Le réseau Lafayette Engagement and Research Network (LEaRN) est le résultat du défi Smart City Air Challenge 2016 de l’Agence américaine de protection de l’environnement (Environmental Protection Agency ou « EPA »), qui invitait les communautés à recueillir et gérer des données sur la qualité de l’air collectées de capteurs. Un projet collaboratif, LEaRN (en anglais) a réuni les ressources et l’expertise du centre de prestation de services de CGI à Lafayette (États-Unis), le gouvernement local, le milieu universitaire et des organisations sans but lucratif afin de bâtir et mettre en œuvre un réseau de capteurs de la qualité de l’air fondé sur l’Internet des objets dans la région métropolitaine de Lafayette en Louisiane. Ce réseau tire parti de technologies émergentes telles que l’informatique en périphérie, la conception pour le nuage, les normes géospatiales ouvertes ainsi que la solution d’analyse CGI Kinota pour offrir un suivi environnemental en temps quasi réel à titre de service public.
Cette initiative a rallié la communauté, ce qui a solidifié les partenariats public-privé, mené à une nouvelle piste de recherche locale et fait la promotion des possibilités scientifiques citoyennes. La communauté considère LEaRN comme un outil multidimensionnel pour l’enseignement des Science, Technologie, Ingénierie et Mathématiques (STIM), une riche source de données pour les chercheurs universitaires et citoyens, et un catalyseur de collaboration communautaire.
Engagement de partenariat communautaire
Le projet LEaRN est une expérience collaborative. L’équipe a discuté avec de nombreux groupes au sein de la communauté de Lafayette pour en favoriser l’adhésion, établir les normes de réussite, répondre aux besoins actuels et anticiper ceux de demain. Voici les partenaires actifs de l’initiative.
Gouvernement local – Parmi les premiers à avoir adopté le réseau de capteurs de LEaRN, les représentants du gouvernement consolidé de Lafayette (LCG) ont joué un rôle essentiel dans l’équipe. Grâce à des séances d’échanges régulières à propos de l’emplacement, de l’infrastructure et des communications des capteurs, LEaRN a permis aux membres partenaires de bien comprendre le projet dès le début.
Enseignement aux élèves locaux de la maternelle à la douzième année – LEaRN a collaboré avec l’école primaire et secondaire David Thibodaux STEM Magnet Academy (DTSMA) pour développer de nombreux capteurs. Les élèves ont pu acquérir de l’expérience pratique en électronique (conception de circuit, brasage, etc.). LEaRN a également donné une formation d’une demi-journée pour apprendre aux enseignants à extraire des données de LEaRNDash et à les analyser. Le spécialiste scientifique de la commission scolaire de Lafayette a travaillé avec les enseignants à l’élaboration des plans de cours en fonction des données des capteurs. Les cours portaient sur l’utilisation de feuilles de calcul et de données massives, ainsi que sur les analyses scientifiques.
Éducation supérieure – À l’automne 2019, des étudiants en informatique de l’Université de la Louisiane ont travaillé avec l’équipe LEaRN dans le cadre de leurs projets intégrateurs, utilisant notamment les données recueillies par le réseau de capteurs LEaRN ainsi que le développement en arrière-guichet.
Secteur des TI – Une nouvelle approche de gestion des données massives selon une méthode efficiente et économique a permis à l’équipe LEaRN de discuter de l’Internet des objets, des communautés intelligentes, de la surveillance environnementale et d’ingénierie. La technologie utilisée s’applique à bien plus que la qualité de l’air comme prévu à l’origine, notamment la surveillance environnementale (qualité de l’eau, suivi des récoltes, avertissement d’inondation, etc.) ainsi que les interventions d’urgence, la surveillance de l’infrastructure, la gestion des demandes de transport et la sécurité publique.
La collaboration comme moteur d’innovation et de valeur
LEaRN a réuni des acteurs du gouvernement local, de l’éducation publique et supérieure, de l’industrie locale et de la communauté afin de développer, mettre en œuvre et utiliser les capteurs distribués, prouvant ainsi que des initiatives communautaires intelligentes peuvent être mises en place malgré un budget relativement modeste et obtenir une très bonne rentabilité des capitaux engagés dans de nombreux secteurs de la communauté locale.
L’équipe de CGI a pu développer une solution de propriété intellectuelle tout en bâtissant de nouvelles relations et en solidifiant des partenariats existants. Le gouvernement consolidé de Lafayette a pu soutenir la communauté avec une nouvelle plateforme d’Internet des objets à données ouvertes, permettant aux citoyens de mieux comprendre leur environnement. De jeunes élèves ont acquis de précieuses compétences techniques et ont découvert des concepts scientifiques dans leur propre cour. Des étudiants chercheurs ont côtoyé des professionnels du secteur dans le développement de projets en lien avec leurs études et ont grandement contribué aux travaux de recherche de LEaRN. Des leaders de l’industrie en ont appris davantage à propos des communautés intelligentes et sont intervenus pour améliorer leur environnement, ce qui a des bienfaits à long terme sur la main-d’œuvre locale.
L’équipe LEaRN continuera de développer ces résultats dans le cadre de son prochain projet, ayant pu constater l’incidence de la collaboration des communautés locales dans l’atteinte d’objectifs d’amélioration de la vie de tous.
Lisez notre rapport de responsabilité sociale 2020 pour en apprendre davantage sur la façon dont nos membres mettent à profit leurs compétences techniques et leur expertise pour soutenir les communautés au sein desquelles nous vivons et travaillons.
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