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Pour sa seconde édition, le TechSprint organisé par la Caisse des Dépôts à Paris le 5 avril 2024 a sélectionné sept start-up innovantes destinées à "la transformation écologique du pays". Comme les six lauréats de la première édition, les sept de la deuxième vont bénéficier de six mois d'accompagnement technique pour "booster des solutions" qui convoquent IA et data, publiques et privées, au service de quatre politiques publiques de transition écologique. 
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En France, des initiatives locales développent les "territoires intelligents". Des collectivités territoriales et leurs groupements exploitent le "big data" (données de masse) afin d'améliorer les services publics locaux. Toutefois, le développement de ces usages numériques par les collectivités nécessite un cadre plus adapté.
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Des chercheurs estiment qu’une application de suivi de la population pourrait contribuer à lutter contre la pandémie. Plusieurs pays ont déjà recours au traçage et à la surveillance des données personnelles contre le Covid-19.
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Ville intelligente
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Éric Blayo est professeur à l’Université de Grenoble Alpes où il est membre du Laboratoire Jean Kuntzmann. Il est membre de l’équipe AIRSEA après avoir dirigé pendant 10 ans l’équipe-projet commune MOISE (Inria-CNRS-UGA) Il s’intéresse à la modélisation mathématique et numérique des sciences de l’environnement (météo, système océan-atmosphère, climat). Ces processus complexes doivent selon lui faire l’objet de modélisation (éventuellement à plusieurs échelles de temps et d’espace) et d’assimilation de données qui permettent de corriger des modèles par essence toujours imparfaits. Pour Binaire, il nous parle ici de l’apport des Big Data dans son domaine de recherche.
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Ville intelligente
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Les données de mobilité spatiale sont indispensables pour la construction et l’utilisation des modèles de prévision de la demande, la planification des transports, l’évaluation des politiques de transport… (Arentze et al., 2000 ; Ortuzar et Bates, 2000).
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Ville intelligente
accès par Cairn.info pour les agents de la DtecTv
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Les données collectées dans le bâtiment sont aujourd’hui considérées comme le nouvel or noir de la transition énergétique et constituent la base des outils de diagnostic, de pilotage en temps réel, de maintenance prédictive et plus généralement de la maîtrise des consommations énergétiques des bâtiments. Néanmoins, ces données ne sont pas toujours directement exploitables.
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Le projet de recherche européen Inundatio vient d’être lancé. L’objectif : utiliser l’intelligence artificielle et le big data pour modéliser les risques d’inondation et de crues-éclair dans les sous-bassins des zones montagneuses, en vue d’améliorer la prévention et la gestion des aléas. Un outil d’aide à la décision sera développé, à partir de la modélisation de sites pilotes et des phénomènes de crue.
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Environnement, Energie & Risques
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Le 7 novembre 2018 sera officiellement lancée l’infrastructure européenne European Plate Observing System (EPOS), qui a pour but de mutualiser et décloisonner tous types de données et de services concernant l’étude de la planète Terre. Cette initiative, dans laquelle sont impliqués le CNRS et le BRGM, en lien avec le ministère de l’Enseignement supérieur, de la Recherche et de l’Innovation, devrait par exemple aider à mieux comprendre les mécanismes à l’origine des séismes ou des éruptions volcaniques. Bâtie suivant les standards de la science ouverte, l’infrastructure vient de se doter d’une personne morale de droit européen en devenant un ERIC (European Research Infrastructure Consortium).
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Ville Intelligente
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A l’aune de la “Smart City”, les villes collectent toujours plus de données de tous types (sur les flux, les habitants, la consommation énergétique des bâtiments…). Cet amas de données constitue ce qu’on appelle communément le big data. Nouvel outil d’aménagement, de planification et d’organisation du futur urbain, une question se pose pourtant : le big data peut-il vraiment tout prédire en ville ? Quels sont les risques d’un tel stockage de données pour la ville et pour ses habitants ?
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Ville intelligente et prospective
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