Le Big Data au service de l’économie circulaire

Le Big Data permet à la Smart City de connaître en temps réel les flux qui la traversent (énergie, déchets, pollution) pour mieux les gérer et les valoriser. Bienvenue dans l’économie circulaire connectée !

Le Big Data, cette explosion de données numériques générées par Internet et par les objets connectés, peut être un allié et un accélérateur pour l’économie circulaire ! Au sein de la Smart City - la ville intelligente qui utilise les technologies numériques –, il peut ainsi aider à mieux connaître et donc à mieux gérer, en temps reel, les ressources, les déchets et la pollution.

Mieux gérer les ressources

On assiste depuis quelques années à l’émergence des « smart grids », des réseaux électriques intelligents qui utilisent le Big Data pour mieux distribuer l'électricité et favoriser l’efficacité énergétique. Grâce à des capteurs connectés, les « smart grids » prennent en compte en temps réel les besoins des consommateurs à différents points du réseau. Cela leur permet d’équilibrer en permanence l’offre et la demande mais aussi d’optimiser en amont la production et le stockage de l’énergie.

En France, le projet GreenLys a permis d’expérimenter avec succès le principe des « smart grids » pendant 4 ans auprès de 1 000 clients et 40 entreprises à Lyon et à Grenoble. L’expérimentation s’appuyait notamment sur « Linky », un compteur intelligent qui sera déployé sur tout le réseau électrique français d’ici à 2021.

La performance du Big Data s’applique également à la gestion de l’eau. En partenariat avec Veolia et IBM la métropole de Lille a lancé en 2016 « Vig’iléo », un service d’eau intelligente. Des capteurs, placés sur les 4 300 kilomètres de réseau d’eau, permettent de détecter et de réagir en temps réel aux différents événements: pics de consommation, fuites, pollution, etc.

Optimiser les déchets

Dans la ville connectée, les données numériques sont également échangées et exploitées pour mieux valoriser les déchets. De plus en plus d’applications mobiles voient le jour pour aider les citoyens à faire des choix circulaires quant à la gestion de leurs déchets.

C’est le cas par exemple d’Urban Pulse, une application conçue par Veolia qui référence, entre autres, tous les centres de recyclage, points d’apport volontaire, magasins d’occasion et de réparation. Ou encore de l’application Too Good to Go qui permet aux commerçants et restaurateurs de proposer des produits et repas à prix réduits car destinés à finir à la poubelle.

D’ailleurs, d’ici à quelques années, ces poubelles seront équipées de capteurs qui pourront envoyer aux collecteurs des informations sur leurs poids, leur taux de remplissage ou encore leur composition (matières organiques, métaux, textile, etc.). De quoi optimiser le tri et donc la réparation, le réemploi ou le recyclage.

Réduire la pollution

L’un des problèmes majeurs des villes aujourd’hui est la congestion des voies de circulation et en conséquence la grande quantité de CO2 émise. Le Big Data offre la possibilité de réduire la pollution urbaine en repensant l’usage des transports au profit de mobilités douces.

Grâce aux données numériques, les chaînes logistiques se font de plus en plus vertes. Les entreprises disposeront bientôt de toutes les informations relatives à leurs stocks mais aussi aux livraisons à effectuer : disponibilités des clients, itinéraires, conditions météo, trafic routier, etc. Ces données leur permettront de réorienter leurs flux en temps réel et d’organiser des livraisons plus efficaces et moins polluantes pour la ville.

Par ailleurs, les solutions d’écomobilité se multiplient pour permettre aux citoyens de se déplacer en réduisant au maximum les émissions de gaz à effet de serre. On peut ainsi citer Blablacar, le célèbre service de covoiturage, Drivy, qui permet de louer des véhicules entre particuliers, ou encore ZenPark, l’application dédiée aux parkings partagés.

En savoir plus :

- Quand le Big Data façonne les villes de demain
- Urban Pulse, l’application mobile qui rend la ville plus simple et plus circulaire

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