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Big Data et exploitation des données mobiles au service du développement

<p>Big data et données mobiles</p>
<p>au service</p>
<p>du développement</p>
<p> </p>

 

Appels et SMS reçus et émis, heure et durée des appels, géolocalisation au travers des changements d’antenne (hand over) et d’aire de localisation, périodes d’inactivité… Les opérateurs mobiles collectent des milliards de données au travers leurs réseaux et de leurs antennes relais. Ces données, croisées le cas échéant avec les données de paiement quand les opérateurs mobiles assurent aussi, comme c’est le cas, en Afrique des services financiers) constituent une source de connaissance précieuse sur les déplacements et les comportements des populations et leurs conditions d’existence.

Dans le cadre du programme Global Pulse des Nations Unies et des concours D4D (organisés par Orange et ses partenaires en Afrique), des opérateurs mobiles ont mis des jeux de données à la disposition de chercheurs.

Leur exploitation à des fins humanitaires (pour prévenir les épidémies ou gérer les secours), pour analyser la distribution des populations, comprendre les phénomènes migratoires ou la dynamique de certains marchés, pour fonder certains projets de développement sur une connaissance précise des besoins est à l’origine d’une vague de travaux.

Un véritable champ de recherches a pris forme autour de ces travaux pionniers. Les Conférences NetMob permettent à ces équipes de partager leurs méthodologies et résultats. La dernière d’est tenue en avril au MIT

Connaissance et anticipation des besoins énergétiques

La connaissance des besoins énergétiques est un élément essentiel pour planifier efficacement les infrastructures énergétiques d'un pays. Une équipe de chercheurs du Santa Fe Institute et de l’université de Manchester a entrepris d’exploiter les données des téléphones mobiles pour identifier et anticiper les besoins de la population en électricité. Les données (anonymisées) auxquelles ils ont eu accès (durée et heure des appels, antennes utilisées pour transmettre l’appel, etc.) dans le cadre du concours Data for Development (D4D) se révèlent « être un indicateur fiable des besoins en électricité dans les zones rurales (…) Cette méthodologie peut être adoptée pour soutenir et donner la priorité aux plans directeurs d'électrification des zones pour lesquelles peu d'informations sur les activités ou la consommation d'énergie sont disponibles ».

Compréhension des facteurs qui influencent l’évolution du prix des ressources alimentaires : le cas du millet

Quatre chercheurs de l'Université catholique de Louvain UCL, de leur côté, ont tiré parti de l'utilisation combinée de données satellite, du réseau routier et des données GSM pour modéliser de manière les transferts de production du millet des zones productives (zones de surplus) vers les zones de consommation (zones déficitaire). Ils ont ainsi pu suivre l'évolution de l'offre et la demande, et donc du prix, dans chaque marché à partir de l'estimation du coût de transport et de la circulation de l'information sur les prix, dérivée pour la première fois des volumes d'appels téléphoniques échangés entre les marchés. Bien que les différences de prix observées sur les marchés s'expliquent largement par la production initiale et le coût de transport, une partie non négligeable peut également s'expliquer par une mauvaise circulation de l'information entre certains marchés. Cette recherche ouvre la voie à une meilleure compréhension du fonctionnement des marchés et de l'accès aux ressources alimentaires, première source d'insécurité alimentaire en Afrique
de l'Ouest (Source : Université catholique de Louvain UCL).

Planification spatiale : optimisation des plans d’urbanisme locaux

Une équipe franco-sénégalaise a entrepris de mettre au point une méthodologie de localisation des infrastructures (logement, commerce, emploi, loisirs) destinée aux plans d'urbanismes locaux. Tirant parti d’un jeu de données anonymisé relatif aux déplacements de 320 000 résidents sur une période de deux semaines (avec des géolocalisations mesurées toutes les dix minutes via les antennes de l’opérateur mobile), cette équipe a entrepris de modéliser de façon aussi réaliste que possible, les déplacements urbains. Un système de simulation multi-agents leur a permis de simuler l’ensemble des déplacements des résidents dans la zone urbaine en combinant les données relatives aux moyens de transport (car, transport public, marche et vélo) et les comportements des individus (poursuivant chacun leurs objectifs) pour optimiser l’emplacement des équipements tout en réduisant les temps de trajet (Source : Communications scientifiques présentées lors de la Conférence NetMob 2015).

Optimisation du réseau routier

Une équipe de l’Université de Delft (Pays Bas) a mis au point, à partir des données relatives à 9 millions dabonnés d’Orange au Sénégal sur l’ensemble de l’année 2013 (obtenues dans le cadre du concours D4D) une matrice des trajets Origine-Destination (OD) pour élaborer un modèle de gravité et prédire la mobilité future dans le pays en fonction du temps. Ce modèle prenait en compte les déplacements et leur durée, le nombre d'appels et de messages textes, ainsi que leur destination (entre deux Départements). L’étude a permis de déterminer que le nombre de déplacements effectués par les utilisateurs entre deux départements est presque proportionnel au nombre d'interactions (appels et messages texte) et inversement proportionnel au coût du voyage entre Départements. Selon les auteurs de l’étude, les données téléphoniques ne sont pas seulement pertinentes pour comprendre et prédire les schémas de mobilité : elles pourraient même l’être plus que les données statistiques traditionnelles. "En Afrique, deux grandes villes peuvent être proches l’une de l'autre sans pour autant donner lieu a d’intenses interactions. La faiblesse de ces interactions peut être due à des différences culturelles ou religieuses. C’est l’intensité du trafic téléphonique entre les villes qui le dira. S’il la demande de transport entre ces deux villes, les investissements en infrastructures routières seront plus efficaces ailleurs". Ce type de modèle prédictif des déplacements permettrait, selon les auteurs de l’étude, d’optimiser les réseaux de transport, national et régionaux au Sénégal.

Une cartographie de la pauvreté plus fine pour fonder les politiques publiques

Une équipe de chercheurs de l’Université de Buffalo (États-Unis) a entrepris de renouveler les méthodes de cartographie de la pauvreté en observant les habitudes d'utilisation des téléphones portables. Leur démarche a porté, dans un premier temps, sur l’établissement d’une cartographie de la connectivité virtuelle au Sénégal puis de la comparer avec les indicateurs de la pauvreté. Le modèle dégagé permettrait, selon les auteurs de l’étude, de produire des cartes de la pauvreté avec une résolution spatiale plus fine. Elles permettraient, d’apporter des réponses plus ciblées en prenant en compte les spécificités de la pauvreté selon les régions.

Des nouveaux indicateurs de sécurité alimentaire

Les données issues de téléphones mobiles pourraient permettre le recueil d’informations en temps réel sur les pénuries alimentaires.
Une équipe de l’Université catholique de Louvain associée à l’entreprise belge d’analyse de données Real Impact Analytics a entrepris d’évaluer l'utilisation potentielle des données téléphoniques comme indicateurs de sécurité alimentaire et de pauvreté.

À cette fin, elle a comparé les données relatives aux achats de crédit auprès d’un opérateur de téléphonie mobile avec les données issues d’une enquête sur la consommation des ménages. L’étude établit une forte corrélation entre les achats de crédits d'antenne des achats à crédit et les résultats de l'enquête relatifs à la consommation de légumes, de viande ou de céréales riches en vitamines. Elle suggère que les achats de crédit de téléphonie mobile pourraient servir d’indicateur indirect des dépenses alimentaires des ménages. Ces données pourraient, à ce titre, être intégrées dans les systèmes d'alerte et de surveillance précoce et contribuer à prévenir des pénuries alimentaires et des crises potentielles dans les régions du monde où les enquêtes de consommation des ménages ne sont pas disponibles ou impossibles à réaliser (Source : Global Pulse).

Les Agences des Nations unies qui agissent dans le domaine du développement (PNUD, FAO) ou de la santé (OMS) suivent désormais de près ces travaux. La Banque mondiale a publié en avril 2015 une étude consacrée aux « données pour le développement : réévaluer les besoins pour le développement durable et le développement des capacités statistiques (Data for Development: A Needs Assessment for SDG Monitoring and Statistical Capacity Development) qui consacre de longs développements aux données issues des téléphones mobiles.

 

Global Pulse

Le programme Global Pulsea été mis en place en 2009 par les Nations Unies pour mettre les sciences et les technologies d’analyse des mégadonnées (Big Data) au service de l’action humanitaire et du développement durable. Global Pulse explore l’utilisation qui pourrait être faite des données des réseaux sociaux ou des téléphones mobiles pour en extraire des connaissances utiles à l’action « en toute sécurité et de façon responsable ». À cette fin, Global Pulse finance des travaux, encourage l’émergence d’un écosystème d’innovation autour des données, promeut le développement de partenariats public-privé autour du partage de données.

Real Impact Analysis Data For Good

La société belge Real Impact Analytics met au point des outils exploitant les données des opérateurs mobiles. L’analyse des données issues des cartes prépayées lui permet de prévoir les pénuries alimentaires ou les épidémies en Afrique. « En Ouganda, une personne qui achète beaucoup de cartes pour une valeur très basse, de l'ordre de quelques centimes par recharge, signifie souvent qu'elle consomme du manioc. A l'inverse, un individu aisé a plutôt tendance à acheter des cartes d'un montant plus élevé, et de manière plus espacée dans le temps. Cela signifie souvent qu'il se nourrit d'aliments plus riches et plus coûteux, comme des carottes ou des mangues ». Real Impact Analytics a lancé plusieurs projets pilotes et études en Ouganda, au Rwanda, en Côte d'Ivoire ou en Zambie.

Data for Development-D4D

Orange et sa filiale Sonatel (présente au Sénégal, Mali en Guinée Conakry et Guinée Bissau) met depuis 2012 à disposition de la communauté scientifique des collections de données issues de l’usage des téléphones mobiles dans le cadre du Concours  Données pour le développement. Le Sénégal a accueilli ce challenge en avril 2014, après une 1ère édition en Côte d’Ivoire en 2013. Orange et Sonatel avaient mis à disposition en 2014 les données (comptes-rendus d’appel téléphoniques et messages textes provenant des communications passées par neuf millions abonnés d'Orange au Sénégal entre le 1er Janvier 2013 au 31 Décembre 2013. Le concours récompense des travaux de recherche sur les usages possibles des statistiques de fonctionnement anonymes des réseaux mobiles au profit du développement socio-économique.

Data-Pop Alliance

Ce think-tank, co-créé par la Harvard Humanitarian Initiative, le MIT Media Lab, et l'Overseas Development Institute, se propose de promouvoir « un Big Data éthique et équitable, au service du développement, pour améliorer les décisions et l'autonomisation des personnes. La Data-Pop Alliance anime des travaux de recherche et assure des activités de formation et d’assistance technique. Elle a été créée par Emmanuel Letouzé, un statisticien français basé à New York. Elle a reçu le soutien de fondation Rockefeller , de la Banque mondiale et de l’Agence Française de Développement.
 

Voir aussi

Le mobile outil de prévention des crises humanitaires

Mobiles et Big Data au service de la lutte contre le paludisme

Big Data et usages mobiles : les résultats du concours « Données pour le développement » (3)

Big Data et usages mobiles : les résultats du concours « Données pour le développement »