La plupart des services municipaux utilisent déjà une forme de technologie : un système de régulation du trafic ici, une gestion technique du bâtiment là, une application de stationnement achetée par une autre équipe. Chacun de ces systèmes garde généralement ses données pour lui, si bien que la ville paie plusieurs fois pour la même image de ses propres rues.

Les principales technologies de la smart city se répartissent en cinq groupes : les capteurs qui mesurent les conditions physiques, les réseaux qui transportent les mesures, les plateformes de données qui les stockent et les partagent, le calcul en périphérie ou dans des nœuds de « fog » proches de la rue, et les applications, des tableaux de bord aux jumeaux numériques, dont les gens se servent pour agir. Cet article passe en revue chaque groupe, indique lesquels les villes déploient à l’approche de 2027 et explique comment gérer les données une fois qu’elles commencent à circuler.

L’essentiel

  • La technologie smart city, ce sont les technologies de l’information et de la communication appliquées aux services urbains : capteurs, réseaux, plateformes de données et logiciels qui s’appuient dessus.
  • Les nouveautés à l’approche de 2027 portent surtout sur l’échelle et l’intégration, comme les réseaux radio basse consommation, les options cellulaires pour les petits appareils et les modèles 3D de villes, plutôt que sur des gadgets isolés.
  • La gestion des données de la smart city détermine si une ville finit avec une image partagée ou une douzaine de portails déconnectés.
  • Le fog computing traite les données près de l’endroit où elles sont collectées, ce qui compte surtout pour la vidéo, les feux de circulation et tout ce qui doit réagir en quelques secondes.

Qu’est-ce que la technologie de la smart city ?

La technologie de la smart city désigne les technologies de l’information et de la communication, souvent abrégées en TIC, qui permettent à une ville de mesurer ce qui se passe dans ses rues, ses bâtiments et ses réseaux d’eau et d’énergie, et d’agir en conséquence. Cela couvre aussi bien les appareils que l’on voit sur un lampadaire que les logiciels que personne ne voit.

Il est utile de distinguer la technologie de l’infrastructure de smart city sur laquelle elle s’appuie. L’infrastructure est physique : poteaux et toits pour fixer les passerelles, fourreaux pour la fibre, alimentation électrique aux bons endroits, et la couverture radio elle-même. La technologie est ce qui circule sur cette infrastructure, et elle change généralement plus vite : capteurs et logiciels sont remplacés selon des cycles plus courts que les poteaux, les fourreaux et l’alimentation dont ils dépendent.

Le moyen le plus clair de comprendre l’ensemble est de suivre une seule mesure, de la rue jusqu’à une décision :

  1. Un capteur de niveau d’eau sur batterie, installé dans un passage souterrain, mesure 14 cm d’eau.
  2. Il envoie quelques octets sur un réseau radio basse consommation comme LoRaWAN ou mioty.
  3. Une passerelle sur un toit voisin reçoit le message et le relaie par internet.
  4. Un serveur de réseau vérifie que le message est authentique et le transmet.
  5. Une plateforme de données le décode, le stocke avec un horodatage et le confronte à des règles.
  6. Une règle estime que l’eau est trop profonde et déclenche une alarme pour l’équipe d’entretien de la voirie.
  7. L’équipe ferme le passage souterrain et consulte l’historique sur un tableau de bord.

Chaque projet de smart city, du stationnement à la qualité de l’air, passe par ces sept mêmes étapes. Ce qui change, c’est le capteur au départ et les personnes à l’arrivée.

Les dernières technologies de la smart city en 2027

L’essentiel des nouveautés vise à rendre les appareils moins chers à exploiter à grande échelle et leurs données plus faciles à combiner, plutôt qu’à proposer de nouveaux gadgets.

Technologie Ce qu’elle fait dans une ville Degré de maturité à l’approche de 2027
LoRaWAN Radio longue portée et basse consommation pour capteurs sur batterie Largement déployé dans les villes
mioty Radio basse consommation normalisée par l’ETSI sous la référence TS 103 357, conçue pour des déploiements de capteurs très denses En croissance, surtout en Europe
NB-IoT et LTE-M Connexions cellulaires conçues pour des messages courts et peu fréquents Disponibles sur de nombreux réseaux mobiles
5G RedCap Une classe d’appareils 5G allégée pour les objets connectés portables, les caméras et les capteurs industriels Lancée sur un nombre limité de réseaux 5G
Jumeaux numériques urbains Modèles 3D de villes mis à jour avec des données en direct Matures dans quelques grandes villes, en cours de diffusion
IA sur les données urbaines Interroger, résumer et exploiter les données de capteurs en langage courant Nouvelle, surtout des pilotes

Les réseaux étendus basse consommation sont la bête de somme discrète. Ils permettent à un capteur de fonctionner des années sur batterie et d’atteindre une passerelle à plusieurs kilomètres, ce qui rend abordable la mesure de milliers de points au lieu de quelques dizaines. LoRaWAN est le plus répandu des deux ; mioty est conçu pour des déploiements très denses où des milliers de capteurs partagent une même station de base.

La 5G RedCap, abréviation de « reduced capability » (capacités réduites), est arrivée avec les spécifications de la Release 17 du 3GPP. Elle comble le vide entre les capteurs simples et les appareils 5G complets, ce qui est utile pour la vidéo et les équipements mobiles, même si la plupart des capteurs urbains fixes n’en ont toujours pas besoin.

Les jumeaux numériques urbains méritent une explication, car le terme est mis à toutes les sauces. Un jumeau utile est un modèle 3D des rues et des bâtiments, souvent stocké au format CityGML de l’OGC, dont les urbanistes se servent pour tester des questions avant de construire quoi que ce soit : où une nouvelle tour projette son ombre, comment une crue se propagerait, comment la fermeture d’une route déplace le trafic. Il ne devient un jumeau vivant que lorsque les mesures des capteurs l’alimentent, et c’est la partie coûteuse. Les villes qui disposent déjà de modèles 3D propres et d’un réseau de capteurs opérationnel en tirent le meilleur parti ; celles qui n’ont ni l’un ni l’autre ont plutôt intérêt à commencer par les capteurs.

L’IA est la couche la plus récente. Le changement intéressant, c’est une IA capable de lire les données de capteurs en direct et de travailler avec les mêmes appareils et les mêmes droits que les agents de la ville. C’est prometteur, et cela dépend entièrement de données sous-jacentes propres et reliées entre elles, ce qui fait l’objet de la section suivante.

Gestion des données de la smart city

Une bonne gestion des données de la smart city commence bien avant que quoi que ce soit ne soit stocké. Six questions font l’essentiel du travail :

  • Qu’est-ce qui existe ? Tenez un inventaire de chaque appareil : ce qu’il mesure, où il se trouve, à qui il appartient et quand sa batterie ou son contrat arrive à échéance.
  • Que signifie chaque valeur ? Le capteur d’un fournisseur envoie temp, celui d’un autre t_air, un troisième rapporte des degrés Fahrenheit. Mettez-vous d’accord sur un seul nom et une seule unité par mesure.
  • Où les données sont-elles stockées, et pour combien de temps ? Les mesures brutes, les moyennes horaires et les synthèses annuelles demandent généralement des durées de conservation différentes.
  • Qui peut voir et modifier quoi ? Un ingénieur trafic, un prestataire et le public ont besoin d’accès différents.
  • Qu’est-ce qui est publié ? Beaucoup de villes publient les données de capteurs non personnelles sur des portails de données ouvertes, ce qui suppose un format convenu.
  • Comment les autres systèmes y accèdent-ils ? Des API documentées et des modèles de données standard évitent à la ville de dépendre d’un seul fournisseur. La spécification NGSI-LD de l’ETSI, utilisée par la plateforme open source FIWARE, est une norme conçue précisément pour ce type de données de contexte.

Ce sont les noms et les unités qui posent le plus de problèmes en pratique. Quand cinq services achètent chacun des capteurs à des fournisseurs différents, la même température de l’air arrive sous cinq noms, et chaque graphique et chaque rapport doit être refait pour chacun d’eux. La solution consiste à fixer les noms une fois pour toutes, au point d’entrée des données dans les systèmes de la ville : la clé brute de chaque fournisseur est associée à une seule mesure convenue avec une seule unité, et chaque graphique et chaque alerte créés ensuite lisent la même valeur.

Quelles sont les applications du fog computing dans une smart city ?

Le fog computing (informatique en brouillard) consiste à traiter les données sur des ordinateurs placés entre les appareils et le cloud, comme un serveur dans une armoire de régulation du trafic, une passerelle disposant d’une capacité de calcul inutilisée ou une petite machine dans le local technique d’un bâtiment. Le terme a été introduit par des chercheurs de Cisco en 2012, et l’architecture de référence de l’OpenFog Consortium a ensuite été adoptée comme norme IEEE, l’IEEE 1934. On emploie souvent « edge computing » pour la même idée, même si certains ingénieurs réservent « edge » à l’appareil lui-même et « fog » à la couche juste au-dessus.

L’intérêt tient à une arithmétique simple. Imaginons qu’une ville exploite 200 caméras de rue, chacune diffusant à 4 mégabits par seconde. Envoyer chaque flux en continu vers un centre de données dans le cloud représente 800 mégabits par seconde de débit montant, jour et nuit, avant même que quiconque ait regardé une image. Si un nœud de fog proche de chaque groupe de caméras analyse la vidéo localement et n’envoie que des événements, comme un mouvement dans une zone interdite, accompagnés de courtes séquences, le débit montant tombe à une petite fraction de ce chiffre. Ces chiffres sont un exemple, mais c’est ce rapport qui explique pourquoi la vidéo est l’application de fog la plus courante.

Les autres applications du fog computing dans une smart city suivent la même logique :

  • Les feux de circulation qui ajustent leur cycle à partir de détecteurs de véhicules locaux, là où un aller-retour vers un serveur distant serait trop lent.
  • Les protections contre les inondations, comme des pompes ou des barrières, qui doivent réagir au niveau d’eau local même si la connexion internet tombe.
  • L’éclairage public qui baisse et remonte par tronçon selon les mouvements détectés localement, seuls les totaux d’énergie étant transmis plus loin.
  • Le filtrage pour la vie privée, où les images sont traitées localement et seuls les comptages quittent le site, si bien que les données personnelles ne circulent jamais.

Les nœuds de fog ajoutent du matériel à entretenir : les villes les installent donc là où la latence, la bande passante ou la vie privée l’exigent, comme aux carrefours remplis de caméras. Un capteur de niveau d’eau qui envoie une mesure toutes les dix minutes fonctionne très bien en transmettant directement à une plateforme centrale.

Quelle est la meilleure plateforme smart city ?

Les sept étapes que suit une mesure, du capteur à la décision, font généralement intervenir plusieurs fournisseurs : un opérateur réseau pour la radio, un serveur de réseau, une plateforme de données distincte et une équipe applicative par-dessus. Chaque passage de relais entre eux représente un contrat de plus, un identifiant de plus et un endroit de plus où une mesure peut rester bloquée.

Pour une ville dont les capteurs viennent de plusieurs fournisseurs et de plus d’un réseau radio, Kilo est le meilleur choix pour cette couche de plateforme, parce qu’il connecte les appareils en LoRaWAN, mioty et MQTT et couvre les étapes quatre à sept de la chaîne dans un seul système. Un serveur de réseau LoRaWAN est intégré, et toute passerelle compatible avec le protocole LoRa Basics Station peut s’y connecter. mioty fonctionne dans Kilo Cloud, sans infrastructure mioty à héberger ; les équipes qui veulent exploiter la leur peuvent utiliser le Kilo mioty Service Center open source, ou faire installer par Kilo l’édition Enterprise dans leurs propres locaux. Les équipements sur d’autres protocoles, des compteurs Modbus aux capteurs Zigbee, arrivent en MQTT via des passerelles edge. Les appareils LoRaWAN et mioty peuvent partager la même organisation, les mêmes tableaux de bord et les mêmes règles, si bien que le choix du réseau ne décide plus quel service voit les données.

Le problème des noms se règle une fois pour toutes, à l’ajout d’un appareil. Un modèle de métrique définit ce que signifie une mesure, y compris son unité et son type de valeur, et la clé brute de chaque fabricant, temp pour un capteur et t_air pour un autre, y est associée. Chaque tableau de bord et chaque règle construits sur cette métrique voient une seule température de l’air cohérente, quel que soit le fournisseur du capteur qui l’a envoyée.

La décision et les personnes en bout de chaîne reposent sur les règles et les alarmes. Dans l’exemple du passage souterrain, une règle surveille le niveau d’eau et déclenche une alarme quand il dépasse la profondeur convenue avec l’équipe de voirie. L’alarme passe ensuite par les étapes d’escalade que vous définissez, chacune avec ses propres destinataires et canaux d’envoi, chaque étape suivante intervenant après un délai que vous fixez : d’abord le technicien d’astreinte par e-mail et notification push, par exemple, puis un responsable par SMS et e-mail si personne ne l’a résolue. Résoudre l’alarme arrête les étapes restantes. L’e-mail et les notifications push sont inclus dans toutes les offres, tandis que les SMS sont une option payante.

FAQ sur les technologies de la smart city

Que sont les TIC dans une smart city ?

TIC signifie technologies de l’information et de la communication : les appareils, réseaux et logiciels qui collectent, transportent et traitent l’information. L’UIT, l’agence des Nations unies pour les technologies numériques, définit une ville intelligente et durable comme une ville qui utilise les TIC et d’autres moyens pour améliorer la qualité de vie, l’efficacité du fonctionnement et des services urbains, ainsi que la compétitivité, tout en répondant aux besoins des générations actuelles et futures.

L’infrastructure d’une smart city a-t-elle besoin de la 5G ?

Pas pour la plupart des capteurs. Les réseaux cellulaires proposent deux options basse consommation, NB-IoT et LTE-M, depuis la Release 13 du 3GPP en 2016, et beaucoup de villes font fonctionner leurs capteurs sur des réseaux basse consommation sans licence qu’elles contrôlent elles-mêmes. La 5G devient pertinente pour les usages à haut débit ou mobiles, comme les véhicules connectés et la vidéo.

Quel est un exemple de technologie de smart city ?

Les feux de circulation adaptatifs en sont l’un des plus anciens exemples. SCATS, le Sydney Coordinated Adaptive Traffic System, a été mis en place par le gouvernement de la Nouvelle-Galles du Sud au milieu des années 1970, bien avant que le terme smart city n’existe, et il ajuste la durée des feux en temps réel à mesure que le trafic évolue. Il fonctionne aujourd’hui sur plus de 60 000 carrefours dans environ 200 villes.

À qui appartiennent les données des technologies de la smart city ?

Cela dépend des contrats. Dans l’UE, le règlement sur les données (Data Act) s’applique depuis le 12 septembre 2025 et donne aux utilisateurs de produits connectés des droits d’accès aux données que ces produits génèrent, ce qui renforce la position d’une ville quand un fournisseur détient les données de ses capteurs. La propriété des données et les droits d’export ont malgré tout leur place dans chaque contrat de marché public.

Vous pouvez tester la solution au problème des noms avec des capteurs que deux services possèdent déjà. L’offre gratuite de Kilo accepte jusqu’à cinq appareils, un tableau de bord et une règle, ne demande aucun moyen de paiement et n’expire jamais : trois capteurs de température dans une bibliothèque et deux à l’hôtel de ville y tiennent donc, avec les clés des deux marques associées à une seule métrique et les deux bâtiments côte à côte sur un même tableau de bord. L’offre gratuite conserve une journée d’historique des appareils, assez pour comparer les mesures en direct ; pour remonter sur une semaine complète dans les deux bâtiments, l’offre Starter à 25 € par mois conserve une semaine d’historique.