Chercheurs, dirigeants d’entreprises technologiques et spécialistes de l’innovation analysent les principaux défis qui marqueront l’évolution des villes intelligentes, de l’interopérabilité des données à la gouvernance de l’intelligence artificielle et au rôle des jumeaux numériques.
L’intelligence artificielle et la gestion intelligente des données s’imposent comme deux des principaux moteurs de transformation des villes. Toutefois, le véritable défi ne réside plus seulement dans le développement d’algorithmes plus puissants, mais dans la capacité à faire circuler l’information entre organisations, infrastructures et services afin d’améliorer la qualité de vie des citoyens et d’avancer vers des modèles urbains plus durables.
Dans ce contexte, les jumeaux numériques apparaissent comme l’un des outils les plus à même d’optimiser la gestion des villes. Ces modèles virtuels permettent de simuler en temps réel le comportement des infrastructures et des services, facilitant une prise de décision fondée sur les données. Plusieurs études indiquent que leur déploiement peut améliorer l’efficacité opérationnelle et l’efficacité du capital des infrastructures publiques de 20 % à 30 %, même si leur développement se heurte encore à d’importants défis technologiques et organisationnels.
Francisco Vea, directeur de l’organisation et de la transformation de Simetría, estime que le principal obstacle n’est pas technologique, mais opérationnel. « La vraie difficulté est de passer d’une démo à un outil quotidien qui nous aide à gérer les services. » À cela s’ajoute un problème récurrent dans de nombreuses organisations : « l’intégration, car les données des différents services ne sont souvent pas partagées ». Selon lui, la transformation passe aussi par un changement culturel. « Au lieu d’agir de manière réactive, il faut agir de manière prédictive. »
Patricia Tamarit, directrice de l’innovation produit de Nunsys, partage cette idée et défend que la construction de villes réellement intelligentes exige d’intégrer des informations issues de multiples disciplines et organismes pour obtenir une vision globale de la réalité urbaine. « Aujourd’hui, les jumeaux sont davantage orientés vers la prédiction que vers l’exploitation directe du système », explique-t-elle.
Ce manque de vision transversale reste l’un des principaux obstacles au déploiement de tout le potentiel de l’intelligence artificielle appliquée à la gestion urbaine. Selon Francisco Vea, dans la plupart des villes où son entreprise intervient, « cette transversalité n’existe pas ». « Dans le meilleur des cas, il y a un micro-jumeau pour la collecte des déchets et un autre pour l’entretien des rues, sans qu’ils communiquent entre eux. » L’étape suivante, soutient-il, consiste à « rendre ces micro-jumeaux interopérables, afin que la gestion ne soit pas optimisée service par service, mais dans son ensemble ».
Gouvernance, interopérabilité et confiance
À mesure que l’intelligence artificielle prend une place plus importante dans la prise de décision, la nécessité de définir de nouveaux modèles de gouvernance des données s’accroît également.
Marcos Rozas, directeur général de Nealis Tech, introduit un aspect qui dépasse le cadre purement technologique pour mettre l’accent sur la responsabilité. « Lorsque nous parviendrons à faire dialoguer ces jumeaux, ils vont se tromper. À quel maillon de la chaîne faut-il agir ? », s’interroge-t-il, ouvrant un débat qui mêle technologie, éthique et gouvernance.
L’interopérabilité entre plateformes, la qualité des données et la définition des responsabilités apparaissent ainsi comme des éléments indissociables du développement de l’intelligence artificielle dans les villes.
La durabilité commence par les données
La réglementation européenne croissante accélère cette transformation. L’entrée en vigueur de la directive CSRD marque un changement de paradigme en exigeant des entreprises une information beaucoup plus détaillée sur leur impact environnemental, social et de gouvernance. Dans ce nouveau contexte, les données ne sont plus seulement un outil de gestion, mais deviennent un actif stratégique pour démontrer l’engagement des organisations en faveur de la durabilité.
Raúl Mir, PDG d’Attrim Group, résume cette évolution par une idée claire : « Être durable, ce n’est pas seulement être vert et social, c’est s’engager durablement envers les ressources et le bien-être. » Selon lui, les rapports d’entreprise « ne s’intéresseront plus uniquement aux résultats économiques, mais aussi à la façon dont ils sont obtenus et à leur caractère durable ». Cet usage intelligent de l’information, ajoute-t-il, « sera essentiel pour décider quoi aborder, quoi résoudre et vers où orienter l’innovation ».
Où l’intelligence artificielle peut-elle avoir le plus d’impact ?
Lorsqu’il s’agit d’analyser où l’intelligence artificielle peut apporter le plus de valeur dans les villes, les spécialistes s’accordent à dire que la technologie doit toujours répondre aux besoins réels des citoyens et non à l’attrait de l’innovation elle-même.
Patricia Tamarit estime que la première étape consiste à bien identifier les problèmes avant de concevoir les solutions. « Il faut rechercher où se trouvent réellement les besoins pour cibler les efforts et élaborer des plans de transformation. » Elle défend en outre la nécessité de construire un modèle européen fondé sur des données partagées. « Travailler dans un système européen agrégé est essentiel, car ce n’est qu’en disposant des informations des citoyens de toute l’Europe que les solutions pourront passer à l’échelle. »
Marcos Rozas partage cette vision. « Patricia a mis dans le mille. Il est important d’avoir cette transversalité et cette interopérabilité pour gérer les données de manière agrégée. » Selon lui, une stratégie d’intelligence artificielle devrait donner la priorité à des domaines comme « la mobilité, la gestion de l’eau et l’accompagnement des personnes vulnérables ».
Pour Raúl Mir, le véritable changement doit commencer par la gouvernance des données. « Je demanderais à la mairie d’exiger de toutes les entreprises avec lesquelles elle travaille la mise en place d’un système d’aide à la gouvernance des données, afin que chacune progresse sur les données dont elle a besoin pour offrir un meilleur service. »
Francisco Vea attire l’attention sur un exemple très concret : la maintenance prédictive de l’état des rues. Selon lui, une gestion intelligente de la chaussée urbaine permettrait d’accroître la sécurité routière, de réduire de 8 % à 12 % la consommation de carburant et d’améliorer sensiblement la qualité de l’air. L’impact environnemental équivaudrait à éviter l’émission de 4,5 millions de tonnes de CO₂, un chiffre comparable au retrait d’environ un million de véhicules d’une grande ville.
Loin de se limiter à automatiser des processus, l’intelligence artificielle dessine un nouveau modèle de gestion urbaine fondé sur le partage des données, les décisions prédictives et la collaboration entre organisations.