Download - Conférence Open Data La Gazette juin 2016
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Confrence Open Data La Gazette
Lopen data, pilier de la smart city de demain
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LA DATA, LMENT CENTRAL DE LA VILLE INTELLIGENTE ET DURABLE
DataSolutions
Grands objectifs damlioration de la qualit de viede la smart city- Durabilit : optimiser la
conso des ressources- Facilit lusage de la
ville- Dvt co- Encourager
lengagement citoyen- Optimiser les dpenses
publiques- Renforcer la cohsion
sociale et prendre en compte les usagers dans leur diversit
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OBJECTIFS DE LA DEMARCHE DATA
Dfinir et animer la gouvernance de la donne
Optimiser larchitecture du SI et dvelopper les solutions data
Optimiser les politiques publiques avec les mthodes et les techniques de la data science
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LOpen Data, premire pierre ou idal de la dmarche data
Gouvernance : transversalit, mutualisation, construction collective avec les producteurs, open innovation avec les rutilisateurs autour de la licence
Architecture : automatisation des processus de publication, standards, normalisation, qualit, cots, interoprabilit, interconnexion, collaboration.
Analyse data : ouvrir les terrains dtudes, transparence de la gestion publique
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MODES DE PRODUCTION DES DATA URBAINES
Source Paper IDDRI Smart City et data
Le temps rel, un des critres discriminants de la publication Open Data.
Un travail collectif doit tre effectu secteur par secteur sur ce critre : rpartition des cots et de la valeur.
Aprs les transports, le prochain secteur pourraient tre celui de lnergie.
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LES 4P, DU BIG DATA POUR LES COLLECTIVITS
Via tude FNCCR
La pertinence du volume dans le temps
Les modalits daccs
Les finalits de lanalyse
Laccompagnement ncessaire des citoyens
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OBJETS CONNECTES (CAPTEURS ET DISPOSITIFS DACTION)
Les projets et exprimentations en cours
Collecte de donnes brutes et retour pour
pilotage
SI Ville
MODE DE COLLECTE- Rseau DVD
- THD- Lora (oprateurs)
- Lora (Ville?)- SigFox- GSM
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CHAINE DE PRODUCTION ET DUSAGE DE LA DONNE IOT
Capteur /Actionneur Rseau de distribution
Point dinformation
Point de Transmission Rseau de collecte
Stockage
Data
Data
Data
Service
Service
ServiceLes thmatiquesMobilitEnergie - rseauxVgtalisation - environnementDchets et recyclageEspace public amnagementEspace public propretBtimentsServices sociauxServices aux habitantsScurit et crise
Quels croisements sont sources de valeur?Quelle gouvernance avec tous les acteurs du territoire?
Rseau de collecteHertzien 3GHertzien GPRSHertzien LowPanWi-FiRTCCuivreFibreCPL
Quelles mutualisations des moyens techniques?
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LA DATA, OUTIL DANALYSE, DAIDE ET DVOLUTION DESPOLITIQUES PUBLIQUES
Enigma New Orleans
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-La science des donnes combine lutilisation des traitements statistiques de linformation, des mathmatiques appliques et des mthodes informatiquesdestines identifier, rcuprer, organiser et utiliser des donneshtrognes.
Elle sappuie galement sur la connaissance des problmatiques
organisationnelles, fonctionnelles et humaines qui constituent
-le contexte dcrit par les donnes.-
Le premier objectif de la science des donnes est de produire des mthodes
danalyse de donnes et de sources plus ou moins complexes ou dconnectes
de donnes, afin d'en extraire des informations utiles.
KESAKO DATA SCIENCE
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-Pour ladministration, la science des donnes peut couvrir de nombreux champs
dapplication et rpondre des usages divers, par exemple :
-- Mieux cibler le primtre dintervention dune politique publique (primtre insalubrit, location temporaire illgale, risque incendie)
-- Explorer un gisement dconomie dans lexercice dune mission de service-publique ;
-- Evaluer ladquation des moyens destins une mission de service ;-- Rechercher une plus grande quit et dune plus grande transparence pour une
politique publique (adquation public cible / public rel, parcours souhait / parcours rel, rpartition du financement en fonction de la segmentation de loffre et de la
demande) ;
-- Raliser lanalyse prdictive du recours une politique publique horizon 5, 10 et 15 ans
-- le dcloisonnement des donnes internes de plusieurs administrations pour dtecter les variables cls expliquant les rsultats dune politique publique (service rendu, cots complets) ;
KESAKO DATA SCIENCE
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DATA SCIENCE : LEXEMPLE DE DATACITY
En rsum
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190 candidatures > 5 projets slectionns
DATA SCIENCE : LEXEMPLE DE DATACITY
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DATA SCIENCE
DataCity
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MERCI
Jean-Philippe CLEMENT
Ville de Paris
Responsable de la dmarche et
des solutions data
@AgentNuM