Des recherches soutenues par lâUE permettent de dĂ©voiler lâampleur de lâutilisation du Big Data au sein des organisations du secteur public. Les rĂ©sultats contribueront Ă lâĂ©laboration dâun cadre pour des dĂ©cisions politiques durables.
Il est largement reconnu que lâanalyse de grands volumes de donnĂ©es, Big Data, pourrait offrir des informations et des opportunitĂ©s considĂ©rables pour aborder les dĂ©fis sociĂ©taux, comme la santĂ©, la sĂ©curitĂ© et le transport. Cependant, son potentiel reste inexploitĂ©, notamment en matiĂšre de prise de dĂ©cision dans le secteur public. Le projet PoliVisu, financĂ© par lâUE, vise Ă relever ce dĂ©fi en changeant le cycle traditionnel dâĂ©laboration de politiques publiques.
Comme expliquĂ© sur le site web du projet PoliVisu, celui-ci «augmente la participation du public et le soutien dans lâĂ©laboration de politiques urbaines en dotant les dĂ©cideurs des compĂ©tences et des outils nĂ©cessaires, comme le traitement de donnĂ©es ouvertes (gĂ©ographiques) ou des visualisations avancĂ©es, afin dâutiliser le Big Data pour lâexpĂ©rimentation de politiques collaboratives.» RĂ©cemment, PoliVisu a menĂ© une enquĂȘte afin de commencer Ă dĂ©velopper une structure qui utilisera ces donnĂ©es dans les cycles actuels dâĂ©laboration de politiques. Lâobjectif Ă©tait de cartographier le niveau de connaissances en matiĂšre de donnĂ©es dans le secteur public en Europe, en ciblant des gouvernements locaux et des autoritĂ©s rĂ©gionales.
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Source : CORDIS
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Selon les rĂ©sultats publiĂ©s sur le site web du projet, le Big Data est perçu dâune façon positive. La plupart des personnes interrogĂ©es ont dĂ©clarĂ© quâils lâutilisent de façon individuelle dans chaque unitĂ© ou dĂ©partement. Cependant, lâenquĂȘte a montrĂ© que lâapplication gĂ©nĂ©ralisĂ©e dans diffĂ©rents domaines de lâĂ©laboration de politiques semble ĂȘtre limitĂ©e. «Les personnes interrogĂ©es ont soulevĂ© plusieurs facteurs dissuasifs: le manque de stratĂ©gies Ă long terme en matiĂšre de Big Data; les cadres Ă©tablis pour la qualitĂ©, la vie privĂ©e et la confidentialitĂ©; les programmes de formation dĂ©diĂ©s; et la sensibilisation de toutes les organisations sur la façon dont le Big Data peut ĂȘtre utile dans diffĂ©rents domaines.» Elles ont classĂ© le volume comme lâaspect le plus important du Big Data, suivi de la diversitĂ© 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 problĂšmes liĂ©s Ă la mobilitĂ© intelligente et Ă la planification urbaine. En utilisant les outils de PoliVisu, les villes testeront plusieurs hypothĂšses politiques avec des parties prenantes grĂące Ă des ensembles de donnĂ©es locales. Ces derniers comprennent des donnĂ©es de capteurs routiers sur les flux de trafic, des donnĂ©es sur lâhistorique des accidents, des donnĂ©es provenant de feux de circulation et des donnĂ©es sur les piĂ©tons, en vue de simuler visuellement les effets potentiels.
Sites pilotes
Dans le cas dâIssy-les-Moulineaux en France, PoliVisu espĂšre crĂ©er une «boĂźte Ă outils de visualisation facile Ă utiliser» pour prĂ©dire et suivre les congestions routiĂšres en temps rĂ©el. Elle aidera les utilisateurs Ă prendre les bonnes dĂ©cisions et leur permettra dâadopter des pratiques plus durables pour rĂ©duire la congestion. Ă Gand, en Belgique, le projet Ă©tudiera le comportement des Ă©tudiants en Flandre en matiĂšre de mobilitĂ© et utilisera ces donnĂ©es pour contribuer Ă lâĂ©laboration de politiques rĂ©gionales innovantes. Enfin, Ă Pilsen, en RĂ©publique tchĂšque, le projet devrait entraĂźner une coordination efficace des travaux de voirie dans la ville. Cela sera possible grĂące Ă un outil de prĂ©diction du trafic fondĂ© sur «un nouveau calcul automatisĂ© en temps rĂ©el du modĂšle de trafic de la ville aprĂšs la prĂ©sentation dâun problĂšme routier via un tableau de bord gĂ©rant la ville.» Lâapplication sur lâintensitĂ© du trafic reprĂ©sente un exemple de visualisation politique crĂ©Ă©e par la technologie de PoliVisu Ă Pilsen. Elle affiche lâĂ©tat du trafic prĂ©vu dans la ville heure par heure, de mai 2017 Ă novembre 2018. Les informations sur le volume du trafic proviennent du modĂšle de trafic de la ville et prennent en compte les travaux routiers qui ont lieu le jour sĂ©lectionnĂ©. Les partenaires de PoliVisu pensent que la visualisation aide les dĂ©cideurs politiques Ă mieux planifier les travaux routiers de la ville.