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Atelier Data!
La Fabrique des Mobilités
Simon Chignard - @schignard
Nouvelles mobilités ?
L’infrastructure informationnelle d’abord
Hybridation transport personnel /
transport collectif!
!
Individualisation du transport
collectif (hyperpersonnalisation,
smartphone time saver / time killer)!
!
Collectivisation du transport
individuel (vélo > VLS, véhicule
personnel > autopartage, co-
voiturage …)!
!
Un continuum d’offre, plus riche,
avec un mix modal plus
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Point commun des nouveaux entrants:
focus sur l’infra informationnelle,
dissociation maximale de l’infra physique!
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Gérer de manière optimale un actif (ex.
véhicule) devient moins important que le
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En terme d’investissement: pas forcément
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Localisation des véhicules ou des
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chauffeurs ?!
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Des données structurées, non-
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Taxonomies techniques (ex. structuration,
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Les données et les nouveaux services
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Maitrise prédictive des besoins,
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Sur-représentation dans les
discours autour des données, mais
en réalité pas l’enjeu principal.!
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Pourquoi ? La rareté se fait rare
(proxies), le travail devient gratuit,
l’exclusivité est bien plus difficile à
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organisatrice et exploitant. Pas
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public.!
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!
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La Fabrique des Mobilités: la Data et les nouveaux services de mobilité

  • 1. Atelier Data! La Fabrique des Mobilités Simon Chignard - @schignard
  • 2. Nouvelles mobilités ? L’infrastructure informationnelle d’abord Hybridation transport personnel / transport collectif! ! Individualisation du transport collectif (hyperpersonnalisation, smartphone time saver / time killer)! ! Collectivisation du transport individuel (vélo > VLS, véhicule personnel > autopartage, co- voiturage …)! ! Un continuum d’offre, plus riche, avec un mix modal plus important! Infrastructure physique / infrastructure informationnelle! ! Point commun des nouveaux entrants: focus sur l’infra informationnelle, dissociation maximale de l’infra physique! ! Renversement des priorités, des schémas traditionnels d’investissements des transports! ! Gérer de manière optimale un actif (ex. véhicule) devient moins important que le posséder ou l’opérer en propre! ! En terme d’investissement: pas forcément une moindre intensité en capital, mais un usage différent (rendements croissants)! ! ! photo cc-by whiteafrican
  • 3. Les données et les nouveaux services Accepter la diversité Parler des « données d’Uber » n’a pas de sens! ! Localisation des véhicules ou des utilisateurs de l’application ? Données sur la course ou la facturation ?! Profils des clients ou ceux des chauffeurs ?! Temps moyens d’attente ou encombrement des axes routiers empruntés ?! ! Des données structurées, non- structurées, des traces numériques.! Des pistes pour explorer la diversité des données produites! ! Taxonomies techniques (ex. structuration, flux, etc…)! ! Taxonomies de contextes de production (ex. finalité, intentionalité, …)! ! Taxonomies d’acteurs impliqués (ex. parties prenantes directes ou indirectes, …)! ! Et vous, quelles sont les données produites ou collectées par votre service ?! !
  • 4. Les données et les nouveaux services Leur contribution au service rendu Maitrise prédictive des besoins, allocation temps réels des ressources disponibles! ! Facteur-clé de nombre de nouveaux services de mobilité! ! Possibles à partir de la collecte et l’analyse de certaines données (données coeur). ! ! Dépasser le dilemme exploration / exploitation! ! Dilemme stratégique classique des entreprises traditionnelles! ! Généralisation de l’A/B testing, optimisation permanente et non plus en cycle. ! ! ! Rendre chaque jour le service plus fort, plus facile, plus intelligent, plus irrésistible! ! (Locked-in)! !
  • 5. La valeur des données Les 3 facettes (extrait « Datanomics », LD Benyayer et S Chignard, à paraître) La donnée matière première ou commodité! ! Celle que l’on vend ou que l’on achète. Des business modèles de data brokers.! ! Sur-représentation dans les discours autour des données, mais en réalité pas l’enjeu principal.! ! Pourquoi ? La rareté se fait rare (proxies), le travail devient gratuit, l’exclusivité est bien plus difficile à défendre qu’autrefois.! ! Ex. Strava La donnée levier et opportunité! ! La donnée qui change la décision, l’action et la production! ! Ex. Moneyball (Le Stratège)! Ex. allocation dynamique des ressources! ! La donnée actif stratégique! ! La donnée (publique ou privée) dont la maîtrise de la source donne une position privilégiée dans la chaîne de valeur.! La donnée cheval de Troie! ! Ex. GPS mais aussi registres-clés! ! Ex. le deal données vs. autorisation d’exercer!
  • 6. Ouvrir pour explorer la valeur Les univers de diffusion Avec qui ? quelles! données ? Quelques partenaires! sélectionnés Le + large public de! réutilisateurs Données ! fermées Données ouvertes L’ouverture! de l’open data La demi-ouverture! des API du web La semi-ouverture! de l’EDI Core business ? Avantage compétitif ? Maîtrise de l’expérience client ? Données brutes! Open API La modération comme modèle Le contrôle a priori Open service « Communs »
  • 7. Extension du domaine de la donnée publique Les enjeux pour l’acteur public Le modèle de référence: la mission de service public! ! En particulier dans les transports, une relation étroite entre autorité organisatrice et exploitant. Pas uniquement un enjeu de transport public.! ! Loi CADA de 1978! ! La plupart des nouveaux services de mobilité opèrent hors du cadre de référence! ! Ex. débat thématique transport! ! Enjeu #1: garder la capacité à connaître, comprendre, piloter l’offre de mobilité sur son territoire! ! D’autant plus pertinent que les infrastructures physiques sont partagées (ex. routes)! ! Enjeu #2: garder la capacité à réguler! ! Piège mortel « nous ne sommes pas une entreprise de mobilité, nous sommes une société technologique » ! ! Enjeu #3: agir en matière de stratégie numérique! ! Ex. « Open Data taxis »! ! Données d’intérêt général ?! ! !