Pourquoi dit-on d’un quartier qu’il est « typiquement parisien » ? D’où vient « l’énergie new yorkaise » ou encore la « vibe californienne » ? Plus largement, comment une ville parvient-elle à nous transmettre une culture, un imaginaire, une émotion ? La startup Topos (lieu en Grec) utilise plusieurs branches de l’Intelligence Artificielle pour répondre à ces questions. Rencontre passionnante avec Will Shapiro (Fondateur de Topos).

De la cartographie à la psychographie des villes

« La cartographie classique d’une ville ou d’un quartier ne donne aucune information sur ce qu’il s’y passe vraiment. Lorsqu’on parle de Brooklyn on pense à une entité uniforme et homogène alors qu’en réalité il a 200 Brooklyn différents ! » (W.S). Parti de ce constat, Topos a utilisé du computer vision, du Natural Language Processing (NLP) et du Network Science pour redessiner New York et proposer une psychographie de la ville. Contrairement aux cartes conventionnelles qui établissent des rapprochements géographiques, la psychographie réalisée par Topos fonctionne de manière ontologique. Autrement dit, elle propose des rapprochements en fonction de l’essence d’un quartier (son identité visuelle, ses infrastructures, le type de population qui y vit, etc.). Pour ce faire, Topos a agrégé et analysé des centaines de données (économiques, visuelles, démographiques, etc.) issues d’une douzaine de sources différentes. La startup a ainsi été en mesure de proposer une nouvelle carte de New York :

Source : https://topos.com/

Cette carte, divisée en 5 « quartiers » (représentés chacun par une couleur), nous invite à porter un autre regard sur la ville. Le quartier en jaune (baptisé « The Meadows »), est périurbain, étalé et se caractérise par la présence d’une abondante végétation. Au contraire, « Minhattan » (le quartier en vert) est particulièrement dense, dispose de nombreux bâtiments d’entreprises/commerciaux et est le plus cher de New York. Ce projet est représentatif de l’une des ambitions de Topos : « saisir la personnalité d’un espace » (W.S)

Des enjeux économiques…

Le potentiel économique de cette psychographie est considérable. « L’idée est de proposer à une entreprise un emplacement optimal en fonction de sa marque, de sa clientèle, etc. afin de l’aider à affiner sa stratégie d’expansion géographique ». Pour y parvenir, Topos fait « matcher » les caractéristiques de l’entreprise avec celles d’un quartier (en fonction de sa psychographie). Par exemple, la startup a été en mesure d’identifier les zones de New York où Dunkin Donuts (franchise de café) serait susceptible de maximiser ses revenus (plus de détails ici) :

Les points bleus représentent les zones d’implantation optimales pour Dunkin Donuts. Source : https://topos.com/

Le niveau de granularité de l’IA de Topos est particulièrement élevé. Dans le cas d’un restaurant, elle est même en mesure de déterminer les plats qui ont le plus de chance d’être appréciés selon les quartiers. « On a remarqué que la « Pizza Prosciutto » avait une forte probabilité d’être choisie par certains types de population [comme les hipsters] ». Pour obtenir ce résultat, Topos a notamment analysé des avis de pizzeria sur Internet et couplé ces informations avec des données géographiques et sociologiques.

… et sociaux

En plus de ses psychographies, Topos utilise du collaborative filtering (filtrage collaborative) pour conseiller ses clients. C’est notamment sur cette méthode que repose les recommandations de Spotify. Le principe est simple : Spotify regroupe des individus en fonction des chansons qu’ils ont écoutées. Son IA propose ensuite des recommandations à un individu selon les musiques appréciées par les personnes de son groupe. Par la suite, le modèle s’affine selon que l’individu a, ou pas, apprécié les recommandations. Chez Spotify cette méthode est d’autant plus efficace qu’il est possible de créer ses propres playlist (et donc, pour l’IA, d’avoir directement accès aux gouts musicaux des personnes d’un même groupe). Pour conseiller ses clients, Topos utilise une IA similaire : « On observe des rapprochements évidents et volontaires. C’est par exemple le cas d’un Burger King qui s’implante systématiquement en face d’un McDonald. D’autres en revanches sont plus subtiles. On remarque par exemple que WeWork, Sweetgreen et SoulCycle (entreprise de fitness) sont souvent implantés dans le même quartier ». Si vous souhaitez ouvrir une salle de fitness proche du branding de SoulCylce, il peut donc être intéressant de regarder où se situe un WeWork.

Schéma d’explication du collaborating filtering. Source: https://dzone.com/articles/recommendation-engine-models

Outre ces bénéfices économiques, l’IA de Topos peut également servir des causes sociales. La psychographie peut en effet identifier des phénomènes de gentrification et mettre en lumière des inégalités (comme le révèle, entre autres, la nouvelle carte de New York). Bien que la startup ne travaille pas (encore) avec des villes, on imagine sans mal comment son IA peut contribuer à créer des quartiers plus inclusifs.