Une question d’équilibre complexe – L’impact de l’IA sur le secteur de l’aménagement urbain

IA et IA générative : deux nouveaux mots à la mode. Vous êtes-vous déjà demandé comment on utilise l’IA en urbanisme? Avez-vous des inquiétudes et des doutes quant à l’utilisation de l’IA et à la précision de ses résultats? Ce billet de blogue vise à démystifier ce tout nouvel outil technologique.

Exploiter la technologie de l’intelligence artificielle (IA) offre des avantages considérables en matière de gain de temps et d’analyse. Il faut toutefois exercer une certaine prudence en raison des préoccupations liées notamment à la confidentialité, à l’objectivité et à l’exactitude des données.

Utilisations de l’IA en urbanisme

Alors, comment exploiter la puissance de l’IA pour rationaliser les flux de travaux et gagner en efficacité dans le secteur de l’aménagement urbain?

Comment exploiter l’IA pour gagner en efficacité dans le secteur de l’aménagement urbain?

Réglementation et extraction des informations

Vous détestez chercher des règlements d’urbanisme dans de longs documents PDF de textes politiques au jargon juridique complexe? Le modèle de langage étendu (LLM), un type d’IA générative très répandu, peut s’avérer utile. Un LLM est doté de capacités avancées de traitement du langage naturel (TLN) qui permettent de générer des textes faciles à comprendre qui semblent avoir été produits par un humain. Il est possible d’entraîner un LLM à comprendre le langage juridique employé dans des documents de politique d’urbanisme complexes et non structurés. Ainsi, les utilisateurs peuvent facilement rechercher des informations même dans un très long document. En combinant les capacités de reconnaissance de modèles de l’IA traditionnelle avec les compétences de génération de texte de l’IA générative, il est possible de créer un puissant moteur de recherche. Alors que l’IA traditionnelle identifie des modèles, l’IA générative tire parti de sa compréhension de vastes ensembles de données pour créer de nouveaux modèles. L’IA traditionnelle peut structurer des données brutes extraites de documents qui seront ensuite intégrées dans un agent conversationnel ou un outil de tableau de bord d’IA générative. Imaginez que vous n’ayez plus à passer au crible des documents et que vous puissiez interroger de manière interactive un agent conversationnel qui fouillera dans les données politiques pour vous.

Analyse de site fondée sur l’IA

On peut entraîner l’IA à développer des modèles prédictifs qui prévoient les schémas de circulation, optimisent les itinéraires, raccourcissent les temps de trajet et réduisent la consommation de carburant. Avec les bonnes données, on peut aussi s’en servir pour effectuer une analyse de site. On pourrait par exemple déterminer les meilleurs endroits où aménager des centres de transit dans les villes afin d’améliorer la connectivité, la commodité et la facilité des déplacements à pied.

Aménagement urbain intelligent

Les techniques d’apprentissage automatique sont utilisées pour comprendre et créer des modèles prédictifs de la façon dont les gens se déplacent dans les villes et pour produire des estimations modélisées des possibilités sur le plan de l’activité, des émissions et de la réduction. Ces modèles et les données extraites des modèles prédictifs peuvent être présentés aux urbanistes pour qu’ils en tirent des renseignements sur les transports et d’autres aspects de la vie urbaine. À l’échelle du bâtiment, l’IA permet de prédire la manière dont celui-ci sera utilisé et fournir des informations sur la consommation d’énergie ainsi que des mises à jour sur la fonctionnalité de ses installations.

Concevoir des villes écologiquement durables

La technologie de l’IA peut être utilisée pour faciliter l’analyse des îlots de chaleur urbains afin d’identifier les zones de chaleur extrême. Il est aussi possible d’intégrer l’IA à des données satellitaires et à d’autres capteurs environnementaux, ainsi qu’à des stations de surveillance au sol, afin de cartographier ou de relever des facteurs tels que la qualité de l’air, la pollution sonore, la température, la croissance ou la perte de la végétation et les ressources en eau. De plus, l’IA s’avère utile dans les systèmes de gestion des risques environnementaux et des catastrophes; sa modélisation prédictive permet d’approfondir les études sur les inondations et les tremblements de terre afin d’améliorer les systèmes d’alerte précoce.

L’intelligence artificielle sur la corde raide

Qu’il s’agisse d’aménagement urbain intelligent ou de précieux renseignements sur la ville, les avantages de l’utilisation de l’IA sont évidents. Cependant, de nombreuses préoccupations concernant l’utilisation et les résultats de l’IA soulèvent la question des données.

Objectivité, exactitude, confidentialité et propriété des données

L’IA générative, qui s’entend des modèles capables de créer des textes, des images et d’autres contenus, a besoin de grands ensembles de données de haute qualité pour produire des résultats de qualité. Si les données d’apprentissage contiennent des biais et des inexactitudes, le résultat généré les reflètera. Le manque de transparence des entreprises sur les données utilisées pour former leurs modèles d’IA générative risque d’entraîner des problèmes éthiques concernant l’objectivité des données, la responsabilité et l’équité. La transparence des sources de données renforce la confiance des utilisateurs et du public, en plus de constituer une étape cruciale pour une utilisation responsable de l’outil. On croit souvent à tort que l’IA générative comprend le contenu qu’elle génère. En réalité, il n’en est rien. Avec l’utilisation de l’IA vient le risque de générer de fausses nouvelles et de la désinformation. 

En outre, l’IA générative soulève la question de la confidentialité des données. Les données que les utilisateurs introduisent dans les agents conversationnels d’IA générative resteront-elles privées et leur appartiennent-elles toujours? Si des données sensibles sont saisies, peuvent-elles servir à entraîner le modèle et être intégrées dans des résultats qui seront ultérieurement générés pour le grand public? Le résultat appartient-il à l’utilisateur qui l’a demandé, au modèle d’IA ou à l’entreprise qui a créé le modèle d’IA?

L’IA générative nécessite des ressources informatiques, de l’énergie et du temps d’apprentissage considérables, ce qui la rend plus difficile à mettre à l’échelle que l’IA traditionnelle, d’où ses importantes répercussions sur l’environnement.

Bien que l’IA traditionnelle soit un type d’IA qui excelle dans la reconnaissance des modèles sans être générative, elle ne fonctionne pas en dehors de sa tâche définie. Une intervention humaine est requise pour étendre sa base de connaissances et ses fonctionnalités. Par conséquent, si l’on demande à l’IA traditionnelle d’effectuer une tâche selon un scénario qui n’a pas été pris en compte dans l’algorithme, le résultat sera inexact.

L’utilisation de données de mauvaise qualité et non nettoyées a une grande incidence sur les capacités analytiques, prédictives et génératives de l’IA.

Ratio.City dispose de données ouvertes officielles.

L’engagement de Ratio.City envers la qualité et la transparence des données

Les solutions fondées sur l’IA ont un potentiel d’influence très positive. Cela dit, dans les secteurs comme l’aménagement urbain, on doit assurer la précision, la fiabilité et la confiance, car les décisions à prendre façonneront l’avenir des villes. Des données de haute qualité et des processus analytiques solides sont à la base d’une prise de décision éclairée. Ce qui change vraiment la donne, ce sont les données qui l’alimentent!

Ratio.City est toujours à la recherche de moyens novateurs pour fournir aux utilisateurs des données accessibles et de haute qualité. Ce faisant, la transparence des données et le libre accès aux données ont toujours été importants pour nous. Lorsqu’il est question de développer de nouveaux moyens d’intégrer des technologies de pointe à la plateforme, les préoccupations des utilisateurs en matière de confidentialité, de transparence et d’exactitude des données sont primordiales.

Une approche des données centrée sur l’utilisateur à Ratio.City

À Ratio.City, nous pensons toujours à nos utilisateurs. Compte tenu de la crise actuelle du logement au Canada, nous croyons que le fait de fournir toutes les données dont les utilisateurs ont besoin à portée de main permet de gagner du temps et d’accroître l’efficacité. Ainsi, les utilisateurs peuvent consacrer davantage de temps à résoudre les problèmes d’aménagement urbain.

Garantir l’intégrité et la transparence des données

Parce que la transparence des données et l’accès aux données sont importants pour nous, les utilisateurs peuvent toujours remonter jusqu’à la source d’un ensemble de données. Notre équipe de données sélectionne méticuleusement les données à partir de sources de données ouvertes officielles et accorde la priorité à un traitement minimal. Le fait de mentionner les sources et de fournir des liens directs contribue à maintenir un niveau élevé de transparence sur notre plateforme.

Nous vous invitons à interagir avec notre plateforme et à explorer cette véritable mine d’or de données ouvertes! N’hésitez pas à réserver une démonstration afin de découvrir la plateforme. Découvrez le pouvoir d’une prise de décision éclairée et efficace dans la résolution de problèmes d’aménagement urbain.

Ce billet a été écrit en anglais par Jocelyn Tang et peut être consulté ici.