Jean-François Barsoum

Villes intelligentes et
développement durable
CRE – Nov. 2014 – Maison du développement durable
[email protected]
@1garsvert
Eau
GES
Énergie
Chilliwack, Colombie-Britannique
9 janvier 2009
© 2009 The Canadian Press/Darryl Dyck
Montérégie, Québec
5 mai 2011
© 2011 AP Photo/Presse canadienne/La Presse/Bernard Brault
Long Beach, New York
30 octobre 2012
© 2012 Mike Stobe/Getty Images
Manhattan, New York
29 octobre 2012
© 2012 Christos Pathiakis/Getty Images
Athènes, Grèce
22 février 2013
© 2013 AP Photo/Petros Giannakouris
Wuhan, Province d’Hubei, Chine
9 mai 2011
Fleuve Loire, Ancenis, France
20 mai 2011
© 2011 Reuters/Stephane Mahe
L’aéroport de Reagan National,
Washington DC
6 juillet 2012
Lac-Mégantic, Québec
6 juillet 2013
© 2010 AP Photo/La Presse canadienne, Paul Chiasson
Lac-Mégantic, Québec
7 juillet 2013
© 2010 AP Photo/La Presse canadienne, Ryan Remiorz
Mais qu’est-ce qu’une ville intelligente?
NASA/ Star Trek?
Vivable?
Branchée?
Masdar?
23 mai
2007
16
17
S
e
p
e
m
b
e
2
8
2
0
1
1
Les villes sont au
cœur de la résolution
des problèmes
environnementaux
27
19/11/2014
Transdev+ IBM: Plus loin que les SAEIV
Participation démocratique
Nouvel urbanisme
Données ouvertes
Résilience
Logiciel libre
Véhicules Autonomes
Gouvernement transparent
Libre-service
Géomatique
Big data
Senseurs
•
L'intelligence est l'ensemble des facultés
mentales permettant de comprendre les
choses et les faits, de découvrir ces relations
entre elles et d'aboutir à la connaissance
conceptuelle et rationnelle (par opposition à
l'intuition).
•
Elle permet de comprendre et de s'adapter à
des situations nouvelles et peut en ce sens être
également définie comme la faculté
d'adaptation.
•
L'intelligence peut être également perçue
comme la capacité à traiter l'information pour
atteindre ses objectifs.
wikipedia
Une personne “intelligente” utilise des outils pour…
observer
comprendre
prévoir
agir et
s’adapter
Une ville intelligente peut utiliser des outils pour…
observer
comprendre
prévoir
(big data)
agir et
s’adapter
43
19/11/2014
Transdev+ IBM: Plus loin que les SAEIV
Congestion Charges - Implementation and Impacts
Mission: Find a way to keep the congestion at the present
level but take into account the estimated socio-economic
and demographic changes for the future
“Present situation”
Estimated traffic speed relatively to free flow speed
Classifications of speed reduction;

RED = 65 -100%

BLU
= 50 - 65 %

GREY = 0 - 50%
Future
Traffic forecast of infrastructure investments SIKA – Urban cities and its transports
© 2014 IBM Corporation
Congestion Charges - Implementation and Impacts
Charging Schemes Design
 Charging rules
– Charges in and out of the city centre
– Car owner is responsible for paying
 Exempted traffic
– To and from the Lidingö island (8%)
– Taxis (8%)
– Environmental vehicles (3%)
– Buses over 14 tons (2%)
– Vehicles with disability permits (2%)
– Foreign cars (1%)
– Emergency vehicles (0%)
– Motorcycles
© 2014 IBM Corporation
Congestion Charges - Implementation and Impacts
Peak traffic was reduced
Innerstadssnittet
45000
April 2005
April 2006
40000
35000
Flöde (fordon/h)
30000
25000
20000
15000
10000
5000
0
0
1
2
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8
9
10 11 12 13 14
Tidpunkt
15 16 17 18 19
20 21 22 23
© 2014 IBM Corporation
Trafic intelligent : Projet novateur
Stockholm
55
19/11/2014
Transdev+ IBM: Plus loin que les SAEIV
Cartographie et modélisation des inondations urbaines
Estimations
Prévisions et mesures météo
Inondations
Analyse des précipitations
Recalibration des senseurs
Calibration
des modèles
Prévisions
des
inondations
Prévision
de l’impact
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Qu’est-ce qu’une ville intelligente?
NASA/ Star Trek?
Vivable?
Branchée?
Masdar?
CRE – NOV. 2014 – MAISON DU DÉVELOPPEMENT DURABLE
[email protected]
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