C. LA CONSCIENCE D’UN MANQUE DE CONNAISSANCE
2. LA SMART CITY : DE MULTIPLE PROJETS
A. …DES CARACTÉRISTIQUES « À LA CARTE »
Les discours de ce corpus détiennent un foisonnement de concepts37. En effet, dans le corpus anglo-saxon on observe que certains noms sont très fréquemment utilisés. Ces noms renvoient à des domaines très variés, ce qui appuie notre hypothèse de départ concernant le grand nombre de concepts gravitant autour de la smart city. Les mots les plus fréquemment utilisés pourraient cependant être classés en 6 grandes catégories. Se retrouvent en effet sans grand étonnement des champs lexicaux renvoyant
36 Hans Jonas, 1990, Principe de responsabilité, Une Ethique pour la civilisation technologique 37 Mots présents avec une fréquence minimale de 100.
Pour les concordances de mots concernant la smart city : smart* cit* avec un contexte à droite et à gauche de 70 mots.
Fig. 08 Nuage de mots des principales caractéristiques de la Smart city (corpus anglo-saxon) Ici le mot Smart et City ont été retirés de l’analyse pour une meilleure lisibilité. Par leurs fortes fréquences ils appauvrissaient la vision des concepts associés dans ces discours. La taille des mots évolue en fonction de la fréquence de celui-ci. Les mots ont une fréquence minimale de 100.
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au domaine de l’environnement, du bâtiment, de la mobilité, du citoyen, des technologies et de ce qui pourrait être appelé la gestion de la ville.
Les concepts qui sous-tendent à la smart city y sont ainsi révélés. Le terme de smart city est en effet associé aux termes d’Energy (SCEC2), Building (SCT5), Mobility (SCT4), Economy (SCT4), Environment (SCC2), Gouvernance (SCT6), Human (SCEC1), People (SCT6), Citizen (SCEC2) Security (SCT4), Development (SCEC3), Growth (SCT1), ou encore de Plan (SCET3).
La smart city ou la ville intelligente sont des concepts complexes qui, suivant les discours ne renvoient pas à la même idée. Plus précisément, ces concepts comprennent plusieurs voir un grand nombre d’éléments38. Ces différents éléments doivent être organisés par des relations. La smart city semble en effet contenir plusieurs caractéristiques, qui comme des labels peuvent être choisis « à la carte ». Une ville ou un projet qualifié de smart city n’est pas entièrement smart. Il n’y a pas une smart city, mais des smart cities qui sont spécifiques, « Definition describing a specific smart city, and not a
standard », (SCT4). Pour appuyer ce propos on peut prendre des exemples dans les études de cas du corpus. En analysant quatre études de cas une à une cela montre bien que tous les termes ne sont pas toujours présents. La smart city a une affinité avec les concepts (SCT4). Ce concept de smart city s’adapte à la ville dans laquelle il s’applique, ce n’est « pas un logiciel » (Carlos Moreno)39 . Cette approche stratégique de villes intelligentes implique un développpement progressif, par étapes. S’ajoute à cela que la smart city nécessite des initiatives et innovations relatives à plusieurs domaines tels que les divers concepts cités précedemment (mobilité, gouvernance, gestion, environnement, participation et économie).
En prenant les études de cas de Barcelone, Milton Keynes, Lausanne et Paris, il est possible de constater qu’elles prétendent toutes au titre de smart city ou de ville intelligente. Cependant leurs
38 A.LALANDE, 2002, Vocabulaire technique et critique de la philosophie 39 Carlos Moreno, professeur spécialisé dans la ville intelligente
Fig. 09 Nuage de mots des principales caractéristiques de la Smart city (corpus français) Ici le mot Ville a été retiré de l’analyse pour une meilleure lisibilité. Par sa forte fréquence il appauvrissait la vision des concepts
associés dans ces discours. La taille des mots évolue en fonction de la fréquence de celui-ci. Les mots ont une fréquence minimale de 100.
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caractéristiques diffèrent. Comme on peut le voir avec les nuages de mots présentés ci-après, l’intégralité des concepts de la smart city ne s’y retrouve pas. On observe ainsi des distinctions dans les projets. Barcelona smart city par exemple est elle plus accès sur les questions numériques. S’y retrouve ainsi les termes de données, de réseaux, de plateformes, mais aussi de services, de processus ou de wifi. Milton Keynes : A sustainable future est elle plus centrée autour de la question du faible carbone, ou « low carbon ». Les termes Carbon, energy, building, homes qui sont ainsi mis en avant permettent de l’affirmer. Le cas de la ville de Lausanne : Lausanne smart city est elle centrée sur les questions d’énergie et de CO2. Enfin, Paris ville intelligente et durable porte elle sur un projet avec une plus grande vision d’ensemble, de nombreux concepts ressortent. Il y a en effet de faibles écarts de fréquences entre les termes. Seul le numérique semble très important et dominer dans ce programme. Il est interessant ici de constater la présence importante du terme de Parisien. En effet la population semble être un absent des trois autres études de cas. La question du citoyen n’est peut être pas très explicitée dans les discours mais elle est cependant présente dans les pensées et la réalité. Pour le cas de Paris, le public cible est explicité, et surtout précisé il s’agit du Parisien. On peut donc imaginer que les usagers, utilisateurs, etc n’ont que peu leur place dans ce programme.
Fig. 10
Nuage de mots des principales caractéristiques du cas de Barcelonne). La taille des mots évolue en fonction de la fréquence de celui-ci.
Fig. 11
Nuage de mots des principales caractéristiques du cas de Lausanne. La taille des mots évolue en fonction de la fréquence de celui-ci.
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Ainsi ces quatre études de cas présentent chacune une caractéristique dominante voir unique qui leur permettent de se qualifier de smart cities. Les échelles sont aussi variables, de la ville au projet localisé. Même si le projet semble localisé, il esst souvent porté à l’ensemble de la ville. Le projet smart qualifie la ville.
Fig. 12
Nuage de mots des principales caractéristiques du cas de Milton Keynes. La taille des mots évolue en fonction de la fréquence de celui-ci.
Fig. 13
Nuage de mots des principales caractéristiques du cas de Paris. La taille des mots évolue en fonction de la fréquence de celui-ci.