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Comment la Ville de Montréal compte utiliser de l’IA dans les années à venir

Comment la Ville de Montréal compte utiliser de l’IA dans les années à venir

En mai dernier, la ville de Montréal s’est illustrée en gagnant le Défi des villes intelligentes du Canda. La métropole du Québec a ainsi remporté un prix de 50 millions de dollars qui lui permettra, entre autres, de créer et déployer ses propres IA. Dans ce contexte, comment l’une des villes les plus intelligentes du Canada veut-elle utiliser cette technologie ? Pour répondre à cette question je suis parti à la rencontre de Martin Guy-Richard (Directeur de la cellule d’IA de la Ville de Montréal) et de Véronique Dufort (Cheffe de l’équipe des données ouvertes).

Des données ouvertes et éthiques…

La Ville de Montréal dispose d’un portail de données ouvertes sur lequel sont disponibles près de 330 jeux de données (avec, à terme, la volonté d’y intégrer l’ensemble des données de la ville). Il est ainsi possible d’y consulter des informations relatives à la criminalité, à l’environnement ou encore aux infrastructures de la ville. « Au début on a fait ça [l’ouverture de données] par soucis de transparence. Maintenant on veut également ouvrir des données de manière stratégique. C’est-à-dire qu’on réfléchit aux champs d’applications rendus possibles par ces données (open with purpose)» (V.D). Ces données ouvertes ont ainsi permis à des startups comme Transit (agrégateur de mobilités) et Local Logic (analyse de données immobilières) d’entraîner leurs algorithmes et d’affiner leurs IA. Par ailleurs, il est intéressant de constater que la Ville de Montréal est elle-même utilisatrice de ce portail : « La Ville de Montréal est constituée de 19 arrondissements. Face à cette complexité, le portail est aussi un moyen d’améliorer notre efficacité organisationnelle.». Cet outil ainsi permis à la Ville de Montréal de moins fonctionner en silo (reproche souvent adressé aux institutions publics) et de tendre vers une gouvernance plus transverse. « Par la force des choses, on est devenue une équipe qui a une vision d’ensemble sur la Ville de Montréal. » (V.D).

 

En plus de centraliser des données existantes, La Ville de Montréal œuvre également à en créer de nouvelles. A cet égard, chaque année, la Ville de Montréal met à la disposition de ses habitants l’application Montréal Trajet . Pendant 1 mois (de mi-septembre à mi-octobre) cette dernière enregistre anonymement les parcours de ses utilisateurs (sous réserve qu’ils y aient consenti). La Mairie est ainsi en mesure d’analyser comment les Montréalaises s’approprient l’espace et de déterminer si ses infrastructures sont adaptées aux usages (avec derrière la possibilité de changer l’emplacement de feux, des croisements, etc.).

Pour autant, l’ouverture des données ne doit pas aller à l’encontre de la sécurité et du bien-être des citoyens. « Il ne suffit pas d’avoir des données transparentes. Il faut aussi qu’elles soient éthiques » (V.D). Autrement dit, le portail de données ne doit pas donner d’information sur la vie privée des Montréalais (adresse d’un individu) ni délivrer des informations susceptibles de mettre en danger la ville (temps de préparation d’une caserne de pompiers). En collaboration avec d’autres acteurs, la Ville de Montréal travaille ainsi à l’élaboration d’une charte destinée à proposer un meilleur encadrement des données numériques.

…pour une IA au service des citoyens

Depuis plus de 3 ans la Ville de Montréal dispose de sa propre cellule d’IA (pour Intelligence d’Affaires et Intelligence Artificielle – équipe de 18 personnes en croissance). La Ville souhaite ainsi créer des systèmes intelligents pour améliorer la vie quotidienne de ses citoyens. A cet égard, la Ville de Montréal a pour projet de développer une IA afin de détecter les entraves imprévues : « Dans le cas de travaux, les autorités prévoient des détournements. Mais il arrive que des véhicules obstruent ces détournements. Cela entraîne rapidement de lourds embouteillages. On veut dont utiliser du computer vision [reconnaissance d’images] pour détecter automatiquement ces entraves et être en mesure de proposer un itinéraire alternatif aux Montréalais » (Martin Guy-Richard).

 

Le projet de détection d’entraves s’inscrit en réalité dans une stratégie de long terme. La Ville de Montréal a ainsi identifié 13 chantiers prioritaires où elle souhaite mobiliser de l’IA au cours des 5 prochaines années. On y trouve notamment des projets liés à l’analyse des mouvements de foule (détection d’anomalies, de malaises, violences, etc.), à la retranscription automatique (pour optimiser les centres d’appel d’urgence) et à la reconnaissance automatique d’archives de la ville.

Pour s’attaquer à ces chantiers, la Ville de Montréal compte procéder de manière écosystémique. Dès la rentrée, elle disposera ainsi d’un laboratoire au Mila (Institut Québécois d’Intelligence Artificielle). Ce partenariat lui permettra de bénéficier de l’expertise en IA de l’un des plus grands centres de Machine Learning au monde. Cette implantation dans ce haut lieu d’innovation sera également l’opportunité d’échanger et d’engager des synergies avec des acteurs majeurs de la Tech (Samsung, Microsoft, Element AI, etc.). Par ailleurs, la Ville de Montréal compte également collaborer avec la CRIM (Centre de Recherche Informatique de Montréal), l’un des plus importants centres de recherches appliqués en TI au Canada.

Quels enseignements tirer du modèle montréalais ?

Cette volonté de mobiliser une intelligence collective autour de l’IA est révélatrice de l’ADN québécoise. Comme me l’avait confié Monique Savoie (Directrice-fondatrice de la Société des Arts Technologiques) : « Le Québec est un peu un laboratoire de survie. La culture de la transmission orale et des réseaux y est très forte ». Ici, l’intelligence collective (et l’IA) se veut, de manière très concrète, au service des citoyens.

Mais toutes les villes ne disposent pas des moyens financiers ni de la maturité technologique suffisantes pour développer leurs propres IA. A cet égard, et comme le révèle l’exemple de Montréal, les institutions locales peuvent conserver un pouvoir décisionnel en menant une politique de données ouvertes réfléchi et non par défaut.

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