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Résumé en langage simple
Ce rapport de Roland Berger est essentiellement une évaluation de la « transition » dans la gouvernance urbaine mondiale : plus de la moitié de la population mondiale vit actuellement en ville, et d’ici 2050, près de 70 % de la population sera urbaine. Les villes accueillent des dizaines de millions de personnes et des millions de véhicules, et la complexité de la gestion de la circulation, de la sécurité et de l’hygiène dépasse de loin le modèle ancien où l’on attendait que les problèmes se résolvent après leur survenue. La technologie de l’IA est maintenant prête à être mise en pratique, permettant de transformer les villes, qui auparavant étaient contraintes de réagir aux problèmes, en des entités capables de les détecter, de prévoir les risques et de prendre des décisions de manière autonome. Le rapport décrit clairement les pratiques déjà mises en œuvre dans le monde entier, les scénarios réalisables et les pièges à éviter à l’avenir. Il souligne que l’objectif de l’IA dans les villes n’est pas de se vanter d’une technologie avancée, mais de rendre la vie des citoyens plus facile (moins de embouteillages, moins de difficultés dans les démarches administratives, et un logement plus sûr et confortable).
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Analyse détaillée
1. La mise en œuvre de l’IA dans les villes n’est pas une simple mode, mais une nécessité
Beaucoup pensent que l’IA dans les villes est juste un nouveau concept inventé par les entreprises technologiques pour vendre des produits. En réalité, c’est le résultat de quatre facteurs réels qui obligent les villes à évoluer :
- Une population trop nombreuse à gérer : Dans les petites villes de quelques centaines de milliers d’habitants, il était encore possible de tout gérer manuellement. Mais dans les grandes villes de deux à trois millions d’habitants et plusieurs millions de véhicules, des problèmes tels que des fuites d’eau, des embouteillages ou des déchets dans les couloirs apparaissent quotidiennement en très grand nombre, et il est impossible de tout surveiller efficacement.
- Des économies réelles : Engager des personnes pour patrouiller et vérifier les règlements, ou organiser manuellement les dossiers des différents services, est non seulement lent, mais aussi coûteux. À Pékin, après l’expérimentation de l’IA, la mise à jour des dossiers a été réduite de un an à un mois, et le nombre de problèmes détectés a augmenté de 3,3 fois. Cela équivaut à utiliser l’argent consacré à l’IA pour payer trois employés à plein temps, allégeant ainsi le fardeau financier des gouvernements.
- La maturité de la technologie : Les villes intelligentes des années précédentes consistaient simplement à connecter des caméras à Internet, mais il fallait encore des humains pour surveiller les écrans. Aujourd’hui, les grands modèles d’IA peuvent analyser les images des caméras et interagir avec les données de différents services sans nécessiter de surveillance humaine.
- La concurrence mondiale : La Chine, l’Union européenne et Singapour considèrent l’IA dans les villes comme une compétence clé pour l’avenir. Si une ville réussit à mettre en œuvre ces technologies, les autres devront suivre son exemple, ce qui peut également donner naissance à de nouvelles industries.
2. Il n’existe pas de solution standard pour les villes intelligentes ; chaque ville choisit sa propre approche
Le rapport classe les villes intelligentes en fonction des pratiques mises en œuvre :
- Pékin est un exemple de ville qui se concentre sur les problèmes les plus courants dans les grandes villes. L’IA est directement intégrée aux processus administratifs existants. Par exemple, il fallait auparavant trois heures pour analyser les signalements de violations de règlements ; maintenant, l’IA donne des résultats en 5 minutes, réduisant les plaintes de 40 %. Les déchets trouvés sur le bord des routes sont traités en moins d’une minute, avec un taux de traitement supérieur à 95 %. Cela équivaut à disposer d’un assistant disponible 24h/24 pour tous les agents administratifs.
- Shanghai, plus rare, se concentre sur l’infrastructure numérique de base. Elle a d’abord cartographié chaque bâtiment, chaque rue et chaque lampadaire, créant une base de données commune qui peut être utilisée pour la planification de la circulation et la rénovation des quartiers, réduisant les coûts à long terme.
- Singapour adopte une approche prudente, mettant en œuvre des solutions étape par étape. Elle a déjà réussi à permettre aux citoyens d’entrer et de sortir du pays sans passeport, et l’IA gère le réseau de transport public.
- Dubai privilégie le développement des services basés sur l’IA, avec pour objectif que 25 % des déplacements soient automatisés d’ici 2030.
En somme, l’essentiel n’est pas de savoir quelle est la meilleure algorithmique, mais de savoir comment combiner efficacement les capacités de gestion, les données disponibles et les outils technologiques.
3. Les applications de l’IA dans les villes se concentrent principalement sur trois domaines
Les résultats de l’IA dans les villes sont concrets et se concentrent principalement sur trois domaines où les règles sont claires et les erreurs possibles sont faibles : la gestion de la circulation, la sécurité publique et les inspections municipales. Par exemple, détecter les infractions au code de la route, trouver les déchets sur les routes et vérifier si les restaurants utilisent illégalement du feu est facile pour l’IA, et les conséquences d’éventuelles erreurs sont mineures. Ces pratiques peuvent être reproduites partout dans le monde.
Les 20 % restants de ressources sont encore expérimentés dans des domaines tels que l’éducation et la santé, mais les erreurs dans ces domaines peuvent avoir de graves conséquences pour les citoyens. Le rapport conseille aux villes de ne pas suivre aveuglément les tendances si elles n’ont pas suffisamment de données ou de capacités de gestion. Il leur suggère de commencer par des tâches simples, comme la surveillance de l’hygiène et la régulation des feux de circulation, avant de s’aventurer dans des domaines plus complexes comme la médecine ou l’éducation.
4. L’IA dans les villes n’a pas pour but de se vanter de la technologie, mais de résoudre des problèmes réels
Beaucoup pensent que l’IA pourra bientôt remplacer entièrement les humains dans la gestion des villes. Cependant, le rapport souligne que l’avenir de ces technologies dépendra de la capacité à résoudre trois problèmes importants :
- La répartition des responsabilités : Si l’IA décide de fermer une route et que cela entraîne un accident, qui en est responsable ? Les entreprises développatrices de l’IA, les services de gestion urbaine ou l’IA elle-même ? Aucun pays n’a encore clarifié ces règles, donc les décisions risquées devront toujours être prises par des humains.
- La compatibilité des données : Les données de la circulation sont souvent dispersées entre différents services, et l’IA ne peut pas les utiliser efficacement. Il faut donc harmoniser ces données pour que l’IA puisse fonctionner correctement.
- Les projets à long terme : Les villes intelligentes ne doivent pas être des projets éphémères. Il faut continuer à améliorer les systèmes et à les mettre à jour régulièrement. Par exemple, si l’IA ne reconnaît pas un agent de nettoyage portant un manteau de pluie, il faut rapidement corriger cette erreur pour que le système devienne de plus en plus efficace.
En somme, le véritable succès d’une ville intelligente ne réside pas dans la beauté des écrans ou la sophistication des modèles d’IA, mais dans la capacité de ces technologies à améliorer réellement la vie des citoyens : des lampadaires réparés rapidement, moins d’attente aux feux de circulation et des alertes précoces en cas de fuites de gaz.