De nos jours, les ordinateurs et les algorithmes intelligents façonnent chaque aspect de nos vies et indiscutablement, cette tendance va s’accroître de façon exponentielle dans un futur proche. Un des domaines sur lequel nous escomptons de la rentabilité est le concept des “Smart & Open Cities”. Cependant, pour atteindre un tel objectif, la coopération et le brainstorming entre les villes ont un rôle clé.

La vie urbaine au quotidien

Le quotidien d’un individu dans une métropole est chargé de nombreuses et lourdes inefficacités qui non seulement rendent sa vie plus contraignante, mais aussi gaspillent la plupart des ressources publiques essentielles, comme le temps, l’argent, la productivité et l’énergie. L’origine du stress naît du temps d’attente et de l’affluence dans les transports publics, en raison d’une planification inefficace, de problèmes dans les services municipaux, de pertes d’électricité, d’eau et d’hydrocarbure entre autres. La plupart du temps, nous acceptons cela comme des faits inévitables dans nos vies, nous ne cherchons pas d’optimisation supplémentaire. Par exemple, une mégapole ordonnancée sur un réseau de métro, qui affecte directement plusieurs millions d’usagers chaque jour, dépend de l’expérience et de l’instinct de plus ou moins deux décisionnaires. Généralement, nous avons tendance à superviser l’erreur, l’inefficacité et la fragilité de la dépendance sur les humains.

L’Intelligence Artificielle, qui est un domaine que l’on imagine dominer le 21ème siècle, peut apporter énormément de solutions efficaces à ces problèmes. Même si la plupart d’entre nous ne sommes pas encore au fait de la forte potentialité de ce sujet, cela a déjà commencé à être un outil essentiel en finance, sécurité publique, télécommunications etc..

Similarité urbaine globale

Avec une connectivité plus forte, la globalisation a même augmenté de façon inattendue. De nos jours, un citoyen du monde contemporain a la même vie que son homologue de l’autre côté du globe; Aller au travail, déjeuner, faire ses courses au centre commercial, consulter les médias sociaux le même jour et la même heure de la semaine. Nous pouvons aisément observer les ressemblances des grandes agglomérations mondiales comme Londres, Paris, New York, Tokyo etc, qui sont des concentrations humaines formant le moteur de l’économie globale. Ces similarités incluent les heures de pointe du trafic automobile, la fluctuation saisonnière de la consommation énergétique, les changement de prix temporaires des hôtels, ou l’affluence humaine basée sur des points d’intérêt périphériques. Cette parentalité qui se développe, tant sur le plan urbain que personnel, peut apporter de nouvelles visions sur les solutions des difficultés et inefficacités susmentionnées.

Potentiel de la coopération des données urbaines

Nous pouvons définir la data comme le carburant des systèmes d’Intelligence Artificielle. Les architectures de pointe courantes de l’Intelligence Artificielle sont toujours loin des omniscientes descriptions d’auto-apprentissage des films de science-fiction. Cependant, quand elles sont conçues et entrainées pour des tâches spécifiques, comme prédire les futurs prix de stock ou détecter des voitures sur des vidéos, elles réalisent déjà de meilleures performances que les humains. Les algorithmes de l’Intelligence Artificielle ont besoin de montants substantiels de data pour accomplir ces précisions.

Pendant des années, le frein du développement de ces systèmes était principalement le manque de recherche académique et de pouvoir informatique. De nos jours, ce modèle a changé, puisque le plus important actif est devenu la data. Avec internet et les gadgets intelligents qui nous entourent, un énorme montant de datas circule autour du globe. Malheureusement, pour la plupart des développeurs en Intelligence Artificielle, la majorité des datas sont confidentielles et non accessibles.

Comme mentionné précédemment, il y a de nombreuses solutions prometteuses basées sur l’Intelligence Artificielle en ce qui concerne la vie urbaine dans les futurs Smart & Open Cities. En optimisant les horaires de transport urbains, en estimant l’affluence humaines ou celle des véhicules, en régulant les prix des services de régulation gouvernementaux, en arbitrant les ressources humaines publiques, et nombres d’autres choses qui ne peuvent être listées ici. En plus de l’amélioration de la qualité de vie, et de l’optimisation des ressources avec le concept Smart & Open Cities, les ordinateurs peuvent aussi nous aider dans des situations critiques comme des catastrophes naturelles en précisant l’organisation de la logistique, les procédés d’évacuation etc…

Avec la digitalisation rapide, nous observons que les organisations gouvernementales comme les municipalités ont déjà basculées vers des instruments électroniques pour la plupart de leurs services, comme la régulation du trafic ou la gestion de l’eau et des déchets. Grâce à cette digitalisation, ils sont capables de générer d’énormes quantités de datas essentiels sur ces sujets. Malheureusement la plupart du temps, ces datas de valeur restent confidentielles dans l’organisation. La plupart du temps, cette confidentialité ne naît pas de motifs intentionnelles comme la vie privée. Comme la percée du marché de la data science et des concepts de l’Intelligence Artificielle n’a pas atteint de taux crédible, l’enregistrement de datas n’est pas vu comme un actif valorisé, c’est pourquoi elles ne sont pas partagées ni même demandées, et ce même entre les organisation publique d’un même gouvernement.

Avec la tendance évoquée ci-dessus des similarités urbaines globales, nous pouvons attendre une optimisation des performances pour le développement d’algorithme d’Intelligence Artificielle, si ces datas cachées peuvent être révélées. Afin d’atteindre ce but, initialement, les dirigeants des organisations gouvernementales devraient être avisés sur les bénéfices mutuels du partage de datas au sein des Smart & Open Cities. Dans un premier temps, une initiative globale telle qu’une série de conférences internationales, de conventions et de comités peut être organisée parmi les municipalités, où des métropoles prédominantes pourraient prendre plus de responsabilités. Cette coopération peut aussi être imaginée au-delà des datas, mais aussi pour le développement de l’Intelligence Artificielle.