L'objectif est de réfléchir à la manière de capitaliser la quantité de connaissances développées au cours de la dernière décennie et de les utiliser dans un contexte multidisciplinaire pour comprendre l'évolution des villes et leur capacité à devenir plus durables et résilientes. Cette proposition est rendue possible grâce à une forte collaboration entre le Laboratoire LIRIS et la Métropole de Lyon. Ce projet est pleinement inscrit au sein du laboratoire LIRIS où il apporte l'approche transversale nécessaire pour aborder les villes intelligentes entre les spécialistes de la science des données (équipe BD) et les spécialistes de l'informatique graphique (équipe Origami) puisqu'il s'agit de garder le lien fort entre les données vectorielles et les sémantiques associées. Le LIRIS est également un partenaire clé dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA).

La recherche ne se résume pas à des publications et à la fourniture de code. Travailler dans un contexte urbain implique de repenser et de découvrir la partie inexplorée des connaissances (données, code, littérature et processus) comme on explore la partie immergée d'un iceberg.
Les connaissances sur la ville évoluent et chaque nouvelle étude peut conduire à revoir les hypothèses ou à enrichir les connaissances sur certains objets qui composent la ville. Par exemple, une simple photo issue d'une archive récemment découverte peut réduire le champ d'existence d'un bâtiment en démontrant qu'il a été construit plus tard que ce que l'on pensait. L'évolution des connaissances implique également de prendre en compte l'évolution du sens du vocabulaire, dans la représentation des connaissances sur la ville. Par exemple, un bâtiment répondant aux normes d'accessibilité pour les personnes en situation de handicap dans les années 1980 répond à certains critères qui ne seront peut-être plus suffisants en 2022, les règles ayant évolué. L'utilisation de ce type d'information peut donc être différente en fonction de la date à laquelle le bâtiment a été déclaré conforme, mais également du moment où cette information est apparue dans la base de connaissance. Par ailleurs, les connaissances liées aux données elles-mêmes peuvent être utilisées pour publier intelligemment ces données. Par exemple, lors de la publication des données de l'agglomération lyonnaise, la question se pose de savoir si les données dérivées publiées seront identiques aux données précédemment publiées ou si une nouvelle version doit être publiée. Cela pose la question de la reproductibilité d'un calcul, reproductibilité liée, non seulement aux données initiales, mais de plus aux codes utilisés pour calculer les données dérivées.

Objectifs :

• Gestion de données graphes temporels sur des connaissances (liées au code, données, projet, workflow)
• Capacité à générer une nouvelle information au sujet d’une connaissance dérivée ; comment la gérer dans un contexte de besoin de versionnement de la connaissance, en particulier dans un contexte de reproductibilité des expérimentations.
• Proposer de nouveaux concepts d’organisation et d’interrogation des connaissances permettant de passer à l’échelle.
• Capacité à proposer un prototype s’appuyant sur les plateformes du LIRIS Pagoda et UD-SV et permettant de démontrer la faisabilité des approches proposées.
• Capacité à proposer les outils nécessaires à une utilisation par des non-spécialistes des sciences de données.