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DATACITY : utiliser la data pour optimiser le service de collecte des déchets ménagers

06.06.2017

A l’occasion de la clôture de l’édition 2017 du programme d’open innovation DataCity, organisé par NUMA et la Mairie de Paris, ses participants ont présenté leurs nouveaux services urbains, déjà testés en conditions réelles.
La start-up craft ai a ainsi développé, en partenariat avec SUEZ et la Mairie de Paris un service permettant d’informer en temps réel les citoyens, les entreprises et les concierges de l’heure de passage des camions de collecte des déchets ménagers.
Focus sur cette technologie prédictive avec Dr. Mathieu Boussard et Sylvain Marchienne, en charge du projet chez craft ai.



Pouvez-vous vous présenter et présenter l’activité de votre entreprise ?

Matthieu Boussard : Je travaille chez craft ai sur le développement du moteur d’intelligence artificielle au coeur de craft ai. craft ai fournit un service de machine learning qui détecte les habitudes des utilisateurs – notamment d’applications mobiles – pour accroître la performance des « smart services » et automatiser certaines tâches.

Sylvain Marchienne : Je suis data scientist chez craft ai sur des projets variés. J’analyse les données et je crée des modèles permettant de réaliser des prédictions.


Pouvez-vous nous en dire plus sur le challenge relevé dans le cadre du programme DataCity ?

M.B. : L’objectif de ce challenge était de réduire le temps de présence des bacs à déchets ménagers dans la rue en valorisant les données de la ville mises à notre disposition. Pour cela, il faut connaître les horaires de passage habituels des camions de collecte.

S.M. : En effet, au cours de ce projet nous avons travaillé non seulement avec SUEZ, mais aussi avec la Mairie de Paris. Avec l’ensemble des données transmises par la ville, nous avons pu géolocaliser les itinéraires de collecte des camions. A partir de cela, nous avons créé des modèles anticipant assez finement la plage horaire de passage du camion dans un secteur donné. Nous sommes désormais capables d’anticiper sur un intervalle suffisamment court l’arrivée du camion dans une zone géographique précise. Aujourd’hui, une expérimentation est en cours dans le 14e arrondissement de Paris.


Comment s’est déroulée la collaboration avec SUEZ ?

S.M. : SUEZ nous a apporté un soutien logistique avec la mise à disposition du site internet monservicedechets.com. Cette plateforme digitale présente les prédictions de passage des camions. Nous avons travaillé en synergie avec SUEZ sur la présentation de ces résultats.

M.B. : L’expérimentation a permis de mettre en place un service innovant et durable. Pour ce faire, nous avons étudié en détail les conditions de viabilité du service. Dans un premier temps, nous avons veillé à ce que ce service réponde à un besoin réel des usagers. Nous avons également été attentifs à la manière dont les informations étaient restituées aux usagers. Enfin, nous avons étudié la faisabilité économique du service.


Que retenez-vous de cette expérience ?

M.B. : Notre approche en intelligence artificielle et la collaboration avec SUEZ sur le sujet nous ont offert la possibilité de confirmer la viabilité et l’intérêt du service pour les collectivités. Des usagers ont été impliqués dans ce challenge depuis ses débuts et nous allons poursuivre les essais jusqu’en septembre pour valider deux points importants: le premier est évidemment que les prédictions soient correctes, et le second est que la manière dont nous restituons ces prédictions correspond bien aux attentes des personnes en charge des bacs. Grâce à l’implication efficace de tous les acteurs du programme DataCity, nous avons réussi à mener le projet à temps et dans des conditions très agréables.

Le point de vue de Romain Fouques, chef de produit Services aux Usagers chez SUEZ :
« Lors de la définition du challenge, SUEZ a échangé avec la Mairie de Paris pour déterminer les contours du service, qui répond directement à une demande des usagers. L’enjeu de ce challenge était double : apporter des informations précises sur l’heure de passage des camions de collecte, et synchroniser la sortie des bacs avec cette heure de passage, grâce à une alerte émise par SMS ou par mail. Ce service de prédiction des horaires de collecte des déchets ménagers pourra être décliné auprès d’autres collectivités. »