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24/01/2019 12h:43 CET | Actualisé 24/01/2019 12h:43 CET

Mehdi Chouiten, expert en datascience: "la smart city n'est pas un coût mais une ressource économique"

Getty Creative

La fonction de data-scientist est très méconnue dans le monde des collectivités territoriales. En 2016, Mehdi Chouiten et Eric Chau, deux experts de Datascience, décident d’apporter leur savoir faire en matière d’Intelligence Artificielle aux développements des Smart Cities. La start-up Datategy est née de cette volonté que les solutions prédictives peuvent améliorer les attributions d’une municipalité, comme le transport public. Rejoint en 2018 par Jean-Michel Peretz comme directeur commercial et associé, Datategy fait de la mobilité dans l’espace urbain, le terrain de son premier déploiement. Mehdi Chouiten, dont l’itinéraire scientifique l’a fait passer par l’école des Mines, le CNRS et l’université de Stanford, trace ici les grandes lignes de l’apport de l’Intelligence Artificielle à la gestion urbaine.

La  finalité de Datategy c’est d’être dans le domaine de la mobilité, apporteuse de solutions intelligentes à la Smart City. Comment est née une telle vocation?

 Nous sommes des spécialistes de l’Intelligence Artificielle (IA). La ville est le terrain de jeu idéal pour nous car il y a des millions d’interactions entre les citadins et les différents services (transport, stationnement, énergie...). Toutes ces interactions génèrent des quantités phénoménales (Volume) de données hétérogènes (Variété) en temps réel (Vitesse). Réunissant les 3V du big data.

C’est donc tout naturellement que nous nous sommes intéressés à ces questions de mobilité. L’autre facette est la présence d’une réelle valeur ajoutée de l’IA dans ces problématiques car leur complexité ne peut être efficacement traitée par un opérateur humain.

Quelles sont les produits qu’offre aujourd’hui Datategy et à quels marchés ils sont destinés?

Datategy commercialise une solution nommée OctoCity®. C’est un moteur d’IA capable de prédire les phénomènes régissant la dynamique de la ville. Incluant les problématiques de stationnement, de transport et de flux de déplacements en véhicule à pied ou en véhicule, en intérieur ou en extérieur. La solution comprend également des applications mobiles pour les agents sur le terrain afin que les prédictions servent concrètement en situation réelle (guidage d’agents de verbalisation, estimation d’occupation de bâtiments ou de parkings, interventions de sécurité...).

Nos marchés les plus développés aujourd’hui sont ceux du transport et du stationnement puisque nous sommes déployés sur 34 grandes villes dans le monde.

Vous liez les effets de la fraude à la qualité de service. Pouvez-vous être plus explicite ?

La fraude est par définition un manque à gagner pour l’opérateur. Un

manque à gagner implique forcément une diminution des investissements et donc une dégradation des services. Dégradation impliquant également une réticence des usagers non fraudeurs à continuer à payer pour un service médiocre. C’est donc un cercle vicieux auquel il faut impérativement mettre un frein. Sans compter le lien démontré entre fraude et incivilité, occasionnant une gêne pour les passagers, voire des retards et des interruptions de service.

Comment voyez-vous l’évolution du marché des transports public par rapport aux solutions prédictives que vous proposez ?

Nous pensons, tout comme les pouvoirs publics, que l’avenir ne peut être envisagé sans les transformations profondes qu’implique l’IA. La

prédiction des flux de voyageurs permet, par exemple, d’ajuster l’offre

à la demande en assignant le bon nombre de véhicules aux bonnes lignes aux bons horaires. A plus long terme, les véhicules autonomes pourront être pré-déployés sur des points d’intérêt (concert de musique, évènement sportif...). L’esprit étant d’avoir des services plus réactifs et plus flexibles. Car la qualité de service et l’optimisation des coûts y sont directement liés. Et fatalement, l’avantage concurrentiel d’un opérateur vis à vis d’un autre résidera en sa capacité à capitaliser sur ses données pour optimiser le service proposé et sa stratégie d’exploitation.

Le monde du transport public c’est une veille relation entre collectivités locales et opérateurs. Comment une startup comme Datategys’intégre dans ce dispositif ?

Les interlocuteurs directs de Datategy sont plus souvent des opérateurs que des collectivités. Ceci étant dit, les collectivités étant le

donneur d’ordre, beaucoup de fonctionnalités découlent directement des besoins des collectivités. Pour citer quelques exemples : la fixation d’un taux de contrôle à respecter par l’algorithme, avoir un reporting par municipalité, garantir une équité de traitement entre plusieurs quartiers ...

Les nouvelles technologies offrent des outils en constante évolution, comment Datategy élabore sa stratégie par rapport aux changements de solutions ?

Nous maintenons une veille active en partenariat avec des laboratoires  de recherche et des écoles prestigieuses dont la plupart de nos ingénieurs sont issus. Parallèlement, nous faisons le tri entre des technologies matures qui peuvent donner lieu à un produit dans l’immédiat et des travaux R&D de long terme qui donneront naissance à des produits dans un laps de temps plus étendu. Nous avons des docteurs et des ingénieurs qui s’efforcent de construire des produits à la pointe, basés sur des technologies qui démontrent de vrais résultats sur le terrain.

Vous êtes déjà présent sur le marché international. Pensez vous que les collectivités locales françaises ont conscience des enjeux de la Smart City ?

Les grandes métropoles françaises ont déjà entamé des initiatives, pour la plupart intéressantes. En revanche, en dehors des très grandes villes, les budgets font souvent défaut car la conjoncture économique et politique n’est pas favorable aux dépenses publiques. Notre vision est que la smart city doit être vue comme une ressource économique et pas un coût. Ce que nous efforçons de démontrer sur plusieurs de nos déploiements. Notamment concernant le stationnement.

Dans vos solutions à l’optimisation du service public, il y a la question de la donnée du citoyen. Qu’elles sont vos propositions à ce sujet ?

Nous avons échangé sur cet aspect avec d’actuels et d’anciens députés.  La préoccupation des autorités est d’éviter les dérives de stockage et de traitement de données sans consentement du citoyen et sans droit à l’oubli.

Nous essayons donc, autant que faire se peut, de ne stocker et de ne manipuler que des données anonymisées. Quand cela n’est pas possible, nous nous assurons que le consentement à l’utilisation de la donnée nominative est bien là. La plupart du temps, les solution d’IA pour la ville reposent sur des modèles quantitatifs et ne requièrent pas de stockage de données nominatives.

Cette expérience auprès des opérateurs du transport public et des collectivités locales vous donnent- telles une compréhension des questions de mobilités à améliorer dans les territoires urbains ?

Les problématiques sont très diverses en fonction des tailles de réseau et des villes de déploiement. La couleur politique impacte aussi largement les politiques de transport, de lutte contre la fraude, de la réponse apportée aux problèmes de sécurité... Il est clair qu’on ne peut pas concevoir une seule solution à tous les réseaux. C’est d’ailleurs pour cela que l’IA fait sens. L’IA est adaptée à des problématiques où les données d’entrées et les paramètres ne peuvent être que partiellement maitrisés. Contrairement à un algorithme classique pour lequel il faut maitriser l’intégralité des données exploitées.

L’intelligence artificielle est votre cœur de métier. Pensez vous qu’en France nos spécialistes ont compris l’urgence de passer de la recherche fondamentale à l’applicatif ?

Les spécialistes oui. Les décideurs politiques pour la plupart également. Il est clair que nos investissements restent dans des proportions inférieures aux géants US, chinois ou russes mais il y a clairement une prise de conscience.

Concernant la recherche, bien que nous ayons d’imminents chercheurs. Beaucoup partent à cause du niveau de rémunération très largement inférieur à des régions comme la silicon valley qui attire les meilleurs talents. Les chercheurs peuvent gagner 10 à 20 fois leur rémunération en France. Des écarts aussi énormes impliquent nécessairement qu’une bonne partie des meilleurs finit par partir.

Ceci étant dit, et pour finir sur une note optimiste, plusieurs startup françaises tirent leur épingle du jeu et ont réussi à s’imposer à l’international, y compris aux US. Si le marché français ose tester et donner leur chance aux pépites françaises, il y a assez de talents en France pour rivaliser avec les tout meilleurs.