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La data et le territoire
La démarche et les projets data de la Ville de Paris
Focus sur l’usage des algorithmes
BONJOUR
Jean-Philippe CLEMENT Ville de Paris Responsable de la démarche et des solutions data @AgentNuM
SOMMAIRE
+ Pourquoi une démarche territoriale : La data, élément central de la Ville Intelligente et Durable
+ De quelle donnée parlons-nous?
+ Les objectifs de la démarche data?
+ Focus sur la data science et l’usage d’algorithmes
Open Innovation
Open Data
Transparence
Participation
citoyenne
et de l’écosystème
économique Services numériques
Relation usagers
E-inclusion
Plateformes et
applications
infrastructure
Urbanisme
Énergie et réseau
Mobilité et
logistique
Économie
circulaire,
déchets et
recyclage
Végétalisation
Plan climat et
adaptation au
changement
climatique
Résilience
LA DATA, ÉLÉMENT CENTRAL DE LA VILLE INTELLIGENTE ET DURABLE
Grands objectifs d’amélioration de
la qualité de vie de la smart city
• Durabilité : optimiser la conso des
ressources
• Facilité l’usage de la ville
• Développement éco / attractivité
• Encourager l’engagement citoyen
• Optimiser les dépenses publiques
• Renforcer la cohésion sociale et
prendre en compte les usagers dans
leur diversité
QUELLE DONNÉE : ADMINISTRATIVE ET RELATION USAGER
QUELLE DONNÉE : DONNÉES PATRIMONIALES
Vidéo Paris Smart City, Cisco
QUELLE DONNÉE : DONNÉES PATRIMONIALES
QUELLE DONNÉE : DONNÉES D’EXPLOITATION
Vidéo Paris Smart City, Cisco
QUELLE DONNÉE : DONNÉES CAPTEURS
Vidéo Paris Smart City, Cisco
QUELLE DONNÉE : DONNÉES DES REMONTÉES USAGERS (CROWDSOURCÉES)
Vidéo Paris Smart City, Cisco
QUELLES FINALITÉS POUR LES DONNÉES URBAINES
Saujot, M. Erard, T. Les innovations de la ville intelligente au secours de la ville durable ? Iddri, 2015
OBJECTIFS DE LA DEMARCHE DATA AU SERVICE DES POLITIQUES PUBLIQUES
• Développer la « DatAlphabétisation »
• Optimiser l’architecture du SI
• Définir et animer la gouvernance de la donnée
• Optimiser les politiques publiques grâce aux solutions data et à la data science
SOMMAIRE
+ Pourquoi une démarche territoriale : La data, élément central de la Ville Intelligente et Durable
+ De quelle donnée parlons-nous?
+ Les objectifs de la démarche data?
+ Focus sur la data science et l’usage d’algorithmes
ALGORITHMES ET VILLE : UNE HISTOIRE ANCIENNE
CARTOGRAPHIER, CONNAITRE, METTRE EN QUALITÉ ET MIXER SES DONNÉES
4 AXES DE VALORISATION DU BIG DATA
Source étude FNCCR
DATA DE LA CRM
Challenges of the unique citizen
account and transformation of
the Citizen Relationship
Management (CRM)
- Transform individual service
in part of an unique
authentification system
- Transform the direction of the
relation from pull to push
information and service
(ex : MesAides.gouv.fr)
- Analyse the uses of services
to adapt them
Data Science, les étapes clés
18
1 2 3 4 5 6
Diagnostic Collecte et
audit des
données
Structuration Analyses Restitution Industrialisati
on
• Émergence des
cas d’usages
• Cadrage
stratégique
• Cadrage data
• Définition du
périmètre et du
plan de collecte
• Vérification de la
cohérence et de
l’intégrité des
données
• Validation/
ajustement du
périmètre
• Agrégation des
données issues
des différentes
sources
• Construction de
la matrice
d’apprentissage
• Sélection et mise
en place de la
technique
analytiques
• Analyses
• Définition du
support de
restitution
• Identification de
la technologie la
plus adaptée
• Réalisation de la
solution
• Passage à
l’échelle
• Automatisation
des taches
Synthèse,
premières
recommandation
s et plan de
collecte
Description du
périmètre
Modèle
conceptuel
Matrice
d’apprentissage
Description des
données /
traitements
Mise à
disposition des
résultats
analytiques bruts
Support ou
interface de
restitution
Application
industrialisée
• Compétences
métiers
• Python
• R
• Excel
• Tableau
• Dataiku
• Alteryx
• …
• Kafka
• Logstash
• Talend
• Cloudera
• ElasticSearch
• …
• Python
• R
• Dataiku
• Alteryx
• …
• Kibana
• PowerBI
• OpenDataSoft
• …
• Python
• R
• …
Pilote de projet
Expert métier
Expert stratégie
Data
Pilote de projet
Ingénieur Data
Architecte Data
Pilote de projet
Expert stratégie
Data
Ingénieur Data
Data Scientist
Architecte Data
Pilote de projet
Expert métier
Expert stratégie
Data
Data Scientist
Architecte Data
Pilote de projet
Expert métier
Ingénieur Data
Architecte Data
Expert BI
Pilote de projet
Architecte Data
Expert BI
Data Science, rôles et compétences clés
URBAN ENERGY
NEW DEAL
DATA ET SMART GRID
DATA ET SMART GRID
DATA ET MAAS
La DATA SCIENCE : Maintenance prédictive
DATA WARS ?
MERCI
Jean-Philippe CLEMENT Ville de Paris
Responsable de la démarche et des solutions data
@AgentNuM
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