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Calculer le potentiel en énergie solaire des bâtiments et mettre les données à disposition, en open data : c’est l’objectif, pas fou du tout, du projet OpenSolarMap, porté par Christian Quest, le président d’Open Street Map, déjà coordinateur de la base adresse nationale au sein d’Etalab.
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OpenSolarMap est un projet typique de l’esprit “bazar” plutôt que “cathédrale” cher au monde du libre : démarré sur les chapeaux de roue, sur la foi d’une bonne idée, en comptant sur les bonnes volontés, sans monter d’usine à gaz. Son but ? Calculer le potentiel en énergie solaire des bâtiments, une réserve énorme. Il a été initié par Christian Quest, bien connu du monde du logiciel libre français : le président d’OpenStreetMap, la base de données géographiques libres, est déjà coordinateur de la base adresse nationale au sein d’Etalab.
L’idée lui trottait dans la tête, la seconde édition du concours open data de la région Provence-Alpes-Côte d’Azur (PACA) lui a donné le coup de fouet nécessaire à sa mise en route, en le retenant parmi les lauréats de son édition 2015. “Le concours prime aussi des idées, cela m’a confirmé que la mienne n’était pas bête”, plaisante-t-il.
Le développement s’effectue par étape, de façon incrémentale. Dans un premier temps, il s’agit de déterminer le bâti orienté par rapport aux quatre points cardinaux, en se basant sur l’analyse spatiale des emprises de bâtiments présents dans OpenStreetMap. Puis, grâce au crowdsourcing, il est possible de calculer l’orientation des toits, grâce aux images satellites. La donnée est validée si trois contributeurs sont d’accord. La région PACA a été séduite par cette dimension crowdsourcing, une technologique participative qui lui semble l’avenir : “l’open data ne peut plus être confiné aux collectivités locales, explique-t-on à la région, il doit être consolidé par les citoyens, les groupes d’experts.”
En novembre, le hackathon du C3 (Climate Change Challenge) a abouti à l’élaboration d’une première interface de saisi, aidé par un autre développeur.
La prochaine étape, celle qui permettra de passer à grande échelle, consistera à automatiser le calcul, grâce à un moteur auto-apprenant : “une fois que nous aurons un corpus de bâtiments suffisants, cet outil pourra déterminer lui-même les données de nouveaux bâtiments”, détaille Christian Quest. Il souhaite aussi rajouter la pente du toit : “il est possible de modéliser selon les contrastes”, explique-t-il encore.
15 000 bâtiments classifiés
Pour le moment, 15 000 bâtiments ont été classifiés, grâce à 150 000 contributions, une goutte d’eau par rapport au 80 à 100 millions de bâtiments en France. Mais, précise le développeur, il n’est pas nécessaire d’avoir une base de données exhaustive : un échantillon de quelques % permet d’extrapoler sur tout une commune. Et ces 15 000 bâtiments présentent, “au doigt mouillé, un demi million de mètres carrés de panneaux solaires sur les toits bien orientés”. Cette dernière précision n’est pas anodine : “beaucoup d’installateurs ont profité des subventions pour installer des panneaux sur des toits mal orientés”, a-t-il pu constater.
Parmi les autres points à améliorer, Christian Quest cite l’ergonomie, afin d’éviter que le projet ne reste dans l’entre-soi libriste. Dans le même ordre d’idée, il souhaite travailler sur la gamification et l’aide à l’apprentissage pour en faire un outil intuitif. L’aspect “serious game” potentiel avait également bien plu à la région PACA.
Enfin, afin d’optimiser la rentrée des données, l’interface pourrait inviter les contributeurs à se pencher hors de leurs zones favorites.
Actuellement, le projet n’est pas sorti de la communauté libriste, les sollicitations extérieures sont rares. “Je suis contactés par des régies d’électricité, entre autres en montagne, l’une d’elles m’a appelé en me demandant sous quelles conditions les données étaient utilisables.” La réponse est simple : licence ObDL, donc libre de réutilisation à condition de reverser les modifications au projet. En parallèle, les données sont partagées sur OpenStreetMap et data.gouv, le portail open data gouvernemental.
Le jury avait d’ailleurs aussi apprécié qu’OpenSolarMap s’inscrive dans la lignée d’OpenStreetMap, “un projet fondamental pour l’open data, qu’il est important de soutenir, y compris dans sa dimension économique.” En ligne de mire, la transformation industrielle, en espérant que le secteur privé s’en empare.
OpenSolarMap n’a pas de business model, tout simplement parce qu’il ne coûte pas grand chose et que les 5000 euros du concours open data PACA payera les serveurs pour encore quelques années. Pour la suite des développements, Christian Quest a quelques idées pour poursuivre, en mode agile et low cost…
