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Le Big Data et des outils de visualisation pour répondre à la planification urbaine et la mobilité

Des recherches soutenues par l’UE permettent de dévoiler l’ampleur de l’utilisation du Big Data au sein des organisations du secteur public. Les résultats contribueront à l’élaboration d’un cadre pour des décisions politiques durables.

Il est largement reconnu que l’analyse de grands volumes de données, Big Data, pourrait offrir des informations et des opportunités considérables pour aborder les défis sociétaux, comme la santé, la sécurité et le transport. Cependant, son potentiel reste inexploité, notamment en matière de prise de décision dans le secteur public. Le projet PoliVisu, financé par l’UE, vise à relever ce défi en changeant le cycle traditionnel d’élaboration de politiques publiques. Comme expliqué sur le site web du projet PoliVisu, celui-ci «augmente la participation du public et le soutien dans l’élaboration de politiques urbaines en dotant les décideurs des compétences et des outils nécessaires, comme le traitement de données ouvertes (géographiques) ou des visualisations avancées, afin d’utiliser le Big Data pour l’expérimentation de politiques collaboratives.» Récemment, PoliVisu a mené une enquête afin de commencer à développer une structure qui utilisera ces données dans les cycles actuels d’élaboration de politiques. L’objectif était de cartographier le niveau de connaissances en matière de données dans le secteur public en Europe, en ciblant des gouvernements locaux et des autorités régionales. Selon les résultats publiés sur le site web du projet, le Big Data est perçu d’une façon positive. La plupart des personnes interrogées ont déclaré qu’ils l’utilisent de façon individuelle dans chaque unité ou département. Cependant, l’enquête a montré que l’application généralisée dans différents domaines de l’élaboration de politiques semble être limitée. «Les personnes interrogées ont soulevé plusieurs facteurs dissuasifs: le manque de stratégies à long terme en matière de Big Data; les cadres établis pour la qualité, la vie privée et la confidentialité; les programmes de formation dédiés; et la sensibilisation de toutes les organisations sur la façon dont le Big Data peut être utile dans différents domaines.» Elles ont classé le volume comme l’aspect le plus important du Big Data, suivi de la diversité et du processus. Le projet PoliVisu (Policy Development based on Advanced Geospatial Data Analytics and Visualisation), en cours, travaille avec trois villes pour aborder des problèmes liés à la mobilité intelligente et à la planification urbaine. En utilisant les outils de PoliVisu, les villes testeront plusieurs hypothèses politiques avec des parties prenantes grâce à des ensembles de données locales. Ces derniers comprennent des données de capteurs routiers sur les flux de trafic, des données sur l’historique des accidents, des données provenant de feux de circulation et des données sur les piétons, en vue de simuler visuellement les effets potentiels. Sites pilotes Dans le cas d’Issy-les-Moulineaux en France, PoliVisu espère créer une «boîte à outils de visualisation facile à utiliser» pour prédire et suivre les congestions routières en temps réel. Elle aidera les utilisateurs à prendre les bonnes décisions et leur permettra d’adopter des pratiques plus durables pour réduire la congestion. À Gand, en Belgique, le projet étudiera le comportement des étudiants en Flandre en matière de mobilité et utilisera ces données pour contribuer à l’élaboration de politiques régionales innovantes. Enfin, à Pilsen, en République tchèque, le projet devrait entraîner une coordination efficace des travaux de voirie dans la ville. Cela sera possible grâce à un outil de prédiction du trafic fondé sur «un nouveau calcul automatisé en temps réel du modèle de trafic de la ville après la présentation d’un problème routier via un tableau de bord gérant la ville.» L’application sur l’intensité du trafic représente un exemple de visualisation politique créée par la technologie de PoliVisu à Pilsen. Elle affiche l’état du trafic prévu dans la ville heure par heure, de mai 2017 à novembre 2018. Les informations sur le volume du trafic proviennent du modèle de trafic de la ville et prennent en compte les travaux routiers qui ont lieu le jour sélectionné. Les partenaires de PoliVisu pensent que la visualisation aide les décideurs politiques à mieux planifier les travaux routiers de la ville. Pour plus d’informations, veuillez consulter: site web du projet PoliVisu

Pays

Belgique

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