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SIG 2013 - Retour sur la démo SIG, GeoDesign et Smart City (3/3)

Lors de la conférence SIG 2013, j'ai présenté en quelques minutes une expérimentation consistant à coupler les outils de SIG et de GeoDesign Esri (CityEngine) avec les outils de modélisation et de simulation urbaine de la société The CoSMo Company. Dans les deux précédents articles, j'ai tout d'abord rappelé le contexte de cette expérimentation, puis j'ai détaillé les données SIG et les principes des modèles utilisés pour simuler l'évolution de la ville de Versailles sur la période 2010-2030. Dans ce dernier article, je vous propose de revenir sur les résultats fournis par ces modèles et leur représentation cartographique.




Evolution du trafic routier

Un des premiers résultats que permet d'obtenir notre simulation est de pouvoir observer l'évolution, tronçon par tronçon, du trafic au niveau des réseaux de transport. Par exemple, dans notre cas, sur les réseaux routiers, cyclistes et piétons. Le choix pour la représentation fut ici de colorier les tronçons par classes de couleurs et d'extruder ces tronçons (par classe également) pour les rendre plus visibles en 3D.

Trafic routier, cycliste et piéton en 2013

Trafic routier, cycliste et piéton en 2020

Trafic routier, cycliste et piéton en 2030

Emission de gaz à effet de serre et bruit

Un autre type de résultat fourni par le modèle concerne les émissions de gaz à effet de serre. A la différence du trafic routier, dans ma démo, j'avais choisi de me focaliser sur les évolutions plutôt que sur les situations années après année. Ainsi, je montrais l'évolution des émissions sur les périodes 2010-2020 et 2020-2030. Calculée par le modèle au niveau des ilots, cette quantité a été reportée sur chaque bâtiment en fonction de sa superficie et de son nombre d'habitants (au final de sa densité de population). La encore le choix de la représentation est d'utiliser des classe de couleur et d'extruder les éléments pour une meilleure visibilité en 3D.

Evolution des émissions de gaz à effet de serre entre 2010 et 2020

Evolution des émissions de gaz à effet de serre entre 2020 et 2030

De la même manière, le modèle nous permettait d'obtenir une évaluation du bruit généré par l'activité humaine (dont la circulation). Comme pour les émissions de gaz à effet de serre, on voit clairement apparaitre des phénomènes liés aux aménagements à la fois durant leur période de réalisation puis ensuite sur les évolutions en termes de croissance démographique (et donc d'activité) qu'ils engendrent.

Evolution du bruit entre 2010 et 2020

Evolution du bruit entre 202 et 2030

Indicateur de qualité de vie

Au delà des indicateurs "bruts", les simulations obtenues à partir des modèles CoSMo permettent également de composer des indicateurs synthétiques, c'est à dire combinant plusieurs autres critères. Dans la démonstration, nous avions choisi un indicateur de qualité de vie intégrant à la voie les émissions de polluants, le bruit mais aussi la proximité des commerces, des lieux culturels ou des transports en communs. Comme pour les autres indicateurs, la variété et la pertinence des données alimentant les modèles permettent d'obtenir un indicateur plus ou moins représentatif, question de définition et d'ajustement des modèles... Dans notre cas d'école, il est assez intéressant de voir la contribution des aménagements envisagés sur l'amélioration des conditions de vie des citoyens. Pour la lecture des cartes ci-dessous, à la différence des cartes précédentes, on notera que les valeurs fortes sont représentées en vert et correspondent à une forte progression de la qualité de la vie.

Evolution de la qualité de la vie entre 2010 et 2020

Evolution de la qualité de la vie entre 2020 et 2030


Conclusion et perspectives de cette expérimentation

Pour des raisons pratiques, dans ma démonstration, j'avais choisi de restituer les résultats de la modélisation dans CityEngine mais ces derniers auraient également put être présentés dans les applications ArcGlobe ou ArcScene. Une autre option était également de publier les cartes 3D sur le web pour permettre à un plus large public de consulter les résultats. Ceci peut se faire avec CityEngine  qui permet de publier des scènes web 3D sur un portail ArcGIS (Online ou On-Premise).


Exemple de scène web 3D avec les données en entrée du modèle

Exemple de scène web 3D présentation les résultats
d'évolution de la qualité de vie
D'autre part, l'angle d'une représentation 3D a été clairement choisi par rapport au contexte de la démonstration lors de la plénière de SIG2013 mais on peut tout à fait imaginer des représentations plus classiques en 2D en exploitant, par exemple, la dimension temporelle pour créer des cartes (bureautiques ou web) plus interactives. 

Cette expérimentation avait pour objectif premier de montrer une approche de SmartCity à l'aide d'outils de modélisation de systèmes complexes couplés à des données d'un SIG pour simuler l'évolution d'une zone urbaine et ainsi mieux comprendre l'impact de différents scenarii d'aménagements. Réalisée en à peine 2 semaines, cette expérimentation peut être améliorée sur différents aspects. Par exemple, les modèles ont été simplifiés pour réduire la quantité de données à rassembler dans le peu de temps imparti. En ce qui concerne les thématiques de la modélisation, d'autres facettes du fonctionnement d'un système urbains peuvent bien entendu être ajoutés: accès et consommation d'énergie, offre scolaire et qualité d'éducation, mixité sociale, infrastructures de loisirs, entreprise et emploi, accès aux services de santé, ...

Dernier point plus technique, lors de cette expérimentation, nous avons couplé le SIG, les outils de GeoDesign et les outils de modélisation en échangeant des données via de simples fichiers au format Shapefile. On pourrait par exemple améliorer l'ensemble du processus en le basant sur des services web ArcGIS. Ceci permettrai de rendre les processus d'échange d'information plus dynamiques, d'envisager une architecture plus distribuée et d'ouvrir plus facilement la solution vers d'autres outils de reporting et de tableaux de bord.

Le sujet de l'exploitation des outils SIG dans les approches Smart City est très large. En effet, les outils de gestion et d'analyse de données géospatiales s'appliquent à nombre de thématiques qui compose l'espace urbain et qui sont au coeur des enjeux d'optimisation pour une gestion plus intelligente de la ville de demain.

Nous sommes désormais entrés dans une phase d'expérimentation opérationnelle chez nos clients et nos partenaires, comme par exemple avec le développement de solutions telles que Intelligent Operations Center for Smarter Cities de partenaires comme IBM, ou sur des projets comme Smart City+ sur le territoire du Grand Paris Seine Ouest (GPSO).


Vidéo de présentation du projet Smart City+

Nous aurons donc l'occasion de revenir dans arcOrama sur ce vaste sujet des Smart Cities dans les mois à venir pour illustrer d'autres réalisations ou expérimentations. 

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