open511: le défi du partage des données routières

Post on 25-Jun-2015

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Brève présentation abordant les défis du partage des informations et de la proposition du format 511Ouvert. Donné dans le cadre d'un cours en transport à l'école Polytechnique.

TRANSCRIPT

Le  défi  du  partage  des  informa3ons  rou3ères  

511Ouvert  et  les  données  d’entrave  

Nord  Ouvert  

•  NGO  •  Transparence  gouvernementale  et  engagement  citoyen  

•  Ou3ls  web  et  données  ouvertes  

Les  débuts:  ZoneCone  

ZoneCone  

•  Été  2011  •  Scrapping  des  données  de  la  Ville  de  Montréal  (VGML)  et  du  MTQ  (GPX  +  fil  RSS)  

•  Couverture  média3que  

•  4  semaines  plus  tard,  le  MTQ  change  Quebec511  …  mais  n’ouvre  pas  ses  données  

•  Ville  de  Montréal  rend  les  données  disponibles  en  KML  au  mois  d’octobre  suivant  

Le  problème  de  ZoneCone  

•  Rien  que  pour  la  région  de  Montréal:  Env  80  intervenants.  

•  Pour  être  “rentable”  il  faudrait  au  moins  une  couverture  na3onale  

•  Si  chacun  u3lise  son  format  de  données  avec  sa  séman3que  propre,  c’est  ingérable  

•  Inspira3on:  General  Transit  Feed  Specifica3on  (GTFS)  

•  Soumission  pour  511Ouvert  à  GeoConnexions  (programme  fédéral)  

Smart  city,  smart  ci3zen  

•  Le  trafic  est  une  construc3on  sociale  •  Chaque  acteur  est  indépendant  •  Les  approches  top-­‐down  (e.g  la  Ville  dit  quoi  faire)  adeignent  rapidement  leurs  limites  

•  Les  voyageurs  doivent  avoir  l’informa3on  nécessaire  pour  faire  des  choix  éclairés  

•  Les  organisa3ons  et  les  professionnels  ne  peuvent  plus  travailler  en  silo  

Posi3onnement  de  511Ouvert  

•  Données  ouvertes  •  Simplicité  d’u3lisa3on  (surtout  pour  le  client)  

•  Orienté  web  et  mobile  

Y.A.S:  Yet  another  standard  

Proposi3on  pour  open511  

•  Format  de  données  en  XML  et  JSON  •  Réu3lise  la  structure  de  TMDD…  en  plus  simple  

•  API:  approche  “Plug  &  play”    •  Négocia3on  de  contenu  entre  serveur  et  client  •  Filtre:  par  date,  géographie,  sévérités,  etc  •  Crowdsourcing  

Fédéral  

Provincial  

Régional  

Municipal  

Arrondissements  

“U3li3es”  

Producteurs   Consommateurs  

Citoyens  (via  GPS  et  smartphones)  

Sécurité  civile  (pompiers,  polices,  ambulances,  911,  etc.)    

Professionnels  de  la  routes  

Chercheurs  

Autres  gouvernements  

Partenaires  

• Ministère  des  transports  de  Colombie-­‐Britannique  

• Metropolitan  Transporta3ons  Commission  of  the  San  Francisco  Bay  Area  

•  Villes  de  Montréal,  Odawa  et  Repen3gny  

•  École  Polytechnique  (Nicolas  Saunier)  

Processus  ouvert  

•  Documenté  en  ligne  au  fur  et  à  mesure  des  avancées  

• Mailing  list  publique  

•  Issues  tracker  public  (GitHub)    •  Annonce  dans  des  conférences  

État  des  lieux  

•  Spécifica3on  version  0.9:  hdp://open511.org/  • MOTI  BC  et  MTC  préparent  leur  implémenta3on  (début  2014)  

•  Op3on  de  crowdsourcing  mise  de  coté  pour  le  moment  

•  Ajout  des  caméras  de  trafic  et  des  informa3ons  de  vitesse  en  cours  

Les  réussites  

•  Travailler  avec  des  gouvernements  et  avancer  dans  la  même  direc3on  qu’eux  

•  Format  stable  qui  rencontre  la  majorité  des  besoins  (même  ceux  non  envisagés  au  début)  

•  Tendance  lourde  vers  la  standardisa3on  de  ce  genre  de  données  

•  Implémenta3ons  en  cours  

Les  échecs  et  défis  

• Mise  de  coté  de  l’op3on  de  crowdsourcing.  Les  systèmes  en  place  ne  sont  pas  capable  de  recevoir  de  l’informa3on  extérieure  

•  Faire  travailler  des  gouvernements  ensemble  

•  Augmenter  la  base  d’adop3on  

•  Faire  évoluer  511Ouvert  

Développement  logiciel  

•  Le  projet  incluait  le  développement  d’un  serveur  open511  

•  Implémenta3on  de  référence  

•  Code  open  source  réu3lisable  •  Permet  de  lire  des  formats  externes  et  de  les  conver3r  en  open511    

Technologies  u3lisées  

•  Postgresql  +  postgis  •  GeoDjango  (framework  Python)  

•  Javascript  pour  la  par3e  publique  

Conclusion  

•  Beaucoup  de  monde  intéressé    a  “consommé”  les  données  

• Mais  beaucoup  de  “sources”  à  conver3r  pour  avoir  une  vision  complète  de  la  situa3on  

•  Symdrôme  de  l’oeuf  et  de  la  poule…  

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