Une chronique de Christine Le Brun, Experte Smart Cities & Places chez Onepoint, où nous parlerons de villes, d’outils et de technologies numériques, de données, mais aussi des citoyens et de ceux qui font les villes.
Christine Le Brun, vous êtes experte en territoires intelligents au sein du groupe Onepoint. Aujourd’hui direction la Suède, où la ville d’Eslöv teste les capacités de l’IA pour outiller la planification urbaine.
Ce sujet est un des problèmes les plus complexes auxquels les villes font face actuellement. Entre contraintes réglementaires, enjeux économiques, environnementaux, et attentes de la population, la planification urbaine intègre tellement de paramètres et de dimensions, souvent étroitement imbriquées, que c’est un vrai casse-tête. Pour vous donner une idée, imaginez que vous deviez à la fois construire pour loger les personnes, mais en même temps minimiser la disparition des espaces naturels et l’artificialisation des sols ; que vous devez aussi végétaliser pour lutter contre les ilots de chaleur, mais en même temps développer les pistes cyclables et les voies rapides pour les transports en commun ; que vous devez favoriser la production d’énergie solaire sur les toits, mais préserver un patrimoine historique. Tout cela mis ensemble, ça donne : un sacré mal à la tête et des compromis qui semblent impossibles à trouver.
Et donc l’intelligence artificielle pourrait aider à trouver des solutions, ou des compromis c’est cela l’idée ?
En tous cas c’est ce que la ville d’Eslöv a essayé de tester. Ce qu’il faut bien saisir c’est que traditionnellement, pour planifier comment la ville va évoluer, on commence par s’appuyer sur des cartes et des données assez fragmentées et qu’on étudie le sujet par itérations successives en adressant les sujets de manière assez statique et unitaire. Ce qui fait qu’il est vraiment difficile d’appréhender les choses de manière systémique, ou globale si vous voulez. C’est très compliqué d’élaborer des scenarios qui intègrent simultanément des contraintes comme les règles de zonage, les besoins démographiques et de services et les enjeux de décarbonation. De plus, de très nombreux acteurs sont présents dans la boucle, ce qui ne facilite pas la prise de décision.
Dans le projet dont vous nous parlez, à quel niveau est ce que qu’ils ont essayé de travailler ?
Pour aider dans les phases initiales du processus, celles où l’on définit les grandes orientations, la municipalité s’est dotée d’un logiciel de planification et de conception assistée par IA. Sur une zone de projet donnée, celui-ci ingère des données géospatiales, les règles de zonage, les infrastructures, les données cadastrales, les zones de protection de l’environnement et des hypothèses de conceptions. A partir de toutes ces informations, il génère des scenarios d’occupation de l’espace, et de typologie de répartition des bâtiments. On peut qualifier cela d’architecture générative, même si les architectes ne seraient certainement pas d’accord pour appeler cela de l’architecture. Et ils ont raison sur le fond.
En fait, c’est un peu comme si vous aviez à disposition toute une équipe de dessinateurs qui planchent et proposent des options en fonction d’un cahier des charges qu’on leur a donné ?
J’aime bien cette image Laurence, d’autant qu’elle est tout à fait en phase avec une des finalités de l’IA générative, qui est de vous aider dans un processus de recherche, de création ou de rédaction, pour gagner du temps ou simplement pour vous inspirer. Quand ces outils d’IA Gen sont utilisés de manière utile, intelligente et responsable, ils ne sont pas là pour faire les choses à votre place, mais ils peuvent vous aider. Et ici en l’occurrence, l’idée est d’explorer rapidement, sans aller dans le détail, différentes options d’aménagement. Les algorithmes génèrent également des indicateurs de performance comme le coefficient d’occupation des sols ou les surfaces de plancher créées. On peut ainsi rapidement et facilement comparer les scenarios en termes de densité, impact environnemental, et qualité de répartition des espaces. C’est très utile en phase d’étude de faisabilité.
J’imagine que c’est aussi assez intéressants pour partager des avis et discuter autour du projet.
En effet, et c’est d’ailleurs un des aspects positifs relevés par l’expérimentation d’Eslöv. Ils rapportent que cela a aidé la municipalité à intégrer les contraintes réglementaires et environnementales plus tôt dans le process. Mais aussi, ensuite, à communiquer plus clairement des options de conception parfois complexes vis-à-vis de toutes les parties prenantes, en particulier celles qui sont moins techniques. C’est fondamental car comme on l’a dit, la planification urbaine nécessite énormément de concertation et ici on a un outil qui potentiellement permet d’accélérer et faciliter les décisions, au moins pour définir les grandes orientations.
Est-ce que vous pensez qu’il y a beaucoup de potentiel dans ce type d’outils et que cela peut changer la manière dont on va faire évoluer les villes à l’avenir ?
En tout cas, il y a beaucoup de travaux là-dessus. Chez onepoint, nous avons même un thésard qui travaille sur le sujet : petit coucou à Moustapha, si tu nous entends ! C’est sur que si l’on regarde les capacités de l’IA générative à relier et agréger différents domaines, et même des concepts, dans un seul modèle, cela semble prometteur. Il faut quand même encore beaucoup tester, vérifier la pertinence des scenarios proposés, pour bien identifier les points précis du process où la technologie sera la plus utile. Et pour éviter de faire n’importe quoi, ce qui n’est pas toujours la norme en termes d’IA en ce moment. Un peu de patience et de vigilance donc…
Un entretien réalisé par Laurence Aubron.
