Lors des premières Rencontres nationales Tourisme & Spatial organisé par le CNES et Inspace Institute en partenariat avec le réseau France Tourisme Lab, Jean-Bernard Titz, Responsable de la communauté m-Tourisme de Telecom Valley, est revenu sur l’importance de l’open-data. Une brève introduction à la table ronde dédiée au partage des données spatiales au profit du Tourisme, qui révèle toute la complexité du sujet. « Notre mission chez Telecom Valley, est de mettre en relation les entreprises du numérique au sens large avec les professionnels et institutionnels », a expliqué Jean-Bernard Titz, CEO de Telecom Valley. Cette communauté d’acteurs du Tourisme basée à Sophia Antipolis réunit 160 adhérents. Promoteur de la data et du partage de donnée, l’entité a attiré l’attention du public sur l’importance de l’open-data. « Le sujet a fait l’objet d’un livre blanc qui est l’un des pères fondateurs du projet Data Tourisme », a-t-il poursuivi. L’un des challenges a été notamment de convaincre les institutionnels de leur capacité à partager leurs données avec des sociétés privées et des jeunes pousses. « Nous avons organisé plusieurs hackathons sur le sujet. L’un des lauréats a par ailleurs créé la startup My Vizito qui collabore avec plusieurs destinations, dont Nice Métropole Côte d’Azur », a expliqué Jean-Bernard Titz.
Vers le Smart Data
Qui dit donnée, dit Big Data. La thématique a également fait l’objet d’un livre blanc réalisé par Telecom Valley. Cette pratique requiert évidemment des compétences techniques et nécessite ainsi la collaboration entre institutionnels et « technologues ». Mais plutôt que de chercher à collecter des quantités importantes de données, le conférencier a appelé l’audience à réfléchir aux usages en amont. « Qu’est-ce que vous voulez démontrer au travers de la donnée ? » a lancé Jean-Bernard Titz, avant d’ajouter que « passer du Big Data au Smart Data est un enjeu majeur pour les territoires. Cette transition marque tout simplement les prémices de l’intelligence artificielle ». Ainsi, définir en amont les jeux de données nécessaires à son projet permet de réduire le processus de collecte et d’analyse de données. « Le résultat n’en est que plus efficace. Pour rendre un chatbot pertinent, il faut sélectionner en amont le type de donnée important », a-t-il illustré. À l’aide de l’apprentissage automatique, l’algorithme est ensuite en mesure d’identifier la donnée qui fait sens et limiter les biais. En filtrant la donnée, l’analyse qui en découle gagne en pertinence.