1
00:00:17,242 --> 00:00:19,777
Près de 10 000 km de routes,

2
00:00:19,777 --> 00:00:21,598
près de 6 000 km de rails de métro,

3
00:00:21,598 --> 00:00:23,897
près de 650 km de pistes cyclables,

4
00:00:23,897 --> 00:00:25,721
et 800 m de rails de tram,

5
00:00:25,721 --> 00:00:27,679
si vous avez déjà été à Roosevelt Island.

6
00:00:27,679 --> 00:00:30,446
Ce sont les chiffres qui constituent
l'infrastructure de NY,

7
00:00:30,446 --> 00:00:32,424
les statistiques de nos infrastructures.

8
00:00:32,424 --> 00:00:35,430
Ce sont les chiffres
des rapports des agences civiles.

9
00:00:35,430 --> 00:00:38,290
Par exemple, le département des transports
publiera sûrement

10
00:00:38,290 --> 00:00:39,820
les kilomètres de voies 
qu'ils entretiennent.

11
00:00:39,820 --> 00:00:42,641
La MTA se vantera du nombre 
de kilomètres de rail existants.

12
00:00:42,641 --> 00:00:45,395
Mais la plupart des agences 
nous donnent des statistiques.

13
00:00:45,395 --> 00:00:48,482
Ceci vient d'un rapport de 2015
de la Commission Taxi & Limousine ,

14
00:00:48,482 --> 00:00:52,879
où on apprend qu'il y a
environ 13 500 taxis, ici, à New-York.

15
00:00:52,879 --> 00:00:54,196
Plutôt intéressant, non ?

16
00:00:54,196 --> 00:00:56,775
Mais avez vous déjà pensé
d'où venaient ces chiffres ?

17
00:00:56,775 --> 00:00:59,951
Parce que pour que ces chiffres existent,
quelqu'un à l'agence

18
00:00:59,951 --> 00:01:03,431
doit se dire, « Tiens, voilà un chiffre
qui pourrait intéresser quelqu'un.

19
00:01:03,431 --> 00:01:05,440
C'est un chiffre qui intéresse
nos citoyens. »

20
00:01:05,440 --> 00:01:07,220
Donc ils plongent dans leur données,

21
00:01:07,220 --> 00:01:09,174
ils comptent, ajoutent, calculent,

22
00:01:09,174 --> 00:01:10,782
puis ils écrivent des rapports.

23
00:01:10,782 --> 00:01:13,221
Et ces rapports contiennent
ce genre de chiffres.

24
00:01:13,221 --> 00:01:15,763
Le problème est comment 
anticipent-ils nos questions ?

25
00:01:15,763 --> 00:01:17,345
Nous avons plein de questions.

26
00:01:17,345 --> 00:01:20,004
Il y a littéralement
un nombre infini de questions

27
00:01:20,004 --> 00:01:21,680
qu'on se pose sur notre ville.

28
00:01:21,680 --> 00:01:23,683
Les agences ne pourront jamais suivre.

29
00:01:23,683 --> 00:01:25,400
Le paradigme ne marche pas vraiment

30
00:01:25,400 --> 00:01:27,861
et je pense que nos politiques
s'en rendent compte,

31
00:01:27,861 --> 00:01:31,632
puisqu'en 2012, le maire Bloomberg 
a ratifié une loi qu'il a appelé

32
00:01:31,632 --> 00:01:35,791
la législation la plus ambitieuse
et complète du pays.

33
00:01:35,791 --> 00:01:37,568
De bien des façons, il a raison.

34
00:01:37,568 --> 00:01:42,270
En deux ans, la ville a publié
1000 jeux de données sur le portail public

35
00:01:42,270 --> 00:01:44,123
et c'est plutôt génial.

36
00:01:44,123 --> 00:01:45,559
Vous voyez de telles données,

37
00:01:45,559 --> 00:01:47,623
et au lieu de compter le nombre de taxis,

38
00:01:47,623 --> 00:01:49,490
on commence à poser d'autres questions.

39
00:01:49,490 --> 00:01:52,373
Donc j'ai une question :
Quand est l'heure de pointe à New York ?

40
00:01:52,373 --> 00:01:54,902
C'est plutôt agaçant.
A quelle heure exactement ?

41
00:01:54,902 --> 00:01:57,620
Et j'ai pensé, ces taxis ne sont pas
que des chiffres,

42
00:01:57,620 --> 00:02:00,404
ce sont des traceurs GPS
dans les rues qui enregistrent

43
00:02:00,404 --> 00:02:02,244
chaque virage à droite.

44
00:02:02,244 --> 00:02:03,410
Ce sont des données.

45
00:02:03,410 --> 00:02:05,375
J'ai regardé ces données
et fait un graphe

46
00:02:05,375 --> 00:02:08,183
de la vitesse moyenne des taxis
à NY pendant la journée.

47
00:02:08,183 --> 00:02:12,753
Vous pouvez voir que de minuit
à environ 5h18, la vitesse augmente,

48
00:02:12,753 --> 00:02:15,580
et qu'à partir de là, les choses changent.

49
00:02:15,580 --> 00:02:19,674
Ils ralentissent encore et encore
jusqu'à 8h35

50
00:02:19,674 --> 00:02:22,331
où ils arrivent à 18,5 km/h.

51
00:02:22,331 --> 00:02:25,541
Le taxi moyen roule à 18,5 km/h
dans les rues de notre ville,

52
00:02:25,541 --> 00:02:28,219
et il apparaît que ça reste ainsi

53
00:02:28,219 --> 00:02:30,697
toute la journée.

54
00:02:30,697 --> 00:02:32,825
(Rires)

55
00:02:32,825 --> 00:02:35,251
Je me suis dit,
il n'y a pas d'heure de pointe à NY,

56
00:02:35,251 --> 00:02:36,606
il y a un "jour de pointe".

57
00:02:36,606 --> 00:02:37,661
(Rires)

58
00:02:37,661 --> 00:02:38,538
Ça a du sens.

59
00:02:38,538 --> 00:02:40,168
C'est important pour deux raisons.

60
00:02:40,168 --> 00:02:43,973
Si vous planifiez des transports,
ça peut être assez intéressant à savoir.

61
00:02:43,973 --> 00:02:45,582
Mais si voulez bouger rapidement,

62
00:02:45,582 --> 00:02:48,699
vous savez maintenant que 
vous mettrez votre réveil à 4h45.

63
00:02:48,699 --> 00:02:49,957
New York, non ?

64
00:02:49,957 --> 00:02:51,395
Ces données ont une histoire,

65
00:02:51,403 --> 00:02:53,433
ce n'était pas disponible de cette façon.

66
00:02:53,433 --> 00:02:57,253
C'est venu de quelque chose appelé
une requête pour la liberté d'information,

67
00:02:57,253 --> 00:02:58,538
ou une requête FOIL.

68
00:02:58,538 --> 00:03:01,442
Ce document est sur le site
de la Commission Taxi & Limousine.

69
00:03:01,442 --> 00:03:04,183
Pour accéder à ces données,
vous avez besoin du document,

70
00:03:04,183 --> 00:03:06,255
de le remplir et ils vous répondront.

71
00:03:06,255 --> 00:03:09,082
Et un gars appelé Chris Whong
a fait exactement ça.

72
00:03:09,082 --> 00:03:10,973
Chris y est allé et ils lui ont dit,

73
00:03:10,973 --> 00:03:13,750
« Venez avec un disque dur tout neuf,

74
00:03:13,750 --> 00:03:17,040
laissez-le pendant 5 heures,
nous y copierons les données. »

75
00:03:17,040 --> 00:03:19,305
Voilà d'où ces données viennent.

76
00:03:19,305 --> 00:03:22,049
Chris est le genre à vouloir
rendre les données publiques,

77
00:03:22,049 --> 00:03:25,835
et elles finissent donc en ligne,
c'est de là que vient ce graphe.

78
00:03:25,835 --> 00:03:27,699
Et le fait qu'il existe est incroyable.

79
00:03:27,699 --> 00:03:29,554
Ces traceurs GPS - vraiment cool !

80
00:03:29,554 --> 00:03:32,286
Mais avoir des citoyens
qui se baladent avec des disques durs,

81
00:03:32,286 --> 00:03:34,633
récupérant des données
pour les rendre publiques ...

82
00:03:34,633 --> 00:03:36,951
C'était déjà un peu public,
vous y aviez accès,

83
00:03:36,951 --> 00:03:39,117
c'était "public",
ce n'était pas public.

84
00:03:39,117 --> 00:03:41,182
Nous pouvons faire mieux
en tant que ville,

85
00:03:41,182 --> 00:03:44,109
nos citoyens ne devraient pas avoir
besoin de demander.

86
00:03:44,109 --> 00:03:47,252
Aujourd'hui, tout n'est pas accessible
avec une requête FOIL.

87
00:03:47,252 --> 00:03:50,469
Voici une carte que j'ai faite
des carrefours les plus dangereux

88
00:03:50,469 --> 00:03:52,886
d'après les accidents cyclistes.

89
00:03:52,886 --> 00:03:54,675
Les zones dangereuses sont en rouge.

90
00:03:54,675 --> 00:03:56,860
Ça montre d'abord
l'est de Manhattan,

91
00:03:56,860 --> 00:04:01,058
en particulier la partie basse
a plus d'accidents de cyclistes.

92
00:04:01,058 --> 00:04:01,784
C'est sensé

93
00:04:01,784 --> 00:04:04,090
car il y a plus de cyclistes
venant des ponts.

94
00:04:04,090 --> 00:04:05,796
D'autres lieux sont intéressants.

95
00:04:05,796 --> 00:04:08,647
Il y a Williamsburg.
Il y a l'avenue Roosevelt du Queens.

96
00:04:08,647 --> 00:04:11,284
C'est le type de données
nécessaire pour la vision zéro.

97
00:04:11,284 --> 00:04:14,298
C'est ce que nous cherchons.

98
00:04:14,298 --> 00:04:16,318
Il y a une histoire
pour ces données aussi.

99
00:04:16,318 --> 00:04:18,304
Ces données ont une origine.

100
00:04:18,304 --> 00:04:20,825
Combien parmi vous connaissent ce logo ?

101
00:04:20,825 --> 00:04:22,069
Oui, j'en vois certains.

102
00:04:22,069 --> 00:04:24,753
Avez-vous déjà essayé de copier
et coller depuis un PDF

103
00:04:24,753 --> 00:04:25,950
et en tirer du sens ?

104
00:04:25,950 --> 00:04:27,295
J'en vois plus.

105
00:04:27,295 --> 00:04:30,683
Plus connaissent le copier-coller PDF
que le logo. J'aime ça.

106
00:04:30,683 --> 00:04:33,731
Il se trouve que les données
que vous avez vues, viennent d'un PDF.

107
00:04:33,731 --> 00:04:39,474
En fait, des centaines et des centaines
de PDF publiés par notre propre NYPD,

108
00:04:39,474 --> 00:04:40,362
et pour y accéder,

109
00:04:40,362 --> 00:04:43,545
vous devez soit les copier-coller
pendant des centaines d'heures,

110
00:04:43,545 --> 00:04:45,590
soit vous êtes John Krauss.

111
00:04:45,590 --> 00:04:46,861
John Krauss s'est dit,

112
00:04:46,861 --> 00:04:50,232
je ne vais pas copier-coller ces données,
je vais coder un programme.

113
00:04:50,232 --> 00:04:52,384
Il s'appelle le NYPD Crash Data Band-Aid.

114
00:04:52,384 --> 00:04:55,227
Il va sur le site de la NYPD
et télécharge des PDFs.

115
00:04:55,227 --> 00:04:56,722
Tous les jours, il cherche ;

116
00:04:56,722 --> 00:04:58,642
s'il trouve un PDF, il le télécharge

117
00:04:58,642 --> 00:05:00,912
et il exécute un programme
d'extraction de PDF

118
00:05:00,912 --> 00:05:02,296
qui donne un fichier texte,

119
00:05:02,296 --> 00:05:05,616
et le mettrait en ligne pour
nous permettre de faire de telles cartes.

120
00:05:05,616 --> 00:05:08,831
Et le fait que ces données soit là,
que nous y ayons accès,

121
00:05:08,831 --> 00:05:11,574
chaque accident, en outre,
est une ligne dans ce tableau.

122
00:05:11,574 --> 00:05:13,280
Imaginez le nombre de PDFs.

123
00:05:13,280 --> 00:05:15,463
Le fait que nous y ayons accès est génial.

124
00:05:15,463 --> 00:05:17,836
Mais ne les publions pas en format PDF.

125
00:05:17,836 --> 00:05:20,480
Ça oblige nos citoyens
à coder des extracteurs de PDF.

126
00:05:20,480 --> 00:05:22,326
Leur temps pourrait
être mieux utilisé,

127
00:05:22,326 --> 00:05:24,594
et nous, comme ville,
pouvons faire mieux.

128
00:05:24,594 --> 00:05:27,096
La bonne nouvelle est que
l'administration actuelle

129
00:05:27,096 --> 00:05:30,077
a en fait publié ces données
il y a quelques mois,

130
00:05:30,077 --> 00:05:31,756
donc nous pouvons y accéder.

131
00:05:31,756 --> 00:05:34,353
Mais de nombreuses données
sont encore dans des PDFs.

132
00:05:34,353 --> 00:05:37,831
Par exemple, les données sur les crimes
sont seulement en PDFs.

133
00:05:37,831 --> 00:05:39,412
Et pas seulement elles,

134
00:05:39,412 --> 00:05:41,638
notre propre budget municipal y est aussi.

135
00:05:41,638 --> 00:05:45,406
Notre budget municipal est lisible
seulement en format PDF.

136
00:05:45,406 --> 00:05:47,441
Mais personne ne peut l'analyser car

137
00:05:47,441 --> 00:05:50,152
nos propres législateurs
qui votent le budget,

138
00:05:50,152 --> 00:05:52,085
l'ont aussi qu'en PDF.

139
00:05:52,085 --> 00:05:55,892
Donc nos législateurs ne peuvent
analyser le budget qu'ils votent.

140
00:05:55,892 --> 00:05:59,597
Et je pense que, comme ville,
nous pouvons faire un peu mieux aussi.

141
00:05:59,597 --> 00:06:02,082
Plein de données ne sont pas
en PDFs aujourd'hui.

142
00:06:02,082 --> 00:06:03,839
Voici une carte que j'ai faite.

143
00:06:03,839 --> 00:06:07,003
Ce sont les cours d'eau
les plus sales de NY.

144
00:06:07,003 --> 00:06:08,319
Comment ai-je mesuré leur saleté ?

145
00:06:08,319 --> 00:06:09,945
Eh bien, c'est un peu étrange,

146
00:06:09,945 --> 00:06:12,418
mais j'ai regardé
la teneur en coliformes fécaux,

147
00:06:12,418 --> 00:06:15,627
qui est une mesure de la matière fécale
dans tous nos cours d'eau.

148
00:06:15,627 --> 00:06:19,068
Plus le cercle est grand,
plus l'eau est sale.

149
00:06:19,068 --> 00:06:22,273
Les grands cercles sont les eaux sales;
et les petits, les propres.

150
00:06:22,273 --> 00:06:24,101
Il s'agit des cours d'eaux intérieurs.

151
00:06:24,101 --> 00:06:27,290
Ce sont toutes les données rassemblées
par la ville depuis cinq ans.

152
00:06:27,290 --> 00:06:29,716
Les cours d'eaux intérieurs
sont plus souvent sales.

153
00:06:29,716 --> 00:06:31,132
Ça du sens, non ?

154
00:06:31,132 --> 00:06:32,970
Et j'ai ainsi appris quelques trucs.

155
00:06:32,970 --> 00:06:39,277
En un : ne jamais nager dans ce qui finit
dans un canal ou un ruisseau

156
00:06:39,277 --> 00:06:42,351
Deuxièmement : j'ai aussi découvert
les eaux les plus sales de NY

157
00:06:42,351 --> 00:06:43,807
avec cette mesure, une mesure.

158
00:06:43,807 --> 00:06:45,120
Dans le Coney Island Creek,

159
00:06:45,120 --> 00:06:48,476
qui n'est pas où vous nagez, 
heureusement, mais de l'autre côté.

160
00:06:48,476 --> 00:06:52,685
94% des échantillons 
prélevés depuis 5 ans,

161
00:06:52,685 --> 00:06:55,220
avaient des niveaux 
de matières fécales si importants,

162
00:06:55,220 --> 00:06:58,471
qu'il aurait été illégal
de s'y baigner.

163
00:06:58,471 --> 00:07:01,099
Et ce n'est pas le genre de fait
que vous allez voir

164
00:07:01,099 --> 00:07:03,767
écrit en gros dans les rapports
ou à la une de nyc.gov.

165
00:07:03,767 --> 00:07:05,313
Vous ne le verrez pas là-bas,

166
00:07:05,313 --> 00:07:08,125
mais le fait que nous ayons
ces données est génial.

167
00:07:08,125 --> 00:07:09,925
Mais ce n'était pas très facile,

168
00:07:09,925 --> 00:07:12,101
car ces données 
n'étaient pas sur le portail.

169
00:07:12,101 --> 00:07:14,025
Si vous allez sur le portail de données,

170
00:07:14,025 --> 00:07:16,454
vous n'y verriez qu'un petit peu,
que quelques mois.

171
00:07:16,454 --> 00:07:19,448
C'était en fait sur le site du département
pour l'environnement.

172
00:07:19,448 --> 00:07:23,643
Chacun des liens est une feuille Excel
et chacune d'elles est différente.

173
00:07:23,643 --> 00:07:26,667
Chaque en-tête change :
vous copiez, coller, réorganiser.

174
00:07:26,667 --> 00:07:29,572
Et vous pouvez faire des cartes
et c'est super mais à nouveau,

175
00:07:29,572 --> 00:07:32,423
nous pouvons faire mieux,
nous pouvons normaliser les choses.

176
00:07:32,423 --> 00:07:34,563
Nous y arrivons grâce
au site fait par Socrata

177
00:07:34,563 --> 00:07:36,051
appelé le Open Data Portal NYC.

178
00:07:36,051 --> 00:07:38,295
Il y a 1100 lots de données
ne souffrant pas

179
00:07:38,295 --> 00:07:39,839
de ce dont je viens de parler,

180
00:07:39,839 --> 00:07:41,639
et ce nombre augmente,
et c'est super.

181
00:07:41,639 --> 00:07:46,595
Vous pouvez télécharger ces données
dans tous les formats, CSV, PDF ou Excel.

182
00:07:46,595 --> 00:07:49,700
Vous pouvez télécharger ces données
comme vous le voulez.

183
00:07:49,700 --> 00:07:51,156
Le problème est qu'après,

184
00:07:51,156 --> 00:07:55,625
vous verrez que chaque agence 
présente son adresse à sa façon.

185
00:07:55,625 --> 00:07:57,670
Donc une donnera le nom de la rue,
ou le carrefour,

186
00:07:57,670 --> 00:08:00,155
ou le quartier, la rue puis le bâtiment
ou l'inverse.

187
00:08:00,155 --> 00:08:03,343
Donc, encore une fois, vous passez 
du temps même avec le portail,

188
00:08:03,343 --> 00:08:05,862
vous passez du temps à normaliser
le champ d'adresse.

189
00:08:05,862 --> 00:08:08,200
Je pense que ce temps pourrait 
être mieux utilisé,

190
00:08:08,200 --> 00:08:09,737
nous pouvons faire mieux.

191
00:08:09,737 --> 00:08:11,353
Nous pouvons normaliser tout ça.

192
00:08:11,353 --> 00:08:13,551
Ainsi, nous pourrons
faire plus de cartes.

193
00:08:13,551 --> 00:08:16,062
Voici une carte
des bouches d'incendie de NY.

194
00:08:16,062 --> 00:08:17,645
Mais pas n'importe lesquelles.

195
00:08:17,645 --> 00:08:20,171
Ce sont les 250 plus rentables
bouches d'incendies

196
00:08:20,171 --> 00:08:22,452
en terme d'amendes de stationnement.

197
00:08:22,452 --> 00:08:24,988
(Rires)

198
00:08:24,988 --> 00:08:27,109
J'ai appris quelques trucs de cette carte.

199
00:08:27,109 --> 00:08:30,239
De un, ne pas se garer
dans Upper East Side.

200
00:08:30,239 --> 00:08:33,516
Ne le faites pas. Quelque soit l'endroit,
vous aurez une amende.

201
00:08:33,516 --> 00:08:37,952
De deux, j'ai trouvé les 2 bouches
d'incendie plus rentables de NY.

202
00:08:37,952 --> 00:08:39,475
C'est dans le Lower East Side,

203
00:08:39,475 --> 00:08:44,597
et elles rapportent plus de 55 000 dollars
par an en contraventions.

204
00:08:44,597 --> 00:08:47,262
Ça m'a semblé étrange
quand je l'ai remarqué,

205
00:08:47,262 --> 00:08:49,374
donc j'ai creusé un peu
et il s'avère

206
00:08:49,374 --> 00:08:52,610
qu'on avait une bouche d'incendie
et quelque chose appelé un îlot,

207
00:08:52,610 --> 00:08:54,373
qui est un espace de 2 mètres piéton,

208
00:08:54,373 --> 00:08:55,616
puis une place de parking.

209
00:08:55,616 --> 00:08:57,580
Donc les conducteurs viennent
et pensent :

210
00:08:57,580 --> 00:08:59,215
« La bouche est là-bas, c'est bon. »

211
00:08:59,215 --> 00:09:02,284
et il y a en fait une belle place
magnifiquement peinte pour eux.

212
00:09:02,284 --> 00:09:05,049
Ils se garent donc et la police
qui n'est pas du même avis,

213
00:09:05,049 --> 00:09:06,292
leur donne une amende.

214
00:09:06,292 --> 00:09:08,725
Et ce n'est pas seulement moi
qui a eu une amende.

215
00:09:08,725 --> 00:09:13,612
Voici la vue Google street, et on voit
une voiture avec cette même amende.

216
00:09:13,612 --> 00:09:16,076
Donc je l'ai écrit sur mon blog,
I Quant NY,

217
00:09:16,076 --> 00:09:18,465
et le département des transports
a répondu :

218
00:09:18,465 --> 00:09:22,792
« Bien que nous n'ayons pas reçu
de plainte à propos de cet endroit,

219
00:09:22,792 --> 00:09:27,341
nous allons revoir les marquages
et faire les modifications appropriées. »

220
00:09:27,341 --> 00:09:30,329
J'ai pensé que c'était la réponse typique
du gouvernement,

221
00:09:30,329 --> 00:09:31,944
donc j'ai continué ma vie.

222
00:09:31,944 --> 00:09:36,519
Mais quelques semaines plus tard,
quelque chose d'incroyable est arrivé.

223
00:09:36,519 --> 00:09:38,638
Ils ont repeint l'îlot.

224
00:09:38,638 --> 00:09:41,299
Pour une seconde j'ai vu
le futur des données ouvertes

225
00:09:41,299 --> 00:09:43,216
car pensez à ce qu'il vient d'arriver.

226
00:09:43,216 --> 00:09:48,423
Pendant 5 ans, cet îlot a généré
des amendes car le marquage était confus.

227
00:09:48,423 --> 00:09:52,804
Puis un citoyen a vu le problème,
il prévient la ville et peu après,

228
00:09:52,804 --> 00:09:55,286
le problème est résolu. C'est génial.

229
00:09:55,286 --> 00:09:58,092
Beaucoup voit ces données ouvertes
comme du contrôle,

230
00:09:58,092 --> 00:09:59,375
mais c'est un partenariat.

231
00:09:59,375 --> 00:10:02,504
Nous pouvons permettre à nos citoyens
d'aider le gouvernement,

232
00:10:02,504 --> 00:10:04,031
et ce n'est pas si difficile.

233
00:10:04,031 --> 00:10:05,530
Peu de changements sont requis.

234
00:10:05,530 --> 00:10:06,663
Si vous diffusez,

235
00:10:06,663 --> 00:10:09,305
si vous recevez de plus en plus
de demandes de données,

236
00:10:09,305 --> 00:10:12,109
publiez-les, c'est un signe
que ça devrait être public.

237
00:10:12,109 --> 00:10:15,015
Et si vous être une agence gouvernementale
publiant un PDF,

238
00:10:15,015 --> 00:10:18,909
passons une loi qui vous oblige à publier
également les données brutes,

239
00:10:18,909 --> 00:10:20,944
car ces données viennent
de quelque part.

240
00:10:20,944 --> 00:10:23,649
Je ne sais pas d'où
mais vous publiez-les avec le PDF.

241
00:10:23,649 --> 00:10:25,981
Adoptons des standards
de publication de données.

242
00:10:25,981 --> 00:10:28,680
Commençons pas nos adresses,
ici, à New-York.

243
00:10:28,680 --> 00:10:30,707
Débutons juste
par normaliser nos adresses.

244
00:10:30,707 --> 00:10:32,691
Car NY est un leader
des données ouvertes.

245
00:10:32,691 --> 00:10:35,318
Malgré tout, nous sommes
un leader des données ouvertes,

246
00:10:35,318 --> 00:10:38,375
et si nous commençons à tout normaliser,
et créons des standards,

247
00:10:38,375 --> 00:10:39,332
d'autres suivront.

248
00:10:39,332 --> 00:10:41,834
L'état suivra et peut-être
le gouvernement fédéral,

249
00:10:41,834 --> 00:10:43,393
d'autres pays pourraient suivre,

250
00:10:43,393 --> 00:10:47,112
et nous ne sommes pas si loin d'un jour
où l'on pourrait écrire un programme

251
00:10:47,112 --> 00:10:49,176
et cartographier
l'information de 100 pays.

252
00:10:49,176 --> 00:10:51,750
Ce n'est pas de la SF,
nous en sommes assez proches.

253
00:10:51,750 --> 00:10:54,037
Et par ailleurs,
qui responsabilisons nous ?

254
00:10:54,037 --> 00:10:57,614
Car ce n'est pas seulement John Krauss,
ce n'est pas que Chris Whong.

255
00:10:57,614 --> 00:11:00,905
Il y a des centaines de rencontres à NY
de nos jours,

256
00:11:00,905 --> 00:11:02,027
des rencontres actives.

257
00:11:02,027 --> 00:11:04,606
Des milliers de gens assistent
à ces rencontres.

258
00:11:04,606 --> 00:11:06,973
Ces personnes viennent le soir
ou en weekend,

259
00:11:06,973 --> 00:11:09,758
et ils viennent à ces rencontres
pour analyser ces données,

260
00:11:09,758 --> 00:11:11,384
et améliorer notre ville.

261
00:11:11,384 --> 00:11:15,929
Des groupes comme BetaNYC qui,
la semaine dernière, a publié citygram.nyc

262
00:11:15,929 --> 00:11:18,161
qui vous permet de souscrire
à 311 plaintes

263
00:11:18,161 --> 00:11:20,305
près de chez vous ou de votre bureau.

264
00:11:20,305 --> 00:11:22,686
Vous entrez votre adresse, et accédez
aux plaintes.

265
00:11:22,686 --> 00:11:25,774
Et ce n'et pas que le milieu technologique
qui s'intéresse à cela.

266
00:11:25,774 --> 00:11:28,369
Ce sont des urbanistes tels que
mes étudiants de Pratt.

267
00:11:28,369 --> 00:11:30,633
Ce sont les défenseurs
des politiques publiques,

268
00:11:30,633 --> 00:11:32,919
des citoyens de milieux différents.

269
00:11:32,919 --> 00:11:35,680
Et avec quelques petits changements,

270
00:11:35,680 --> 00:11:38,788
nous pouvons débloquer la passion
et la capacité de nos citoyens

271
00:11:38,788 --> 00:11:41,897
à exploiter ces données
et améliorer notre ville,

272
00:11:41,897 --> 00:11:45,958
même si c'est un lot de données
ou une place de parking à la fois.

273
00:11:45,958 --> 00:11:47,213
Merci.

274
00:11:47,213 --> 00:11:50,274
(Applaudissements)