Une ville capable de prévoir les pics de consommation d’eau, de repérer en temps réel les fuites et les pollutions, ou encore d’anticiper les conséquences d’une inondation. C’est ce qu’IBM a proposé à l’agglomération de Montpellier en l’associant à son projet de réseau d’eau intelligent "Smarter Water". Le géant informatique travaille ainsi depuis plus de six ans avec la capitale languedocienne. Objectif ? Démontrer la performance du big data (le traitement de données de masse) appliqué à la gestion de l’eau.

 

Un gain écologique hypothétique

 

Pour IBM, l’enjeu est de se positionner sur le marché des services au public. Smarter Water, initié en 2007, est d’ailleurs décliné aujourd’hui en un projet encore plus ambitieux de "ville intelligente": Smarter City. Avec ce nouveau projet, IBM a élargi son partenariat avec l’agglomération à la gestion des transports, des données publiques et des risques.

Pour la collectivité locale, l’intérêt serait d’améliorer la gestion de l’eau grâce à l’analyse prédictive. Mais interrogé sur le sujet, Max Levita, vice-président de l’agglomération et responsable des nouvelles technologies, reconnaît qu’il n’a "aucune idée précise de ce que ça va donner".

Personne ne connaît non plus le coût financier de l’équipement en capteurs des réseaux d’eau de la ville. Le bilan économique et écologique reste à calculer. Est-ce que les économies de fuites d’eau (environ 20% selon IBM) compenseront le coût et l’impact environnemental de toute l’électronique nécessaire au fonctionnement du système?

 

La confidentialité des données en question

 

Le projet soulève aussi de nombreuses questions éthiques. D’abord, la concentration des données personnelles aux mains d’un seul opérateur pose des questions de sécurité et d’utilisation de ces informations. Le déploiement des compteurs communicants, par exemple, n’est pas sans risque au regard de la vie privée, étant donné le nombre et le niveau de détail des données qu’ils permettent de collecter (voir les travaux de la Cnil, Commission nationale de l’informatique et des libertés) sur les compteurs électriques.

La sécurité des données est aussi une question de moyens financiers. "IBM sait faire du très sécurisé pour les banques. Mais ces solutions sont trop chères pour les collectivités", explique Olivier Hess.

Selon la Cnil, l’anonymisation des données réglerait la question de la confidentialité. Une exigence d’autant plus légitime que la performance du big data repose sur la masse d’informations traitées et non sur le profil de chaque utilisateur.

 

Le big data seul maître de la décision publique ?

 

Autre enjeu majeur, celui de la décision publique. Les masses de données et algorithmes mathématiques, le tout traité par les puissants ordinateurs d’IBM, devraient permettre de prédire les événements et de guider les choix de gestion. Mais le processus de décision est alors changé, basé moins sur le jugement des spécialistes que sur la probabilité mathématique, comme l’expliquent les auteurs de "Big Data, la révolution des données numériques est en marche", Kenneth Cukier et Viktor Mayer-Schoenberger.

Ces questions échappent largement aux élus locaux qui financent pourtant le projet (250 000 euros pour Smarter Water et 4 millions d’euros pour Smarter City). "Les entreprises veulent développer des services au public et on accompagne ce mouvement", commente, fataliste, Max Levita.

Le projet Smarter Water prévoit de connecter l’ensemble des réseaux d’eau de la ville. Autrement dit d’équiper les  canalisations de capteurs mesurant le débit et la qualité de l’eau, d’installer des compteurs d’eau communicants chez les habitants... Ces informations produites et collectées en temps réel viendront s’ajouter aux informations historiques du réseau d’eau de la ville. Le traitement de cette masse de données ainsi disponible doit permettre, selon IBM, de proposer une gestion de l’eau plus performante.

"La puissance du big data est d’intégrer toutes les données immédiates et historiques pour en sortir des modèles prédictifs de gestion de l’eau", explique Olivier Hess, responsable de ce projet à IBM.