Pendant plus de 2 mois, 50 groupes représentant 34 nationalités se sont affrontés pour une zone dans les dix premiers de la World Data League (WDL) – une mission pour trouver des options durables pour problèmes sociaux à l’aide de données.
Le voyage a reculé en mars de cette année. Sur plus de 300 candidatures, 186 personnes ont été acceptées pour se joindre à la Ligue.
La Ligue s’est déroulée en 4 phases, avec des challenges sur des sujets allant des Transports Publics à l’Environnement. « Reconnaître les segments de route présentant des risques potentiels pour la sécurité » ou « Stratégies pour réduire les effets écologiques et sanitaires de la pollution » ont été quelques-unes des questions résolues par les groupes. Tous les obstacles et données ont été fournis par des villes comme Valle de Aburrá (Colombie) et Porto (Portugal), des entreprises privées comme PSE et OpenWeatherMaps, ou des laboratoires de recherche comme l’Urban Co-Creation Data Lab.
Les 10 premières équipes ont obtenu l’autorisation d’accéder aux finales de la WDL tout au long du tout premier week-end de juillet pour s’affronter sur une seule difficulté concernant la pollution sonore. Pendant une soixantaine d’heures, des personnes du monde entier ont travaillé sur « Améliorer le cadre de vie en diminuant le bruit en ville », une difficulté fournie par la Ville de Turin (Italie).
Le jury mondial a évalué les soumissions et choisi trois groupes pour présenter leur option à des experts sur ce sujet : Stefaan Verhulst, du GovLab de l’Université de New York ; Jan Potter, expert acoustique et président du groupe de travail Sound of Eurocities (un groupe de discussion sur le son Keeping an eye on Cities) ; et Enrico Gallo, directeur du service environnemental de la ville de Turin et coprésident du groupe de travail Bruit d’Eurocities.
Data Sloths, un groupe international formé par Alexander Obenauff (Allemagne), Carolina Bellani (Italie), Sonia Seyedallaei (Portugal) et Susan Wang (Australie), a été le grand gagnant de la toute première édition de la Ligue mondiale des données. Les 2e et 3e emplacements sont allés à deux groupes portugais : Tech Moguls et Kid of Jupyter.
Le service gagnant comprenait un modèle qui anticipe le bruit et les pics en soirée, une étude sur le l’opportunité de prédire les problèmes en utilisant les informations sur le niveau de bruit, et une structure pour incorporer le modèle pour la prise de décision et l’allocation des ressources. L’équipe a étudié les informations du quartier de la vie nocturne de San Salvario et a pris en compte les événements de football, les vacances publiques et le calendrier scolaire pour arriver à une prédiction de bruit horaire. Outre des procédures similaires à celles qui existent actuellement, telles que « Limiter la vente d’alcool après une certaine heure » ou « interdire la consommation d’alcool en plein air/activité d’établissement de restauration en plein air (après des heures spécifiques) », le service comprenait de nouvelles procédures telles que « Contrôles de mesure du bruit par entreprise propriétaire », et « Fournir des subventions au propriétaire d’entreprise pour permettre plus d’espace intérieur ». L’équipe a estimé qu’en suivant cette technique, la réduction sonore pourrait être de 5% à 15% (par rapport aux données des procédures pré-COVID), ayant un impact considérable sur le mode de vie des citoyens, le système de paiement des résidents et le système de santé publique.
En plus des concurrents, la Ligue consistait en de nombreux ateliers, tables rondes et activités mettant en vedette de nombreux invités internationaux.
Toutes les options présentées sont open source et publiées pour un accès et une utilisation publics sous un Licence MIT. La société WDL publiera un livre blanc d’ici septembre de cette année avec toutes les idées et connaissances acquises au cours de la Ligue. En faisant cela, WDL satisfera son objectif essentiel d’utiliser les données pour une société excellente et favorable.
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