Jean-Philippe Clément (Mairie de Paris) "Nous avons développé un système de régulation des trottinettes par la donnée"

A l'approche de la Nuit du Directeur Digital, le chief data officer de la Mairie de Paris explique le rôle qu'ont joué les données dans la politique de la ville à l'égard des trottinettes en libre-service.

Le JDN propose pour la cinquième année consécutive le 4 juillet prochain un événement destiné à récompenser les acteurs qui accompagnent la transformation numérique des grandes entreprises. Pour en savoir plus : La Nuit du Directeur Digital.

JDN. Paris est assaillie par une dizaine d'opérateurs de trottinettes en libre-service. Comment les données peuvent-elles aider à contrôler la situation ?

Jean-Philippe Clément est l'administrateur général des données de Paris.  © Mairie de Paris

Jean-Philippe Clément. Le free-floating et les flottes déployées depuis le printemps 2018 offrent une nouvelle mobilité aux Parisiens et aux touristes. Cela participe également à désaturer les transports en commun aux heures de pointe. Mais nous voyons aussi les désagréments que ces services peuvent causer, notamment en matière de stationnement. Nous voulions savoir comment faire en sorte que des emplacements de stationnement dédiés à ces engins soient créés aux bons endroits et comment imaginer des mécanismes qui nous permettraient de détecter puis d'empêcher que trop d'appareils s'accumulent dans la même zone.

La collectivité est le seul interlocuteur neutre qui puisse recevoir ces données, que les opérateurs refuseront de se partager entre eux car elles sont trop concurrentielles. Nous avons donc mis en place un système de régulation par la donnée. Les interfaces de programmation (API) des opérateurs nous transmettent la position de tous leurs appareils toutes les trois heures. Et nous préparons notre propre API qui enverra aux opérateurs les coordonnées GPS des emplacements sur lesquels leurs engins ne devraient pas être garés. Ce projet a été conçu avec l'aide de Siradel (filiale d'Engie, ndlr) et de la start-up Wintics, qui fournit du conseil et des solutions en intelligence artificielle, dans le cadre de notre programme d'open innovation Data City en partenariat avec Numa.

Qu'apprenez-vous de ces données ?

Nous savons combien de trottinettes stationnent dans Paris pour chaque opérateur et connaissons leur taux de rotation. Nous pouvons historiciser le phénomène à l'échelle d'une journée, d'une semaine, ou d'un mois, analyser l'influence de la météo ou encore comprendre les mécaniques de déploiement des trottinettes par les opérateurs en début de journée. Par exemple, nous avions l'impression au début que les quatre premiers arrondissements de Paris étaient les plus concernés. Mais nous nous sommes aperçus grâce à l'analyse de ces données que ce n'était pas une question d'arrondissement, mais plutôt de points névralgiques.

Comment cette analyse se traduit-elle par des actions concrètes ?

Ces données aident à la prise de décision : dans le cadre d'une charte de bonne conduite que nous avons signée avec les opérateurs le 13 mai, la mairie de Paris s'est engagée à construire 2 500 emplacements de stationnement pour trottinettes d'ici la fin de l'année. Grâce à ces informations, nous ciblerons les zones qui enregistrent une forte concentration d'appareils stationnés. Elles nous permettront aussi de vérifier que le nombre d'appareils déclarés par les opérateurs est exact, car ils doivent payer une redevance pour chaque trottinette déployée. Et si la loi d'orientation des mobilités (en cours d'examen à l'Assemblée nationale, ndlr) nous autorise à plafonner le nombre d'engins par opérateur, nous déciderons du plafond en fonction des taux de rotation constatés et serons en mesure de vérifier que chacun respecte ces limitations.

Quelles difficultés avez-vous rencontrées ?

L'accès aux données a été compliqué au début. Désormais, tous les opérateurs sont convaincus par la démarche, même si certains ne fournissent pas encore la donnée comme nous le souhaiterions, notamment en temps réel. Mais la véritable difficulté était de savoir par quel bout nous allions prendre la donnée, ce que nous allions en faire puis de prendre des décisions politiques en conséquence.

Résumé du projet :

Pourquoi il est innovant

"Il s'agit d'un partage de données multi-acteurs entre une collectivité et des entreprises qui mélange différentes technologies et compétences comme les lacs de données, les API et la data science géospatiale."

Pourquoi il est stratégique

"Nous pourrions juste refuser les trottinettes comme l'on fait d'autres villes. Mais au lieu de cela, nous réfléchissons grâce aux données à la manière d'amoindrir les effets négatifs d'un phénomène qui amène tant de choses positives."

Pourquoi il est transformateur

"La compréhension de la donnée permet une meilleure granularité dans les politiques publiques. Au lieu de faire des quotas par arrondissement, nous nous adaptons précisément au phénomène."

Pourquoi il est accélérateur

"C'est toute la philosophie de notre challenge Data City : en huit mois, nous nous mettons d'accord sur une problématique, imaginons et livrons une solution."

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