Quelle est l'importance de l'impact de l'IA sur le secteur de l'urbanisme ?
L'IA et l'IA générative - deux nouveaux mots à la mode. Vous êtes-vous déjà demandé comment l'IA est utilisée dans le secteur de l'urbanisme ? Avez-vous des inquiétudes et des doutes quant à l'utilisation de l'IA et à la précision de ses résultats ? Cet article de blog vise à démystifier ce nouvel outil technologique.
L'exploitation de la technologie de l'IA offre des avantages considérables en termes de gain de temps et d'analyse, mais elle doit également être utilisée avec prudence en raison des préoccupations liées à la confidentialité des données, à la partialité, à l'exactitude, etc.
Utilisations de l'IA dans la planification urbaine
Alors, comment exploiter la puissance de l'IA pour rationaliser les flux de travail et gagner en efficacité dans le domaine de l'urbanisme ?
Comment exploiter l'IA pour gagner en efficacité dans la planification urbaine ?
Réglementation et recherche d'informations
Vous détestez naviguer dans de longs documents PDF de politique d'aménagement du territoire remplis de jargon juridique complexe à la recherche de réglementations ? Un type populaire d'IA générative, appelé modèle de langage étendu (LLM), peut vous aider à résoudre ce problème. Ces modèles sont dotés de capacités avancées de traitement du langage naturel (NLP) qui permettent de générer des textes faciles à comprendre, semblables à ceux d'un être humain. Les modèles LLM peuvent être entraînés à comprendre le langage juridique utilisé dans des documents de politique de planification complexes et non structurés. Les utilisateurs peuvent alors facilement rechercher des informations dans ces documents. En combinant les capacités de reconnaissance des formes 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 peuvent ensuite être intégrées dans un chatbot 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 au contraire interroger de manière interactive un chatbot pour explorer des données politiques.
Analyse de site pilotée par l'IA
L'IA peut être entraînée à développer des modèles prédictifs qui prévoient les schémas de circulation, optimisent les itinéraires, réduisent les temps de trajet et la consommation de carburant. Avec les bonnes données, elle peut également être utilisée pour effectuer des analyses de sites. Par exemple, pour déterminer les meilleurs emplacements pour développer des centres de transit dans les villes afin d'améliorer la connectivité, la commodité et la facilité de déplacement à pied.
Développement d'une ville intelligente
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 de l'activité, des émissions et des possibilités de réduction. Ces modèles et les données extraites des modèles prédictifs peuvent être présentés aux planificateurs, leur donnant des informations sur les transports et d'autres aspects de la vie urbaine. Lorsqu'elle est utilisée à l'échelle d'un bâtiment, l'IA peut prédire la manière dont celui-ci sera utilisé et fournir des informations sur la consommation d'énergie et des mises à jour sur la fonctionnalité des installations du bâtiment.
Concevoir des villes durables sur le plan environnemental
La technologie de l'IA peut être utilisée pour faciliter l'analyse des îlots de chaleur urbains (ICU) afin d'identifier les zones de chaleur extrême. L'IA peut également être intégrée à des données satellitaires et à d'autres capteurs environnementaux, ainsi qu'à des stations de surveillance au sol pour cartographier ou identifier des facteurs tels que la qualité de l'air, la pollution sonore, la température, la croissance/perte de la végétation et les ressources en eau. Elle est également utile dans les systèmes de gestion des catastrophes et des risques environnementaux, la modélisation prédictive permettant d'améliorer les études sur les inondations et les tremblements de terre afin d'améliorer les systèmes d'alerte précoce.
L'IA sur la corde raide
Qu'il s'agisse du développement d'une ville intelligente ou d'une connaissance approfondie du milieu urbain, les avantages de l'utilisation de l'IA sont évidents. Cependant, de nombreuses préoccupations concernant l'utilisation et les résultats de l'IA sont centrées sur les données.
Biais, exactitude, confidentialité et propriété des données
L'IA générative, qui fait référence aux modèles capables de créer des textes, des images et d'autres contenus, a besoin de vastes ensembles de données de haute qualité pour produire des résultats de qualité. Si les données d'entraînement contiennent des biais et des inexactitudes, cela se reflétera dans le résultat généré. Si les entreprises ne sont pas transparentes sur les données utilisées pour former leurs modèles d'IA générative, cela peut entraîner des problèmes éthiques concernant la partialité des données, la responsabilité et l'équité. La transparence des sources de données renforce la confiance des utilisateurs et du public et constitue une étape cruciale pour une utilisation responsable de l'outil. Une idée fausse très répandue est que l'IA générative comprend le contenu qu'elle génère. En réalité, ce n'est pas le cas. Cela signifie que l'utilisation de l'IA risque de créer des fake news et de la désinformation.
En outre, l'IA générative soulève la question de la confidentialité des données. Les données saisies par les utilisateurs dans les chatbots d'IA générative resteront-elles privées et leur appartiennent-elles ? Si des données sensibles sont saisies, peuvent-elles être utilisées pour former le modèle et être intégrées dans de futurs résultats génératifs destinés au public ? Les résultats appartiennent-ils à l'utilisateur qui les a générés, 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 des temps d'apprentissage considérables, ce qui la rend plus difficile à mettre à l'échelle que l'IA traditionnelle, d'où un impact environnemental important.
L'IA traditionnelle, un type d'IA qui excelle dans la reconnaissance des formes mais n'est pas générative, ne peut pas fonctionner en dehors de sa tâche définie et nécessite une intervention humaine pour élargir 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 un impact considérable sur les capacités analytiques, prédictives et/ou génératives de l'IA.
Ratio.City dispose de données ouvertes faisant autorité
Ratio.Engagement de la ville en faveur de la qualité et de la transparence des données
Les solutions pilotées par l'IA ont le potentiel d'avoir un impact positif significatif, mais les industries telles que la planification urbaine ont la responsabilité de garantir l'exactitude, la fiabilité et la confiance, car les décisions façonneront l'avenir des villes. Des données de haute qualité et des processus analytiques solides sont le fondement d'une prise de décision éclairée. Ce qui change vraiment la donne, ce sont les données qui les alimentent !
Ratio.City est toujours à la recherche de moyens innovants pour fournir aux utilisateurs des données accessibles et de haute qualité. Ce faisant, la transparence des données et l'ouverture des données ont toujours été importantes pour nous. Lors de la recherche et du développement de nouveaux moyens d'intégrer de nouvelles technologies sur la plateforme, les utilisateurs peuvent être assurés que leurs préoccupations en matière de confidentialité, de transparence et d'exactitude des données sont primordiales.
Une approche des données centrée sur l'utilisateur chez Ratio.City
Chez Ratio.City, nous pensons toujours à nos utilisateurs. Nous pensons que, compte tenu de la crise actuelle du logement au Canada, 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 afin de permettre aux utilisateurs de consacrer plus de temps à la résolution des problèmes d'urbanisme.
Garantir l'intégrité et la transparence des données
Parce qu'il est important pour nous de maintenir la transparence et l'accès aux données, les utilisateurs peuvent toujours remonter à la source des données. Notre équipe chargée des données sélectionne méticuleusement les données provenant de sources de données ouvertes faisant autorité et donne la priorité à un traitement minimal. La mention des sources et la fourniture de liens directs contribuent à maintenir un niveau élevé de transparence sur notre plateforme.
Nous vous invitons à à vous engager sur notre plateforme et à vous immerger dans la richesse des ensembles de données disponibles !
