Construction d'une application sur-mesure pour la police de l'environnement
Chez Quantmetry, nous avons récemment travaillé sur une mission passionnante qui a nécessité à la fois nos expertises ‘AI Product’ et ‘Data & Sustainability’, en étroite collaboration avec l’Office Français de la Biodiversité.
Contexte
Le projet
L’Office Français de la Biodiversité (OFB) a pour mission de préserver la biodiversité et de gérer les milieux naturels en France. Pour cela, il fournit des données et des analyses géographiques à la police de l’environnement, qui doit assurer la surveillance et le contrôle de l’état des milieux aquatiques et terrestres. Afin d’optimiser cette mission, l’OFB a fait appel à Quantmetry afin de construire une application sur mesure pour identifier les zones à contrôler en priorité.
L’objectif de cette application sur-mesure est de réaliser des diagnostics territoriaux et des analyses afin de traiter et/ou contrôler les zones terrestres à risques (identifier les petites retenues d’eau, viser des zones où il y a des lacs notamment dans les régions montagneuses, identifier les endroits atypiques…). Il est destiné aux agents sur les territoires réalisant pour le compte de l’OFB des missions de connaissance ou de police de l’environnement (chefs de service, inspecteurs de l’environnement, techniciens, géomaticiens).
Les équipes Quantmetry impliquées
Au sein de notre expertise ‘Data & Sustainability’, nous sommes convaincus que les données pilotables et activables sont l’un des facteurs indispensables à l’atteinte des objectifs de développement durable des entreprises et organisations, à moyen et long terme. Nous avons développé une compréhension approfondie des enjeux environnementaux et sociétaux, ce qui nous permet de proposer des solutions innovantes notamment pour évaluer et réduire l’impact des activités sur la biodiversité, les milieux terrestres ou aquatiques.
L’expertise ‘AI Product’ de Quantmetry repose sur une méthodologie propriétaire et versionnée qui nous permet de concevoir et de mettre en œuvre des solutions IA sur-mesure, efficaces et robustes. Notre approche est centrée sur les besoins spécifiques de nos clients et nous travaillons en étroite collaboration avec eux pour développer des solutions adaptées à leurs enjeux métiers.
Comment cadrer ce projet de manière efficace ?
Afin de mener à bien le cadrage de la mission, nous avons réalisé un DiagFlash de 2 mois. Ce dernier est la première brique de la méthodologie développée chez Quantmetry au sein de nos expertises : La Quant’Approach
Figure 1 : Le planning du DiagFlash
Durant cette phase, nous avons organisé 8 ateliers (2 x IT et 6 x Métier/Data) avec les représentants de l’Office de la Biodiversité et du Bureau de recherches géologiques et minières (BRGM), et avec les utilisateurs finaux ciblés.
Ces ateliers ont permis de définir et valider la conception de l’application sur 3 niveaux :
- Le niveau fonctionnel avec 3 thématiques métier, 5 besoins, 4 process cible et 1 maquette définis et validés
- Le niveau data avec 301 indicateurs explorés et 4 types d’analyses pertinentes identifiés et documentés
- Le niveau IT avec une architecture technique définie et livrée en collaboration avec BRGM comme prérequis pour le démarrage de la phase de développement
Dans une optique de délivrer ce projet avec des méthodes Agiles, nous avons détaillé et priorisés, au cours de 3 streams, 56 users stories (US), correspondant à des fonctionnalités avec des critères d’acceptation
Comment livrer l’application adéquate aux utilisateurs ?
Des méthodes Agiles pour répondre aux enjeux des utilisateurs
L’objectif de la solution est de fournir aux utilisateurs finaux une interface ergonomique pour la visualisation et la manipulation des données mises à disposition. Les thématiques abordées dans un premier temps par le projet portent sur les pollutions diffuses et sur les aspects quantitatifs de la ressource en eau.
L’application doit proposer des représentations graphiques et différentes fonctions de filtres successifs, permettant aux utilisateurs de croiser et de combiner les informations dans le temps et dans l’espace, de manière fluide et ergonomique.
Pour réussir à développer l’interface, nous avons l’habitude de travailler avec des méthodes Agiles. Le temps et le budget étant fixe, nous avons priorisé les nouvelles fonctionnalités, et nous avons étalé le développement des 56 User Stories sur 6 sprints.
Dans la mise en place de tout projet de développement, l’objectif principal est de fournir un produit viable avec le minimum de fonctionnalités nécessaires, communément appelé le MVP (Minimum Viable Product).
Figure 2: Le planning de la phase de développement
Le sprint technique, un pré-requis pour une application réussie
Pour y parvenir, il est essentiel de suivre un processus rigoureux, en commençant par un sprint de mise en place des environnements techniques nécessaires à l’architecture et l’infrastructure du (sprint 0). Cette « coquille vide » contenant toutes les briques techniques servira ensuite à héberger les fonctionnalités et tester rapidement le projet dans des conditions réelles, en utilisant de vraies données et en le soumettant à de vrais utilisateurs.
Les principaux travaux menés durant ce sprint étaient :
- Mettre en place les environnements pour développer l’application
- Préparer l’infrastructure de la solution
- Configurer la chaine de CI (continuous integration) / CD (continuous delivery)
Des sprints de développement permettant à l’utilisateur une rapide prise en main de l’application
Les sprints de développement qui ont suivi ont été essentiels pour la création et le test des fonctionnalités, en respectant des rituels précis pour assurer leur qualité. `
Dans notre projet Agile, nous avons rencontré un défi lors du sprint 2, lorsque nous avons constaté que certaines User Stories n’apportaient pas de valeur ajoutée. Nous avons donc décidé de revoir la priorisation des User Stories et d’identifier d’autres fonctionnalités indispensables que nous avons ensuite priorisées. Grâce à notre approche Agile, nous avons pu mener cet exercice de manière efficace et adapter notre processus de développement pour offrir une expérience utilisateur améliorée.
Les fonctionnalités développées lors des sprints comprennent :
- la sélection de thématiques et sous-thématiques (pollutions diffuses, petits plans d’eau …)
- la navigation cartographique
- la personnalisation des paramètres de maille et de temps (1,5 et 10 km)
- l’affichage des indicateurs et des coordonnées (concentration en Nitrates, en Phosphates …)
- la visualisation de l’évolution temporelle
D’autres fonctionnalités complémentaires visent à offrir une expérience utilisateur plus complète et flexible dans l’exploration des données cartographiques :
- la création et gestion de filtres, l’export de données,
- des améliorations de convivialité telles que l’affichage des unités, l’alignement des couleurs, la légende et les fonctionnalités d’export
Figure 3 : Aperçu de l’interface de la web app
Une fois les développements livrés aux utilisateurs, des sprints appelés « de qualification » sont ensuite utilisés pour corriger les éventuelles anomalies (ou bugs) qui subsistent et/ou pour ajouter de nouvelles fonctionnalités, afin de fournir le MVP : « Minimal Viable Product » (Produit Minimal Viable).
En moins de 4 mois, les utilisateurs ont pu dégager rapidement de la valeur avec la solution déployée en production dans leur environnement IT.
Tout au long du processus de développement, nous nous sommes engagés à assurer le transfert de compétences pour rmettre aux utilisateurs et aux équipes IT de prendre en main le produit en fin de projet et d’être autonomes dans son usage et son support technique.
Conclusion
Chez Quantmetry, nous sommes convaincus que les technologies AI ont un rôle important à jouer dans la promotion de la durabilité et dans la création de produits innovants.
Avec nos deux expertises, ‘Data & Sustainability’ et ‘AI Product’, nous sommes en mesure d’apporter des solutions personnalisées et adaptées à une variété de projets au service du Développement Durable. Grâce à l’utilisation de technologies innovantes et à une approche personnalisée, il est possible de créer des solutions adaptées aux besoins spécifiques de chaque organisation et de chaque projet.
Nous sommes fiers de notre engagement envers l’innovation responsable et la création de valeur pour nos clients. Nous pensons que notre approche combinant des compétences techniques de pointe et une compréhension approfondie des enjeux environnementaux et sociétaux eut aider à construire un avenir plus durable pour tous.
Nous sommes convaincus que nous pouvons apporter une contribution significative à la transformation numérique et environnementale en cours, et nous sommes impatients de continuer à travailler avec nos clients pour relever les défis complexes de notre époque.
Contactez nos expertises ‘Data & Sustainability’ et ‘AI Product’ pour en savoir plus !
Les membres de l’expertise AI Product conçoivent, développent et industrialisent des produits IA de plus en plus complexes (Web et mobile apps, API, etc.) en s’appuyant sur une approche « ROIste ».
Head of AI Product
Fullstack developper et data scientist, je mets mon expérience software au service de la data. Je promeus des méthodes agiles et centrées sur l'utilisateur final auprès de mes équipes pour apporter toujours plus de valeurs à mes clients.
Senior Data Product Owner
Data Product Owner avec 5 ans d'expérience en conseil, chargé de faciliter la transformation data des clients de divers secteurs depuis les objectifs stratégiques IA jusqu’à l'industrialisation de la solution : cadrage et définition du besoin, détection des cas d’usage et priorisation, exploration Data, gestion et suivi de la mise en œuvre des cas d’usage, accompagnement au changement, gestion et suivi du déploiement et de l’industrialisation.
Senior Manager
Senior Manager chez Quantmetry, Julie s'appuie sur ses expériences opérationnelles & de conseil dans la Supply Chain et le Développement Durable, pour accompagner les différentes fonctions de l'entreprise dans l'identification et le déploiement de cas d'usage Data & IA
Data Product Owner
En tant que Data Product Owner, je suis chargé de définir la feuille de route d’un produit, préciser les spécifications fonctionnelles, gérer le backlog et prioriser les tâches afin de livrer un produit à l'utilisateur final.