En collaboration avec Matthew James Bailey et la fondation FIWARE, ce tout nouveau livre blanc se concentre sur le rôle joué par l’intelligence artificielle (IA) pour donner du sens aux informations provenant des villes.
Petit à petit, la donnée prend une place de plus en plus stratégique au sein des villes. Le potentiel d’exploitation des informations qui en ressortent peut permettre d’optimiser significativement la gestion des villes sur de nombreux sujets.
Avec un avant-propos d’Emanuele Bompan, journaliste environnemental, auteur, rédacteur en chef de Renewable Matter (un partenaire média de la fondation FIWARE), et des citations de leaders industriels (américains et européens) dans les domaines les plus divers, ce livre blanc présente quelques exemples de projets et solutions basés sur l’IA. Ces cas sont développés par des membres de la communauté FIWARE, à savoir Franck Le Gall, Andrea Gómez, Antonio Jara, Francisco Salas, Jim Craig, Pieter De Jong, Paolo Nesi, Spiros Mazarakis, Laura Machado et Marcos Marconi qui expliquent comment FIWARE est devenu un acteur majeur dans l’établissement des standards fondamentaux de gestion de contexte nécessaires à la création de plateformes et d’infrastructures numériques interopérables. Les histoires présentées ci-dessous ne sont que quelques-uns des nombreux exemples concrets de la façon dont FIWARE aide les villes à mettre en œuvre leur stratégie numérique et à faire progresser la société de l’information, conduisant ainsi les villes vers un avenir numérique intelligent.
La contribution d’EGM se concentre sur l’apprentissage automatique et les algorithmes d’intelligence artificielle. Le déploiement de nouveaux algorithmes doit être facilité pour que toute organisation puisse tester, déployer et éventuellement monétiser son concept sans perdre son avantage concurrentiel, par rapport au développement d’un tel algorithme.
EGM a donc développé le concept de Machine Learning as a Service (MLaaS) qui permet le déploiement de modèles consommant et générant des informations contextuelles enrichies. Le système développé emballe le modèle dans un conteneur logiciel, le livre dans le cloud et établit toutes les connexions de données entrantes et sortantes. Une démonstration pratique de cette approche est menée dans le contexte de la gestion intelligente de l’eau dans le cadre du projet européen Fiware4water.