SIG et IoT : une combinaison qui valorise les données du territoire

Entretien avec Alexandre Lafitte Olano, Directeur des Solutions Numériques et Données Territoriales de la Métropole Toulon Provence Méditerranée et ancien chef de service SIG.

Comment le SIG et l’IoT se sont-ils rapprochés ?

Ces deux technologies ont longtemps évolué séparément. Le SIG existe depuis plusieurs décennies dans les collectivités territoriales avec une diffusion qui s’est démocratisée, surtout dans les années 2000. Avant ces années, les usages du SIG étaient relativement limités avec notamment le cadastre et le PLU (Plan Local d’Urbanisme). Le SIG était alors assimilé à un service de cartographie avancée. Les services techniques produisaient des plans et représentaient les données territoriales sous forme de cartes.

Ces données restaient toutefois relativement statiques. Les mises à jour étaient réalisées lors de campagnes ponctuelles, parfois espacées de plusieurs années. À partir des années 2000, l’arrivée des SIG web élargit progressivement les usages vers de nouveaux domaines tels que le développement économique (ex : cartographier les entreprises, les zones d’activité) et l’environnement (ex : représenter les différents zonages des espaces naturels).

Même si les mises à jour via le web sont facilitées, les données restent encore essentiellement statiques. Le SIG décrit le territoire, mais ne reflète pas son état en temps réel. L’IoT fait progressivement son apparition dans les collectivités il y a une quinzaine d’années. Mais les données collectées par les capteurs IoT restent confinées dans des applications métier spécifiques.

La convergence entre ces deux univers s’est réellement accélérée au cours de la dernière décennie avec de véritables projets combinant SIG et IoT depuis seulement cinq ou six ans.

Plusieurs évolutions technologiques ont contribué à ce rapprochement, dont la standardisation des protocoles IoT (LoRaWAN principalement), l’augmentation des capacités de calcul, l’essor du cloud et l’ajout de fonctions temps réel dans les SIG.

Il y a encore dix ans, les outils SIG étaient peu adaptés à la gestion de données dynamiques. Aujourd’hui, ils peuvent intégrer et analyser en continu les flux issus des capteurs.

Pourquoi le SIG est un outil pertinent pour exploiter les données IoT

Les capteurs IoT produisent des données géolocalisées. Par exemple, un capteur de qualité de l’air est lié à une école ou même une classe spécifique. C’est cette géolocalisation qui donne du sens aux informations qu’il collecte. L’intégration de cette data dans un système capable de les représenter spatialement est donc logique.

Un autre élément en faveur de l’exploitation des données IoT dans le SIG est que cette plateforme est déjà existante dans de nombreuses collectivités. Autant donc, essayer de l’utiliser pour l’IoT, plutôt que de déployer un nouvel outil. Surtout que les agents sont habitués à l’utiliser et de nombreuses données territoriales y sont déjà stockées. Cette logique de rationalisation des plateformes est d’autant plus importante dans un contexte budgétaire contraint.

Techniquement, le SIG donne de la valeur aux données IoT de différentes manières. Cela commence simplement par la visualisation de la data qui gagne en compréhension quand elle est représentée sur une carte. Par exemple, un capteur de température n’a pas la même signification selon qu’il est situé dans une rue très minérale ou dans un parc arboré. Un capteur de trafic doit être analysé en fonction du réseau routier et des flux de circulation. Le SIG permet ainsi de replacer chaque donnée dans son environnement territorial et la visualisation sur une carte est beaucoup plus intuitive.

Dans certains cas, les données IoT peuvent être intégrées dans une maquette numérique de bâtiment (BIM) déjà présente dans le SIG. À Toulon Provence Méditerranée, nous avons, par exemple, déployé, dans certains bâtiments publics, des capteurs sur les fenêtres afin de détecter si elles sont ouvertes ou fermées. Plutôt que d’afficher ces informations dans un tableau technique difficile à interpréter, elles sont visualisées directement dans la maquette 3D du bâtiment. Chaque fenêtre apparaît alors dans la représentation numérique avec un indicateur d’état. Pour l’agent chargé de surveiller le bâtiment, cette représentation est beaucoup plus parlante.

Au-delà de la visualisation, d’autres fonctions du SIG donnent-elles également de la valeur aux données IoT ?

Oui. Le SIG permet également d’exploiter les données IoT grâce à ses fonctions d’analyse spatiale, qui servent, par exemple, à calculer des itinéraires ou simuler une montée des eaux. Dans le cas de capteurs IoT mesurant le taux de remplissage des PAV (points d’apport volontaire), l’optimisation de la tournée des camions peut être réalisée directement dans le SIG qui affiche l’itinéraire optimal en temps réel.

Autre fonction intéressante : le croisement de données. L’une des grandes forces du SIG est sa capacité à croiser différents types d’informations. Par exemple, en combinant les données du bâti et d’occupation du sol à des mesures de températures via des capteurs IoT, il est possible de cartographier en temps réel les îlots de chaleur. (nouvelle fenêtre)

Autre exemple, en comparant les données de consommation énergétique issues des capteurs avec les factures énergétiques, il devient possible d’identifier des écarts ou des anomalies.

À l’inverse, qu’est-ce que l’IoT apporte au SIG ?

Le premier apport est sans conteste l’introduction du temps réel. Historiquement, les SIG représentaient des données statiques. Avec l’IoT, ces outils peuvent désormais intégrer des informations en temps réel. À Toulon Provence Méditerranée, nous exploitons des données IoT temps réel dans le SIG en couvrant principalement trois grands domaines : le smart parking, le monitoring des bâtiments et l’optimisation de la gestion de l’eau. Ceci dans le cadre de notre projet de territoire connecté et durable, baptisé « Smart TPM », lancé en 2019.

Des capteurs installés dans les parkings en ouvrage permettent ainsi de suivre leur taux d’occupation en direct. Ces données sont intégrées dans le SIG puis transmises à une application de mobilité destinée aux citoyens pour une information en temps réel sur les places disponibles en parking (nouvelle fenêtre).

Côté monitoring des bâtiments, les capteurs installés permettent de suivre la consommation d’énergie, la température ou le niveau de CO2. Le SIG peut alors produire des tableaux de bord qui vont être utilisés pour inciter les usagers à ajuster leurs pratiques en temps réel. Ces informations de monitoring vont également servir à l’automatisation d’actions, comme l’arrêt de la climatisation en cas d’ouverture de fenêtre ou l’extinction des lumières après 19h. Elles permettent aussi d’identifier les bâtiments les plus énergivores, afin de prioriser les actions d’amélioration, puis de suivre les résultats de ces actions.

Enfin, en matière de gestion intelligente de l’eau, des capteurs permettent de surveiller le niveau des cours d’eau, l’état des avaloirs ou le niveau d'hygrométrie dans les espaces verts et donc d’ajuster les besoins en arrosage en temps réel. Le SIG peut croiser ces informations avec les prévisions météorologiques afin d’anticiper des situations et savoir quelles actions mener ou ne pas mener. Par exemple, si une pluie est annoncée, il devient inutile d’arroser certains espaces verts. En revanche, si cette pluie est susceptible d'entraîner des risques d’inondation, le SIG peut servir à surveiller en temps réel et, avec un système d'alertes, le niveau des cours d’eau les plus critiques et d’anticiper des actions.

Outre le temps réel, quels sont les autres apports de l’IoT au SIG ?

Il y a tout d’abord une amélioration de la fiabilité des données du SIG. Auparavant, certaines données étaient mises à jour lors de campagnes ponctuelles. Les capteurs permettent désormais d’alimenter les bases de données en continu. Les collectivités disposent ainsi d’une vision beaucoup plus précise de la situation.

Autre atout : grâce à l’IoT le SIG gagne de nouveaux utilisateurs. Traditionnellement, les utilisateurs du SIG étaient principalement les services d’urbanisme, les directions techniques et les équipes chargées de la cartographie.

Avec l’IoT, de nouveaux métiers commencent à utiliser ces outils. C’est par exemple le cas des gestionnaires de bâtiments, des responsables de mobilité, des équipes chargées de l’énergie ou encore des exploitants d’infrastructures.

Grâce à l’IoT, le SIG devient un outil opérationnel pour des métiers qui ne l’utilisaient pas auparavant, ce qui contribue à élargir son adoption dans la collectivité.

Comment va évoluer ce mariage entre IoT et SIG ?

La convergence entre SIG et IoT devrait continuer à se renforcer dans les prochaines années. Mais cette évolution ne concerne pas seulement ces deux technologies : elle s’inscrit dans une transformation plus large qui associe désormais SIG, IoT, intelligence artificielle (IA) et jumeaux numériques.

Ces différentes briques sont en réalité étroitement liées. Le jumeau numérique, souvent présenté comme l’évolution naturelle du SIG, repose sur plusieurs composantes complémentaires.

La première est une représentation géographique du territoire, généralement en trois dimensions. Cette modélisation s’appuie directement sur les bases de données géographiques du SIG, qui constitue le socle de la représentation territoriale.

La deuxième composante est constituée des données issues des capteurs IoT, qui permettent d’alimenter ce modèle avec des informations en temps réel. Sans ces données dynamiques, un jumeau numérique resterait une simple maquette statique du territoire.

De son côté, l’intégration de l’IA dans le SIG ouvre de nouvelles perspectives avec principalement le prédictif. Les historiques des données IoT sont analysés par des algorithmes qui vont établir des scénarios et ainsi permettre d’anticiper des situations récurrentes. L’IA permet aussi de traiter de gros volumes de données et les capteurs IoT quand ils sont largement déployés sur un territoire produisent un volume important de données. L’IA devient alors nécessaire pour analyser rapidement ces données, en tirer des enseignements et déclencher des actions.

L’exemple du stationnement illustre bien cette évolution. En analysant les historiques d’occupation des parkings, il est possible d’identifier des dynamiques différentes selon les lieux, les horaires ou les jours de la semaine. Aujourd’hui, ces modèles sont construits à partir d’algorithmes statistiques, mais l’intelligence artificielle pourrait permettre d’accélérer considérablement ces analyses et réaliser des prédictions avec un taux de fiabilité très élevé.

Nous avons passé plusieurs semaines à analyser les données d’un parking pour comprendre sa dynamique et construire un modèle prédictif. Avec l’IA, ce type d’analyse pourrait être réalisé beaucoup plus rapidement.

Au final, le SIG devrait donc continuer d’évoluer avec l’IoT, mais aussi l’IA et les nombreux projets de jumeaux numériques. La combinaison entre SIG et IoT, va ainsi se transformer en combinaison entre SIG, IoT, IA et jumeau numérique. Ces quatre domaines techniques vont devenir indissociables.