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Comment le partage de données et la collaboration peuvent résoudre de grands défis

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Coopérer pour résoudre des problèmes est instinctif et un moteur essentiel de l’innovation. Nous connaissons tous l’adage selon lequel deux têtes valent mieux qu’une, et son implication évolutive. Dans le domaine de la science des données, la collaboration a créé une communauté open source florissante qui repose sur le partage de données et l’échange d’expertise, et a même conduit à des avancées révolutionnaires dans le domaine lui-même.

Aujourd’hui, les données sont l’une des ressources les plus précieuses pour permettre l’innovation dans les secteurs public et privé, et il est rare qu’il n’y ait pas d’échange nécessaire entre les deux pour fournir des applications convaincantes et utiles, que ce soit pour un gain commercial ou pour le bien de la société. Cependant, il existe des obstacles qui empêchent l’échange et la collaboration efficaces de données, ce qui entrave l’innovation. Mais il n’est pas nécessaire qu’il en soit ainsi.

La raison la plus logique de collaborer est simplement de gagner du temps. Les données qui ont été organisées par une organisation peuvent tout aussi bien être rassemblées et transformées en un ensemble de données utilisable par une autre, à condition qu’elle dispose de l’expertise technique pour le faire, mais ce processus nécessitera des investissements importants en temps et en argent. Si le problème concerne des données géospatiales, par exemple, il arrive souvent que le travail ait déjà été effectué.

Les données géospatiales existent depuis longtemps et il existe une communauté dynamique de développeurs et de scientifiques des données travaillant dans ce domaine dans tous les secteurs public et privé, mais il peut parfois y avoir des problèmes lorsqu’il s’agit d’accéder à ces données.

Du côté du secteur public, les données peuvent parfois être cloisonnées, et lorsqu’il s’agit d’organisations du secteur privé qui ont commercialisé les données avec une application ou une solution packagée, il y a une réticence à partager ces données gratuitement. La croissance des plateformes ouvertes et des services de données, à partir desquels les données géospatiales peuvent être consultées et, le cas échéant, vendues, est l’un des moyens de résoudre ce problème.

Les gouvernements du monde entier reconnaissent également de plus en plus que les données géospatiales sont essentielles pour libérer de la valeur économique et sociale, ce qui a conduit à des incitations au partage de données. La Commission géospatiale du gouvernement britannique, par exemple, a défini son approche pour libérer la puissance des données géospatiales avec sa stratégie géospatiale, qui définit ces quatre missions:

  1. Promouvoir et sauvegarder l’utilisation des données de localisation.
  2. Améliorer l’accès à de meilleures données de localisation.
  3. Améliorer les capacités, les compétences et la sensibilisation.
  4. Favorisez l’innovation.

La première mission stipule même explicitement que la Commission géospatiale visera à identifier « les opportunités de grande valeur et les obstacles et incitations correspondants pour permettre le partage de davantage de données du secteur privé afin de stimuler la croissance économique et d’améliorer les services aux citoyens et aux consommateurs ».

L’engagement le plus récent de la Commission géospatiale à évaluer les données géospatiales du Royaume-Uni conformément aux principes FAIR (trouvable, accessible, interopérable et réutilisable) est également un développement clé pour libérer la puissance et le potentiel de l’innovation dans ce domaine.

Le déficit de compétences en matière de données

Les données cloisonnées ralentissent l’innovation. C’est une bataille sans fin pour les scientifiques et les développeurs de données et cela conduit à beaucoup de frustration et d’introspection sur ce qui aurait pu être réalisé si seulement nous avions eu accès aux bons ensembles de données. Favoriser un paysage plus collaboratif et inciter les organisations à partager leurs données contribue à inverser la tendance, mais il y a aussi un défi de compétences en matière de données qui doit être surmonté.

Les conseils locaux, par exemple, sont chargés d’améliorer leurs communautés, mais il existe une concurrence importante en ce qui concerne l’allocation des ressources. En bref, il est peu probable que les conseils aient mis en place les capacités d’analyse de données nécessaires pour découvrir des informations exploitables. À l’avenir, les conseils pourraient avoir des capacités de science des données plus robustes (ou pas du tout), mais aujourd’hui, le processus de découverte de ces informations est généralement sous-traité à des spécialistes des données tiers. En bref, les données sont disponibles; il a juste besoin d’être fait surface et utilisé de la bonne manière.

L’importance des données géospatiales

L’endroit où nous vivons est l’un des facteurs les plus importants dans nos vies, il est donc essentiel d’analyser l’espace disponible pour les gens, ainsi que la qualité de cet espace, comme son degré de verdure, de sécurité ou de prospérité. Encore une fois, les données géospatiales sont essentielles pour établir les interrelations entre ces facteurs. Prenons l’exemple des indices anglais de privation, qui produisent l’indice de privation multiple (IMD) à travers l’Angleterre, y compris le revenu, l’emploi, l’éducation, la santé, la criminalité, les obstacles au logement et aux services, et le milieu de vie.

À un niveau élevé, geosLes données patiales définissent les paramètres de chaque emplacement analysé, mais elles peuvent également être utilisées pour fournir une vue plus détaillée des facteurs conduisant à la privation, ainsi que des solutions qui pourraient améliorer la situation.

L’IMD ne fournit pas de données sur les infrastructures de transport et ne cherche pas non plus à découvrir comment les infrastructures de transport pourraient contribuer aux niveaux de privation ou les atténuer. Il présente simplement les défis matériels qui existent dans un lieu défini, tel qu’un conseil local. C’est là que la science des données peut combler les lacunes et fournir des solutions qui changent vraiment la vie des citoyens à travers le pays.

En ce qui concerne la privation de revenu, il va de soi que permettre un accès et un transit plus faciles vers les zones où les taux d’emploi sont plus élevés pourrait améliorer la situation de la communauté défavorisée, ce qui est un facteur clé du programme national de nivellement par le gouvernement. Grâce à une analyse plus approfondie de cette considération contextuelle à l’échelle du pays, nous pouvons déterminer si l’amélioration de l’infrastructure de transport pourrait être un facteur important dans la réduction de la privation et, par conséquent, plaider en faveur d’investissements ciblés dans cette infrastructure.

C’est ainsi que les données géospatiales peuvent être utilisées pour analyser les relations entre les lieux et apporter de la valeur à la société.

Tout en contexte

Les données géospatiales relient tout et constituent l’une des sources de données les plus prolifiques au monde. C’est également l’un des types de données les plus facilement utilisables, car il ne souffre pas des mêmes restrictions d’utilisation et de confidentialité que de nombreux autres ensembles de données. La constellation Sentinel-2 de l’Agence spatiale européenne, par exemple, fournit actuellement une image haute résolution de chaque endroit de la planète à des intervalles de cinq jours, qui peut être exploitée gratuitement par les scientifiques des données et les développeurs.

Dans le sillage de la COP26, on s’intéresse de plus en plus à la façon dont les données de télédétection, l’imagerie satellitaire et les données géospatiales nous permettront de suivre le changement climatique et ses effets en temps quasi réel. Qu’il s’agisse de la fonte des calottes glaciaires, de l’érosion côtière, des inondations ou des sécheresses, tous ces changements sont analysés et évalués par des équipes de science des données du monde entier, favorisant ainsi une coopération et un échange de données supplémentaires entre les nations. Mais la question demeure : qu’aurions-nous pu accomplir si nous n’avions eu ces données que plus tôt ?

Daniel Hirst et Arjan Dhaliwal sont des scientifiques des données au sein de l’équipe de prototypage rapide d’Ordnance Survey

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