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Les municipalités sont confrontées aux différents défis modernes liés à la vie en société. Afin de les aider à prendre des décisions éclairées, les décideurs disposent de plus en plus de données qui leur sont disponibles. Un problème important est que ces données proviennent de différentes sources et sont présentées dans différents formats. Cela rend leur utilisation difficile. De plus, bien qu’il existe des méthodes d’intelligence artificielle efficaces, leur implémentation est complexe et nécessite une adaptation aux problèmes et aux données spécifiques. Cette recherche propose le développement d’un outil d’étude d’indicateurs pour les municipalités. Doté d’une interface graphique simple, le rôle de cet outil logiciel sera de gérer les données extraites de différentes sources, d’appliquer des méthodes d’intelligence artificielle telles que l’apprentissage automatique pour effectuer des prédictions, des classifications, des regroupements (clustering) ainsi que l’analyse et la présentation des données relatives aux indicateurs ciblés. Ces indicateurs seront composés de plusieurs variables. Par exemple, un indicateur de vitalité des quartiers de la municipalité pourrait inclure des variables telles que le taux d’occupation des logements, la valeur moyenne des logements, le niveau de scolarité des citoyens, etc. En fin de compte, l’outil est utilisé pour générer automatiquement un rapport au format PDF, comprenant des graphiques, des tableaux et des textes, dans le but d’aider les décideurs (gestionnaires et urbanistes) de la municipalité dans leurs prises de décision. Développé au cours des prochains mois, ce travail sera un point de départ pour poursuivre dans le futur une exploitation intelligente des données d’une ville à l’aide d’un outil à base d’intelligence artificielle et une interface simple.
Jean-Sébastien Dessureault
Ville de Shawinigan
Computer science
Public administration
Université du Québec à Trois-Rivières
Business Strategy Internship
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