services numériques à valeur ajoutée.

Larroche, V., Vila, M. (2015). « Urban Data et stratégies dans le secteur des services : Le cas de la métropole lyonnaise ». In : E. Broudoux, E., Chartron Gh. Big data - Open data: Quelles valeurs? Quels enjeux? Louvain-la-Neuve : De Boeck Supérieur, p.

Dans le contexte des villes intelligentes, le déploiement de nombreux capteurs assure l'accès à de très nombreux flux de données en temps réel. L'ouverture de ces flux à destination des habitants des environnements urbains apporte des opportunités d'innovation en combinant les avantages usuels de l'ouverture des données à leur mise à jour en temps réel. En effet, les données ouvertes assurent la transparence et permettent en théorie à quiconque de développer des services auxquels les fournisseurs de données n'auraient pas pensé. La mise à jour en temps réel permet d'envisager le développement de nouveaux services au-delà de l'utilisation classique des données ouvertes pour la conception d'historiques ou plus généralement d'analyse a posteriori. Nous pouvons ainsi envisager la création d'écosystème de services urbains ouverts et intelligents. Si la publication des données issues des capteurs au travers de plateformes de données ouvertes, telles que celle mise à disposition par la plate-forme "Smart Data" du Grand Lyon a été une première étape, il est nécessaire à présent de proposer des solutions pour simplifier les utilisations et les usages de données ouvertes temps réel. En effet, ces données sont en pratique difficiles à comprendre, à trouver et, en fin de compte, à exploiter. Ceci est d'autant plus vrai quand les données viennent de flux de données brutes issues de capteurs car les contraintes de capacité de traitement et de communication des réseaux de capteurs obligent à minimiser l'information transmise.
Par conséquent et afin de permettre le développement d'un écosystème de services urbains ouverts et intelligents, nous voulons fournir (1) des solutions technologiques pour aider à tirer profit de données ouvertes de capteurs pour les développeurs d'applications urbaines, et (2) des recommandations pour les acteurs de l'environnement des données ouvertes de capteurs en analysant les stratégies d'acteurs, en définissant des scénarios d'usage et des terminologies. Pour atteindre ce résultat, nous combinons une analyse sociale des attentes des acteurs, de leurs exigences et pratiques, avec une expertise technologique et techniques en données en ligne et en traitement et ingénierie des connaissances. La composante sociale de notre proposition doit assurer une meilleure compréhension des attentes et besoins des différentes catégories d'utilisateurs de données ouvertes en temps réels. La composante technologique se fonde sur des technologies existantes du Web sémantique et des techniques de traitement de flux de données. Les résultats attendus sont l'enrichissement et la publication sur une plateforme ouverte, en tenant compte du nouveau paradigme des données liées, des flux de données et du raisonnement. Ce changement majeur sera atteint par la construction de nouvelles ontologies liées aux villes intelligentes quand cela s'avèrera nécessaire, de même qu'un formalisme pour l'interrogation et la combinaison de flux dans un tel contexte. En outre, en combinant nos travaux dans le domaine sociale et technologique, nous définirons des fonctionalités de recherche et de navigation que nous mettrons en œuvre selon les attentes et besoins identifiés. Enfin, quand ces outils seront effectivement développés, nous montrerons leur utilité en fournissant une application de démonstration qui les utilise et en poursuivant l'étude des scénarios d'usage. L'application que nous envisageons offrira un système de transport intelligent qui aide les conducteurs de véhicules à mieux trouver des places de parking, avec une évaluation pratique possible dans la ville de Lyon.

Coordinateur du projet

Monsieur Antoine Zimmermann (ARMINES)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

ANTIDOT Antidot
HIKOB HIKOB
ARMINES FAYOL ARMINES
ELICO Equipe de recherche de Lyon en Sciences de l'Information et de la Communication (Elico)

Aide de l'ANR 601 204 euros
Début et durée du projet scientifique : septembre 2014 - 36 Mois

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