L’apport des big data pour l’étude de la mobilité en Région de Bruxelles-Capitale: enjeux, opportunités et défis

L’explosion des traces numériques dans une société toujours plus connectée a présidé au développement des big data (ou données massives). Ces dernières sont porteuses d’opportunités mais imposent de surmonter de nombreux défis techniques et de mobiliser, pour en faire ressortir l’information utile, des méthodes qui tranchent avec l’outillage ”classique” des chercheurs, des administrations, bureaux d’études et, plus largement, des citoyens intéressés.

Cette nouvelle donne appelle un (re)positionnement de ces acteurs d’autant plus important que la montée sur le devant de la scène des big data répond à un engouement très vif dans le cadre de l’émergence de l’imaginaire des smart cities (ou villes intelligentes) qui lui confère un rapport de force avantageux vis-à-vis des méthodes et données plus classiques. Certaines questions sont ainsi posées : faut-il encore réaliser des enquêtes de mobilité dans une ville hyperconnectée qui enregistre la moindre trace laissée par les personnes en mouvement? Quelle place pour les études stratégiques dans la smart city?, etc.

Cette note a donc pour objectif de fournir des pistes de réflexion quant aux positionnements possibles vis-à-vis des big data. En particulier, nous souhaitons investiguer la place qu’on peut leur attribuer dans l’outillage méthodologique des ”experts”, dans un sens très large, et les modalités de leur insertion dans les processus d’action publique.

Dans le détail, nous désirons dans cette note (1) synthétiser les éléments qui distinguent la production de connaissance dans le cas des big data – (2) étayer les rapports entre big data et smart city et ce qu’ils impliquent, non seulement en termes de production de savoir mais aussi d’action publique, en ce qui concerne particulièrement les modalités de passage entre le savoir produit et son action sur le réel – (3) approfondir les enjeux et défis qui se posent aux administrations publiques et aux chercheurs pour l’étude de la mobilité, notamment en matière de représentativité et de contextualisation des données, de propriété des données, de compétences techniques et de respect de la vie privée – et enfin (4) évoquer ces enjeux et défis de façon plus concrète autour de trois sources de données : les floating mobile data (FMD), les floating car data (FCD) et les données de validation automatique des billets dans les transports publics.

Ces trois sources de données ne sont évidemment pas les seules big data propres à l’étude de la mobilité mais elles comptent parmi les plus fréquemment utilisées. Elles suscitent par ailleurs un intérêt particulier sur la scène bruxelloise avec le développement de fournitures big data de la part de différents opérateurs privés (Proximus, Be Mobile, TomTom, etc.) mais aussi avec les débouchés potentiels des données issues de la carte Mobib (généralisée à tous les types de formules tarifaires de la STIB depuis 2016).

Ci-dessous, la note complète sur l’apport des big data pour l’étude de la mobilité en Région de Bruxelles-Capitale : enjeux, opportunités et défis.