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Comment utiliser le Big Data pour réduire les risques et optimiser nos infrastructures ?

Depuis quelques années, la majorité de la population mondiale vit dans les villes. Selon le Brookings Institute, d’ici 2050, ce pourcentage atteindra 75%. Partout dans le monde, les villes font face aux conséquences inévitables d’une croissance rapide.

Autre défi, les citoyens exigent encore plus de leurs villes. Ils cherchent à assurer leur qualité de vie. Ils veulent aussi être rassurés lorsqu’ils se sentent menacés par des catastrophes naturelles ou d’origine humaine. Pour répondre à ces attentes, de nombreuses organisations expérimentent avec les opportunités qui résident dans l’exploitation du Big Data. L’objectif : créer des villes plus efficaces et plus sûres.

Qu’est-ce que le Big Data?

Le Big Data est constitué d’ensembles de données volumineux et complexes, provenant de diverses, et relativement nouvelles sources de données. Ces ensembles de données sont très volumineux. Les logiciels de traitement de données traditionnels ne peuvent tout simplement pas les gérer efficacement. (Source : Oracle).

Ces volumes massifs de données peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes tout simplement inattaquables auparavant. Ils peuvent également être utilisés de manière très concrète pour réduire les risques en lien avec les infrastructures publiques.

L’une des opportunités qui émerge de l’utilisation du Big Data, est de briser l’isolement entre différentes sources de données. Il est alors possible d’optimiser le cycle de vie des infrastructures en analysant à la fois la construction, l’entretien, la sécurité ainsi que la performance de celles-ci.

Améliorer la planification des transports

Comme mentionné dans un précédent article, une meilleure planification d’un projet permet d’en réduire les risques associés autant sur le plan des délais de réalisation que sur les aspects financiers.

Pendant la phase de conception, la collecte de données peut inclure des informations recueillies auprès des futurs utilisateurs. Il est également possible de faire :

  • l’analyse de l’environnement;
  • des préoccupations des parties prenantes;
  • des discussions sur les médias sociaux entre les citoyens impactés par le projet;
  • etc.

Les concepteurs ont la possibilité d’analyser toutes ces informations pour évaluer différentes alternatives.

Aux États-Unis, la direction de Brown University, en collaboration avec la firme d’architecture Sasaki Associates, a créé une méthode de saisie de données dans le cadre d’un projet de planification du campus pour analyser les déplacements des étudiants et des membres du personnel.

Les données générées ont permis de dresser un tableau précis de la manière dont les étudiants utilisent le campus et révélé un nombre impressionnant d’interconnexions entre les différents départements. Le nouveau pavillon d’ingénierie a donc été construit près du campus central plutôt que déménagé dans une autre partie de la ville, tel que prévu initialement.

Optimiser l’entretien des routes

L’entretien des infrastructures est un véritable casse-tête pour les municipalités dont la solution pourrait se trouver du côté du Big Data.

Dans la ville de Kansas City, les responsables des travaux publics et ceux des technologies de l’information collaborent pour analyser des données sur le trafic, l’âge de la chaussée, les anomalies météorologiques, etc. Ils arrivent ainsi à prédire l’endroit où se formera le prochain nid-de-poule. Cette analyse préventive permet de réparer, ou de refaire la surface, de 35 à 45 milles de route par année plutôt que de 20 à 25 miles.

Les citoyens peuvent également y contribuer. À Boston, l’application Streetbump permet aux citoyens de participer à l’entretien des routes de leur quartier. Les senseurs de leurs téléphones cellulaires (vitesse et GPS) recueillent des données pour localiser les nids de poules.

Application Street Bump

Assurer la sécurité des infrastructures routières

Montréal suit de près l’état de ses infrastructures depuis l’effondrement d’un paralume sur l’autoroute Ville-Marie, en juillet 2011. Bien que ce tunnel soit sous la juridiction du Ministère des Transports, cet événement ne fut pas moins qu’un électrochoc pour les responsables de la métropole. En 2017, 98 % de ses ponts et tunnels ont reçu la visite des inspecteurs de la Ville. Pas moins de 222 ont subi une inspection générale tandis que 348 ont subi une inspection rapide.

Mais il est aujourd’hui possible d’envisager une surveillance constante des tunnels et des ponts, plutôt que ponctuelle. Des réseaux de capteurs peuvent être déployés pour surveiller la santé des infrastructures. Ces capteurs vérifient périodiquement les structures et transmettent des données de manière autonome lorsqu’ils détectent une fissure. Ce type de système sert principalement pour les ponts. Il est envisageable de l’utiliser également pour la surveillance d’autres infrastructures comportant des risques particuliers.

L’analyse de données en temps réels ouvre également la porte à des améliorations au niveau de la sécurité routière. Dans la ville de Detroit, les nouveaux feux de circulation peuvent donner la priorité aux véhicules d’urgence tels que les ambulances et les voitures de police. Mais, ils rendent aussi les passages plus sécuritaires pour les cyclistes et les piétons. Par exemple, les feux peuvent prolonger les signaux verts pour les cyclistes en leur permettant de franchir l’intersection à temps. Dans le futur, Detroit compte utiliser les données recueillies pour améliorer la conception des intersections elles-mêmes.

Réduire les pertes

En Floride, le comté de Miami-Dade et IBM ont entrepris une initiative de ville intelligente comprenant un projet d’analyse prédictive dans le but de surveiller à distance la consommation et d’identifier les fuites d’eau dans le service des parcs, des loisirs et des espaces verts. Ce projet permettra de réduire la consommation d’eau de 20% et de générer jusqu’à 1 million de dollars d’économies par an. Ces surplus seront réinvestis dans les services aux les citoyens.

Des économies d’énergies sont également réalisables dans d’autres domaines tels que l’éclairage routier. Un nouveau système dynamique est présentement utilisé en Norvège et permet un contrôle rapide des niveaux de lumière suivant le mouvement des véhicules sur la route. Les unités radar détectent le trafic le long de la route et sa vitesse. La luminosité augmente ensuite à la pleine capacité dans la trajectoire du véhicule.

Conclusion

Les projets de construction créent énormément de données, souvent non structurées et gardées en silo. Les données recueillies, en particulier sur papier, sont classées et oubliées à la fin du projet.

Il devient aujourd’hui évident que l’analyse prédictive et le partage de données donnent accès à des informations pertinentes.

Le Big Data doit faire partie des nouvelles approches à considérer afin de contribuer au développement, à la planification et à l’optimisation du cycle de vie des infrastructures, le tout dans un souci de créer des infrastructures performantes et résilientes.