Article de référence | Réf : TE7616 v1

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Smart Cities : état de l’art

Auteur(s) : Luis SUAREZ

Date de publication : 10 janv. 2019

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RÉSUMÉ

Cet article présente les perspectives de recherche pour le développement des villes intelligentes ou Smart Cities. Tout d’abord, les smarts grid offrent de nouvelles opportunités pour la production, la distribution et l’échange de l’énergie, issue de sources conventionnelles ou renouvelables. Les réseaux de capteurs sont également primordiaux pour l’extraction de données issues de l’Internet des Objets - IoT (Internet of Things) -  sur lesquelles reposent les nouvelles applications en management urbain. Enfin, les technologies de communication supportées par les concepts de « cloud »  et « software defined networks » (SDN) sont la base de toute l’interconnexion et du management centralisé de tous les éléments d’infrastructure d’une smart city. En conclusion, l’article présente différents scénarios liés aux systèmes de transport, la santé publique, la gestion écologique et l’éducation pour les métropoles modernes.

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Auteur(s)

  • Luis SUAREZ : Ingénieur-Chercheur - Huawei Moscow Research Center, Moscou, Fédération de Russie

INTRODUCTION

Le monde est en constante évolution et la technologie est un outil destiné à faciliter la vie de toutes les personnes vivant sur cette planète. La croissance technologique est même arrivée à transformer le fonctionnement des villes actuelles, pour répondre aux défis liés à la gestion de métropoles de plus en plus énormes. Le nouveau concept de ville intelligente, plus souvent appelé smart city, change toute l’idée que nous avons du fonctionnement d’une ville.

Par exemple, les mécanismes de management énergétique permettent de répondre aux besoins instantanés et à la demande des différents secteurs de la ville, tout en optimisant l’utilisation des ressources d’énergies, conventionnelle et renouvelable, à disposition :

  • grâce aux « smart grids », la distribution et l’échange dynamique de l’énergie ont été redéfinis, en abandonnant le fonctionnement antérieur, unidirectionnel et rigide, depuis la centrale de génération électrique qui produisait l’énergie vers le consommateur final qui ne pouvait être qu’un acteur passif ;

  • aujourd’hui, le consommateur est devenu beaucoup plus actif. Il peut maintenant analyser en détail sa consommation en temps réel, customiser le budget de consommation à son domicile et même revendre les excédents d’énergie produits par un système de panneaux solaires installés dans son jardin.

Toutefois une telle gestion intelligente impose de mesurer différentes variables de contrôle et donc de disposer d’interfaces pour les applications et les mécanismes de couche supérieure. Ces interfaces reposent sur des réseaux de capteurs, distribués dans la ville et même à l’intérieur des bâtiments et des autres structures pour fournir une interconnectivité dans le contexte de l’Internet des Objets (Internet of Things – IoT, en anglais).

Ainsi, chaque objet à l’intérieur d’une maison, d’un hôpital ou d’un bureau a la possibilité de se connecter à Internet. Le grand challenge est lié à une évolution exponentielle du nombre d’objets connectés, de l’ordre de plusieurs billions dans les années à venir. Pour une ville entière, les mécanismes de coordination réseaux et le traitement d’un volume élevé de données seront donc le défi à relever.

Assurer la connectivité des nœuds dans toute la ville impose bien évidemment un réseau de grande taille. Ce réseau doit répondre aux besoins de latence, capacité, disponibilité, stockage et flexibilité demandés par des applications de divers types :

  • dans ce contexte, nous pouvons nous référer aux nouveaux paradigmes basés sur le cloud, mais aussi aux réseaux software-defined qui apportent la flexibilité exigée par les dynamiques du trafic sur le réseau. Le management permet, lui, de façon centralisée, une reconfiguration rapide des différentes sections du réseau ;

  • un développement rapide de ces technologies devient nécessaire pour permettre le fonctionnement intégral de toute l’infrastructure réseau de manière flexible et agile. Les besoins de latence réduite sont extrêmement importants dans des cas concrets comme les chirurgies à distance ou les systèmes véhiculaires autonomes.

Cependant, parler uniquement de l’infrastructure est inutile. Le concept de smart city n’a aucun sens sans les applications qui servent à la vie quotidienne. Nous nous focaliserons particulièrement dans cet article sur les applications qui supportent des activités liées au transport, à la santé publique, à des aspects écologiques et de l’éducation. Ces domaines constituent l’axe central du bien-être de la population. Le but de cet article est de montrer comment la technologie peut améliorer la vie de tous et de toutes si elle est utilisée d’une façon planifiée en cohérence avec les perspectives de croissance des grandes métropoles.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-te7616


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6. Glossaire

3GPP (3rd Generation Partnership Project) : Organisation internationale qui réunit 7 autres organisations membres (ARIB, ATIS, CCSA, ETSI, TSDSI, TTA, TTC) qui s’occupent de produire standards et recommandations pour les systèmes et réseaux de communications mobiles cellulaires.

Apprentissage de Machine ; Machine Learning : Ensemble de techniques dans le domaine de l’intelligence artificielle qui rendent un système capable d’apprendre à partir de l’expérience.

https://www.expertsystem.com/machine-learning-definition/

AIoTi (Alliance for Internet of Things Innovation) : Consortium de partenaires de l’industrie et l’académie européenne dans le domaine d’IoT, qui en 2015 ont fait une contribution pour l’Internet des objets en produisant un ensemble de rapports et recommandations techniques dans le contexte du programme 2016-2017 Horizon 2020.

Big Data : très haut volume de données provenant d’une ou plusieurs sources et qui peut avoir une structure et des caractéristiques hétérogènes. Le Traitement de ces données demande une très haute puissance de calcul pour son traitement mais il est très utile pour faire des analyses historiques, études de tendances, classification des utilisateurs et pour la gestion de grosses organisations.

https://www.oracle.com/big-data/guide/what-is-big-data.html

Body Wearable Sensors : capteurs localisés sur un utilisateur qui peuvent être attachés dans le vêtement ou mis sur des différentes parties du corps (le bras, la poitrine, etc.). Normalement ces capteurs peuvent avoir des composants électroniques, mécaniques ou des autres types de technologies ou matériaux fonctionnels.

https://www.britannica.com/topic/Wearable-Technology-2008498

CCSA (China Communications Standards Association) : Organisation sans but lucratif créée en 2002 par le gouvernement chinois qui est composée par des partenaires de l’industrie et l’académie pour travailler dans le domaine de standardisation dans le contexte des technologies des télécommunications et de l’informatique.

Cloud-RAN (Cloud Radio Access Network) : Architecture de réseau d’accès où les fonctionnalités de traitement signal de la bande...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - International Energy Agency -   *  -  . – World Energy Outlook 2011 : Energy for All (2011).

  • (2) -   REN21 : Renewables 2018 Global Status Report.  -  http://www.ren21.net/gsr-2018/chapters/chapter_01/chapter_01/ (page consultée le 11 juin 2018).

  • (3) -   Engineering and Technology Wiki.  -  http://ethw.org/Pearl_Street_Station (page consultée le 11 juin 2018).

  • (4) - FARHANGI (H.) -   The path of the smart grid, IEEE Power and Energy Magazine.  -  Vol. 8 N° 1, pp. 18-28 (2010).

  • (5) - SAFDAR (B.) et al -   A survey on communication infrastructure for micro-grids, in 2013 9th International Wireless Communications and Mobile Computing Conference (IWCMC).  -  pp. 545-550 (2013).

  • (6) - FANG (X.) et al -   Smart Grid 2014 ;...

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