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Que faire avec les données ouvertes de mobilité ?

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Le 19 décembre 2012 j’ai animé à la Cantine de Rennes une soirée spéciale sur les données ouvertes de mobilité. A cette occasion, j’ai présenté un tour du monde des réutilisations possibles de ces données. L’objectif : démontrer, par l’exemple, que l’open data transport ne sert pas uniquement à produire des applications mobiles !

1 – L’information voyageur ne se limite pas aux applications mobiles

The City Dashboard (Casa - UCL)

The City Dashboard
(Casa – UCL)

L’application mobile d’information voyageur est bien souvent la face la plus visible de l’open data pour le grand public, en témoigne le grand nombre de services mobiles proposés lors des concours et autres hackatons de données ouvertes. Cependant, cette focalisation sur un seul type de réutilisation génère aussi une incapacité à appréhender tous les usages possibles des données de mobilité.

La problématique de diffusion et de partage de la donnée transport s’inscrit aujourd’hui dans une double tendance : accroissement de la demande d’information voyageur (en tous lieux, en tous temps et sur tous supports) et difficulté à proposer une offre institutionnelle qui couvre l’ensemble des besoins, aussi spécifiques soient-ils.

Dès lors, l’open data est une piste pour répondre à cette diversité de besoins. L’info de mobilité prend son sens à partir du moment où elle est disponible au moment où on en a besoin, dans sa poche, dans l’écran du bus, sur le site Internet du réseau mais aussi – et surtout – dans tous les lieux où elle est aujourd’hui absente. Trois exemples pour illustrer cet usage de « consultation » de la donnée de mobilité (je reprends ici la grille de 4 classes de réutilisation développée dans mon ouvrage) :

Le City Dashboard a été développé par des universitaires britanniques. Ils proposent en un seul écran un tableau de bord de la ville, en particulier sur les questions de mobilité. On y retrouve notamment le taux d’utilisation en temps réel des stations de vélo en libre-service, mais aussi les perturbations dans le métro et l’état du trafic routier… mais aussi la météo, les dernières actualités ou les tendances locales sur Twitter… Le City Dashboard a été conçu pour être déployé partout via un simple écran de PC.

The Muni-Watch(Joe Hugues)

The Muni-Watch
(Joe Hugues)

La montre « Muni Watch » (du nom du réseau de transport municipal de San Francisco) a été développé par Joe Hughes. La montre indique les 3 prochains horaires de passage pour l’arrêt de bus le plus proche – elle communique en Bluetooth avec un smartphone Android. A noter que le projet a été l’un des premiers initiés suite à l’ouverture des données de cette ville californienne… et date de 2008 !

Plus près de nous, dans le cadre du LabFab rennais, Baptiste Gaultier a conçu « La Boîte » sur une base Arduino (électronique open source). Cette petite boîte, qui trouvera  sa place dans votre salon, indique la météo, le nombre de minutes avant le prochain passage d’un bus ou le nombre d’emails reçus…

Aussi anecdotiques puissent-ils paraître, ces deux derniers projets montrent que l’on peut encore imaginer de nouvelles formes de diffusion de l’information de mobilité. Il y a sans aucun doute des pistes à creuser du côté de l’ambient computing pour créer des objets communicants qui nous informent tout en restant le moins intrusif possible. Le lapin Nabaztag, la star de Noël (en 2006…), ou la lampe Orb étaient de bons candidats pour afficher l’imminence du passage d’un bus avec des codes couleurs très simples…

2 – Des médiations : rendre visible les mobilités dans la ville

5 millions de trajets vélo (Jo Wood - City University London)

5 millions de trajets vélo en une image
(Jo Wood – City University London)

Les médiations – notamment visuelles – permettent de représenter les flux de mobilité dans la ville. La représentation cartographique pré-existait bien entendu au mouvement d’ouverture des données, mais l’open data lui a donné un nouveau souffle. Les visualisations peuvent être ludiques ou avoir un objectif professionnel – par exemple dans le domaine de l’analyse de l’accessibilité. Trois exemples pour illustrer ce second type de réutilisation des données de mobilité (la médiation) :

L’opérateur des transports londoniens (TfL) a mis en ligne un fichier comportant le 1er million de trajets effectués par le service de vélo en libre-service de la capitale Barclays Cycle Hire (connu sous le surnom de Boris Bikes, le prénom du maire). Ces données historiques ont donné lieu à plusieurs représentations : l’effet d’une grève du métro sur l’utilisation du service de vélo, le repérage des principaux noeuds de circulation ou encore les jours de fréquentation record du service…

Melbourne Pedestrian Map

Melbourne Pedestrian Map (City of Melbourne)

La municipalité de Melbourne en Australie dispose d’une série de 18 capteurs piétonniers répartis dans le centre-ville. Ils enregistrent en temps réel le nombre de piétons qui empruntent un trajet particulier. Ces données ont donné lieu à une représentation interactive, on peut ainsi visualiser les flux de piétons heure par heure ou « rejouer » une journée d’affluence exceptionnelle (la parade annuelle par exemple). A noter que Melbourne propose les données brutes en téléchargement, ce qui permet donc de construire sa propre visualisation ou – encore mieux – d’utiliser ces données comme matière première (cf. la prochaine classe d’utilisation).

Enfin, dans le cadre du concours Rennes Métropole en accès libre, la société Isokron avait réalisé une très intéressante vidéo « Un lundi à Rennes » qui répondait visuellement à la question : jusqu’où peut-on se aller en 10, 15 ou 30 minutes en n’empruntant que les transports publics ? Cette dernière visualisation est clairement plus ludique qu’informative, mais elle propose une autre représentation du réseau de transport urbain…

3 – La donnée de mobilité comme matière première

La donnée de mobilité peut aussi être utilisée comme une matière première, pour un usage qui n’est pas directement lié à la mobilité. En effet, la question de l’accessibilité d’un lieu – que ce soit à pied, en voiture ou en transport en commun – est un sujet qui intéresse bien au-delà des opérateurs de mobilité. Les gestionnaires de grands équipements sportifs, ou encore de centres commerciaux, utilisent la donnée de mobilité comme un intrant dans un processus, par exemple au moment de prendre des décisions d’investissement. Cette question intéresse aussi au plus haut point le marché de l’immobilier.

Transit-friendly apartment search (TransitScore)

Transit-friendly apartment search (TransitScore)

Aux Etats-Unis, la société WalkScore (issue de la fondation FrontSeat) propose une note d’accessibilité pour chaque adresse d’une ville américaine ou canadienne. Le WalkScore (et son équivalent le TransitScore) est un indice qui évalue sur une échelle de 1 à 100 la marchabilité d’un lieu, c’est à dire la capacité à y effectuer la plupart des actes de la vie quotidienne sans avoir à prendre sa voiture. On voit déjà apparaître les premières annonces immobilières qui font figurer ce score dans le descriptif du bien… L’impact de cet indice sur le niveau des prix a lui aussi été évalué. Le plus intéressant dans le WalkScore est la monétisation de cet indice : la société propose un service en ligne à destination des agents immobiliers indépendants.

Ainsi, chacun peut créer une affiche personnalisée avec l’adresse du bien, son score d’accessibilité, une carte des principaux équipements et services de proximité (paramétrables selon le profil des acheteurs pressentis) et bien sûr le contact de l’agent immobilier…. Chaque fiche est facturée 5 dollars, la reproduction étant assurée directement par l’utilisateur du service. WalkScore propose aussi un ensemble de services de syndication de son contenu et de ses données… Bref, l’open data est ici à la fois une matière première et une partie de la production de la société.

Les croisements entre donnée de mobilité et d’autres sources de données restent encore largement à imaginer et à travailler. Un exemple : croiser les données issues de mon Fitbit (le nombre de pas parcourus, le nombre d’étages gravis quotidiennement) avec celles de ma carte de transport, pour montrer concrètement comment l’on peut faire de l’activité physique en prenant les transports en commun (par exemple en n’utilisant jamais les escalators ou les ascenseurs…).

4 – L’art et le jeu, d’autres modes de réutilisations

Je propose de finir ce tour du monde de la réutilisation des données par deux approches différentes et résolument non-utilitaristes de l’open data : le jeu et l’art. Les données de mobilité, notamment par leur caractère souvent urbain, se prêtent bien à des jeux grandeur nature. L’un des premiers exemples est le jeu Chromaroma, qui réutilise (initialement de manière un peu sauvage, aujourd’hui de manière bien encadrée) les données des Oyster Cards (l’équivalent des pass Navigo à Paris). Chromaroma est un véritable jeu dans la ville où les joueurs, regroupés en équipes, accomplissent des challenges et prennent possession – virtuellement bien sûr – de stations de métro (sur le modèle du maire d’un lieu Foursquare).

Dans le domaine artistique, le projet Conductor: MTA.me propose une représentation poétique des mouvements du métro new-yorkais : chaque ligne est une corde de guitare et les croisements génère une mélodie étrange qui évolue au cours de la journée et de l’activité du réseau…

Bref, les données ouvertes de mobilité offrent un éventail de réutilisations très larges, qui dépassent de loin les premières applications mobiles qui ont déjà été développées…

4 pistes pour un open data des biens communs

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A l’occasion du lancement de l’antenne française de l’Open Knowledge Foundation le 12 décembre à la Cantine Paris, je suis intervenu pour présenter 4 pistes pour un open data des biens communs. Retour sur cette intervention sous forme d’interpellation…

L’open data et les biens communs, une (trop) vieille histoire ?

"Open Data Commons" (photo by jwyg)

« Open Data Commons » (photo by jwyg)

Il y a une filiation entre le mouvement d’ouverture des données et la philosophie des biens communs. Les données ouvertes sont une illustration de la notion de biens communs informationnels proposé par Elinor Ostrom, « prix Nobel » d’économie en 2009. Les données ouvertes nous appartiennent à tous et, contrairement à l’eau ou à l’air (d’autres biens communs), elles sont dites non-soustractibles : leur usage par l’un n’empêche pas les usages par les autres. En d’autres termes : si je réutilise une donnée ouverte, cela n’empêche pas un autre réutilisateur de faire de même.

Cette proximité biens communs / open data se traduit aussi par la présence de l’instigateur des licences Creative Commons, Lawrence Lessig lors de la réunion de Sebastopol de 2007 qui a permis de définir le concept même de données publiques ouvertes.

Malgré cette relation historique et féconde, il me semble que nous, acteurs de l’open data, sommes parfois trop timides à réaffirmer le caractère commun de certaines données ouvertes. Trop timides parce que, contents que l’idée d’open data fasse son chemin auprès des acteurs publics et privés, nous ne voulons pas en rajouter… Les quatre pistes que je propose et détaille ici ne visent donc qu’un objectif : ne pas lâcher l’affaire sur le sujet !

Piste 1 : défendre un vrai choix en matière de licences open data (pro-choice)

Sur le papier, cela semble clair : il y a en France un vrai choix en matière de licences open data. D’un côté la licence ouverte proposée par Etalab, de l’autre l’ODbL. Les services de l’Etat se doivent d’utiliser la première, certaines collectivités ont choisi la seconde solution, en revendiquant de manière plus ou moins affirmée le caractère commun des données ouvertes.

Dans la pratique, le choix apparent se heurte aux difficultés, réelles ou perçues, liées à la licence ODbL. Je rappelle que ce qui distingue les deux licences c’est l’obligation de partage à l’identique (le share-alike) qui répond clairement à un enjeu de pot commun (si j’utilise, je dois recontribuer). Entendez-vous la petite musique qui monte et qui met en garde contre le recours à une licence « contaminante » (terme preféré à celui de « virale ») ? L’ODbL est accusée d’être anti-business, d’être venue de l’étranger, d’être source de dangers imprévisibles (le risque de contrefaçon de bonne foi), …

Nous nous retrouvons donc dans la situation où, au moment même où les grands projets collaboratifs (comme Open Street Map) adoptent l’ODbL, les nouveaux entrants de l’open data appliquent parfois, en toute bonne foi, le principe du moindre effort : « ça a l’air compliqué ce truc de partage à l’identique, on a pas une vision très claire des risques potentiels, je vais plutôt choisir la licence ouverte« .

Il me semble qu’en tant qu’instigateur de la licence ODbL, l’Open Knowledge Foundation devrait en être le premier promoteur*, pour en expliquer les mécanismes, les obligations et les opportunités (et pas uniquement celle d’embêter Google). Pour qu’un vrai choix soit possible en matière de licences open data (pro-choice !).

La licence a elle seule ne saurait garantir le caractère commun des données ouvertes. Je propose trois autres pistes d’action et de réflexion.

Piste 2 : la D.I.G. : donnée d’intérêt général

Prenons un problème qui nous concerne tous et que nous avons abordé lors d’un récent atelier Net:Lab : le logement et son accessibilité. Qui possède aujourd’hui l’une des meilleures visions du marché de la location ? Qui recense avec la plus grande acuité et en temps réel le montant des loyers, avec une adresse et un descriptif précis du logement ? Un indice : ce ne sont ni les mairies, ni les services des impôts, ni même le ministère du logement… mais un acteur privé de la petite annonce immobilière.

En France, on a une loi pour la donnée personnelle (loi CNIL), une autre pour la donnée publique (loi CADA)… Mais quid des données – personnelles, publiques ou privées – dont l’ouverture répond à l’intérêt général ? En ayant une vision plus claire et dynamique des loyers pratiqués, on pourrait imaginer que tout un chacun soit mieux informé sur les prix réels du marché (en prenant soin, bien sûr, de limiter les efforts de bord de la transparence).

Sans aller jusqu’à la réquisition des données (comme celle des logements vacants), on peut imaginer une fiscalité du numérique qui encouragerait la mise à disposition de ces données par les acteurs privés. Il y a bien un crédit d’impôt recherche, pourquoi pas un crédit d’impôt open data ?

Il faudrait donc, comme cela a déjà été évoqué, définir une nouvelle classe de données, la D.I.G. (donnée d’intérêt général) à laquelle serait associée des droits particuliers d’accès et de réutilisation… « Tout ne s’arrête pas au clivage public / privé« .

(Bien évidemment, la D.I.G. pose autant de questions qu’elle n’apporte de réponses. En voilà une première : qui va définir l’intérêt général ?).

Piste 3 : le peering de contribution : je contribue / je reçois

Le premier temps de l’open data a vu des acteurs publics (collectivités ou gouvernements) mettre des données ouvertes à la disposition des réutilisateurs, principalement des développeurs.

L’open data qui est en train d’émerger est infiniment plus riche et plus complexe. La répartition des rôles entre producteur et réutilisateur de la donnée semblait bien établie, elle évolue pourtant : les données publiques et collaboratives commencent à s’enrichir mutuellement, des entreprises travaillent à rendre à leurs clients une partie des données les concernant. Dès lors, comment concevoir des mécanismes de contribution qui tiennent compte de ces évolutions dans une optique de « pot commun des données » ?

La troisième piste est celle d’un peering de contribution, tel qu’il existe déjà pour les données de positionnement des bateaux (données AIS). Le site collaboratif Marine Traffic lancé en 2007 est aujourd’hui le premier site de suivi du trafic maritime mondial. Plus de 1000 contributeurs (équipés d’un récepteur AIS connecté à Internet) permettent de suivre quotidiennement les mouvements de 65 000 bateaux. Le site affiche aujourd’hui deux millions de pages vues… par jour (source : entretien S. Chignard avec Dimitris Lekkas, l’universitaire grec à l’origine du projet).

Tout un chacun peut visualiser les données à partir de la carte proposée sur le site, mais celui qui veut accéder aux données brutes peut le faire à la condition expresse de contribuer à la couverture du service en connectant un nouveau récepteur AIS… Le peering de contribution encourage donc bien chacun à participer à l’amélioration du service (Marine Traffic n’est pas le seul site à procéder ainsi, voir par exemple AIS Hub qui propose des conditions encore plus permissives).

Piste 4 : la tarification contributive à l’usage (GET > POST)

Dernière piste de travail, la tarification à l’usage, déjà évoquée sur ce blog à propos des données transport. Il s’agit de penser un modèle de tarification mixte pour l’usage des données. Les API se prêtent particulièrement bien à ce mode de fonctionnement.

On peut imaginer que l’accès à nos D.I.G. soit gratuit pour tous, mais qu’une contribution soit demandée aux plus gros utilisateurs de l’API qui ont un comportement proche de celui du passager clandestin (j’utilise sans jamais contribuer). Libre ensuite à chacun de choisir s’il veut contribuer en améliorant la donnée (en la mettant à jour, en la corrigeant, …) ou en payant de sa poche !

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* quelques pistes, ludiques et sérieuses, pour promouvoir la licence ODbL en France : une campagne de communication « j’ai été contaminée et j’en suis très heureuse » (avec des témoignages de bases de données en ODbL), un séminaire pratique pour les collectivités, un guide pratique en français avec une réponse aux questions fréquentes, une hotline « toutes vos questions sur l’ODbL », un ODbL-day pour mettre en valeur les données publiées sous cette licence, une infographie « toutes ces données sous proposées sous licences ODbL » ….

Animer l’open data, mille possibilités

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Animer-opendata-chignard.001« Animer, animer et encore animer » : Hubert Guillaud résumait ainsi pour Internet Actu une partie des échanges lors de la Semaine européenne de l’open data en mai dernier. L’animation de l’open data est aujourd’hui à la fois un enjeu reconnu par tous et une « expression-valise ». Proposition d’une grille d’analyse pour recenser la grande diversité des pratiques.

Passé les premiers temps de l’effervescence, tous ceux qui – acteurs publics ou privés – ont ouvert des données se posent les mêmes questions. Pourquoi animer ? Comment, selon quels formats ? Auprès de quels publics ? Pour quels résultats ? … La question de l’animation rejoint en partie celle de l’appropriation par le plus grand nombre, mais elle est à mon avis plus large. Un concours de développement d’applications, un hackaton sont autant de formats qui visent à stimuler la réutilisation sans pour autant viser le grand public.

Si le constat semble partagé, il n’en est pas de même des réponses mises en oeuvre. L’observateur attentif de l’actualité open data aura remarqué que les dispositifs d’animation se déploient aujourd’hui partout en France, avec parfois des modalités très différentes. Du concours DataConnexions d’Etalab aux Infolabs citoyens de la FING, du week-end BeMyApp Tourisme au Hackdays internes de SNCF Transilien, autant de manière d’animer l’open data…

La grille d’analyse : animer l’open data en 5 questions

Animer-opendata-chignard.001

Je vous propose une grille d’analyse de l’animation de l’open data, en 5 questions :

– pourquoi ? identifier les objectifs de l’animation (de la stimulation de la réutilisation à une sensibilisation à la culture de la donnée, les enjeux sont différents),

– comment ? les modalités varient, on peut notamment citer le concours de développement d’applications, les hackatons et challenges courts, les appels à projets et concours d’idées, les ateliers et workshop (data journalisme, …) et les infolabs,

– pour qui ? les publics cibles, destinataires de ces animations peuvent être multiples : réutilisateurs (développeurs, journalistes, étudiants, …), le « grand » public, les médiateurs traditionnels du numérique (et notamment les espaces publics numériques), les détenteurs (decideurs publics ou privés, élus et agents des services),

– quand ? ces actions peuvent être proposées en amont du lancement du portail open data (par exemple les animations internes autour du repérage des données), au lancement du portail (les concours par exemple) ou au long cours, par exemple pour pérenniser la démarche,

– par qui ? les acteurs qui portent ces animations peuvent aussi être très divers : l’acteur (public ou privé) qui ouvre les données, mais aussi des tiers-lieux (les Cantines numériques, les espaces publics numériques), les collectifs open data, les « agences numériques » (par exemple l’AEC en Aquitaine) voire des prestataires spécialisés (par exemple les organisateurs de BeMyApp).

En mixant les différentes options, on arrive au final à près de 1200 combinaisons possibles pour animer l’open data ! Certaines sont bien documentées (les concours en phase de lancement), d’autres beaucoup moins (en particulier les actions internes ou celles au long cours).

Comment utiliser cette grille d’analyse ?

On peut utiliser cette grille d’analyse de plusieurs manières. La première est de s’en servir pour recenser et classer les initiatives déjà recensées, en France et en Europe. Quelques illustrations à partir des exemples cités précédemment :

– Concours DataConnexions #2 proposé par Etalab : stimuler la réalisation de services par des réutilisateurs (plutôt start-ups mais pas exclusivement) par l’organisation d’un concours / appel à projet, au long-cours,

– Infolab Paris Citoyens proposé par la FING : sensibiliser à la culture de la donnée, imaginer des services par le biais d’un dispositif Infolab éphémère, pour un public d’acteurs associatifs,

– Week-end Open Tourisme organisé par Be My App avec Google et Bouches du Rhône Tourisme : un hackaton pour imaginer et réaliser des services avec des données ouvertes, plutôt pour une cible de développeurs, en accompagnement du portail data.visitprovence.com, par un prestataire spécialisé,

– Le Hackaton des Cheminots de SNCF Transilien : un week-end de développement réservé aux cheminots, sur le modèle des HackDays « tous publics » de l’été dernier, pour un public de réutilisateurs internes, en animation au long-cours de la démarche,

– les ateliers du collectif Open Data Rennes lors de VivaCités : sensibiliser un public scolaire aux données, par une approche graphique et ludique des données d’abord personnelles, la « dataviz des enfants ».

Une autre utilisation possible de la grille d’analyse est d’imaginer des croisements à partir des 5 questions pour identifier de nouvelles pistes d’animation… A vous de jouer !