Derecho administrativo y ciudades inteligentes

[m]ientras que se ha establecido una relación directa entre el gobierno local y las empresas, la smart city no se ha traducido por una relación similar con la sociedad civil; ésta ha quedado al margen de la definición de la smart city, aunque sea paradójicamente la receptora sus beneficios. En otras palabras, los ciudadanos pueden probar nuevas apps y acceder a nuevas bases de datos del ayuntamiento, pero no tienen los mecanismos para decidir si quieren una smart city y cómo debería ser. Lo quieran o no, se espera de ellos que sean smart citizens. (p. 6)

2.3. Gobernanza tecnocrática

Un tercer grupo de autores (Kitchin, 2014; Dirks, Keeling y Dencik, 2015 y Bouskela, Casseb, Bassi, De Luca y Facchina, 2016), caracteriza el nuevo modelo de Administración Pública que se genera a partir de las ciudades inteligentes, como una gobernanza tecnocrática. Con ello, se refieren al tipo de Administración Pública que basa sus decisiones de política pública en evidencia, producida a partir de los datos de la ciudad.

Dentro de esos autores se encuentran Dirks, Keeling y Dencik (2015), quienes, como parte del Instituto para el Valor Empresarial de IBM, venden las ciudades inteligentes como una herramienta de generación de soluciones inteligentes para resolver los grandes retos de las ciudades. De hecho, es precisamente esa la razón por la cual los autores destacan la inteligencia como uno de los tres elementos que componen las ciudades inteligentes. Según ellos, “[i]ntelligence —in the form of new kinds of computing models and new algorithms— enables cities to generate predictive insights for informed decision making and action. Combined with advanced analytics and ever-increasing storage and computing power, these new models can turn the mountains of data generated into intelligence to create insight as a basis for action” (p. 2).

Ese también es el caso de Bouskela, Casseb, Bassi, De Luca y Facchina (2016), quienes sostienen que las ciudades inteligentes pueden ayudar a superar los retos de gestión de las ciudades. ¿Cómo? Por medio de lo que comúnmente se conoce como una gobernanza tecnocrática. En palabras de los autores, “solamente se puede administrar aquello que se puede medir; por ello, uno de los puntos más importantes de las plataformas de Ciudades Inteligentes es exactamente basar su funcionamiento e instancias de decisión en la recopilación y análisis de los datos de la ciudad” (p. 49) (cursiva añadida).

Otro de los autores que ha planteado este nuevo modelo de gobernanza es Kitchin (2014), quien sin embargo tiene una visión crítica al respecto. Para este autor, la gestión de las ciudades a través de sistemas de recolección y análisis de datos promueve un modo tecnocrático de gobernanza urbana que puede atentar contra los intereses de las ciudades y contra los derechos de los ciudadanos. Por un lado, el modelo de la ciudad instrumentada⁵ hace que las ciudades se vuelvan vulnerables a virus, fallos de funcionamiento, accidentes y hackeos de seguridad que pueden ser devastadores. Así mismo, puede eventualmente generarles un bloqueo tecnológico (technological lock-in), así como una dependencia de determinadas corporaciones de tecnología (corporate path dependency). En lo que respecta a los ciudadanos, estos ven amenazada su privacidad, confidencialidad y su libertad de expresión, por medio de prácticas como la vigilancia tradicional (surveillance) y la vigilancia de datos (dataveillance). Así mismo, sus problemas son tratado como problemas puramente técnicos, olvidando las variables culturales, políticas y de capital social que los subyacen.

2.4. Gobernanza de datos

Por último, existe un cuarto grupo de autores (Van Zoonen, 2015; Gómez, 2015; Finch y Tene, 2015; Taylor, Richter, Jameson y Perez del Pulgar; 2016) que ve la gobernanza de datos urbanos como el nuevo modelo de Administración Pública que surge a raíz de las políticas de ciudades inteligentes y que se concentra principalmente en el manejo y administración de los datos que son recolectados y tratados en la ciudad. A diferencia de la gobernanza participativa y de la procrecimento, que apuntan a una distribución de la toma de decisiones entre actores, en este modelo de Administración Pública se pretende desarrollar un control más centralizado sobre los datos.

Este es por ejemplo el caso que plantea Van Zoonen (2015). Según este autor, la Administración Pública propia de las ciudades inteligentes se enfrenta a lo que él llama un problema super malvado (super wicked problem). Es decir, un problema que además de carecer de soluciones sencillas, es autocreado, tiene una falta de control central, una alta presión de tiempo y una falta de entendimiento sobre el caos inevitable que se ha generado a raíz de la falta de planeación. En concreto, Van Zoonen (2015) se refiere al problema de la administración de los datos que se recolectan y tratan en la ciudad, cuya magnitud dependerá de que se esté ante tratamientos inocentes de datos (datos impersonales recolectados para propósitos de vigilancia o de prestación de servicios) o ante tratamientos sensibles (datos personales recolectados para propósitos de vigilancia o de prestación de servicios).

En forma similar, Gómez (2015) aborda los problemas jurídicos que la Administración Pública de una ciudad digital debe enfrentar. Según este autor, la ciudad digital demanda “…una traslación de las cuestiones sobre derecho a la protección de datos y a la privacidad a las reglas esenciales de la organización administrativa. Pues solo la formalización de una estructura administrativa pública que siguiendo el símil del cerebro incorpore un adecuado sistema de información permitirá que la ciudad sea inteligente y no sólo esté tecnológicamente equipada” (p. 76) (cursiva añadida).

Por su parte, Finch y Tene (2015) describen el modelo de Administración Pública de las ciudades inteligentes como una plataforma que obtiene una visión exhaustiva de lo que pasa en la ciudad y agrega servicios vía aplicaciones dispares. Por eso, para garantizar que los datos de los ciudadanos no se conviertan en un instrumento de desigualdad y opresión, dicha Administración Púbica debe implementar —según Finch y Tene— sólidas protecciones de privacidad⁶, que permitan preservar el equilibrio de poder entre las personas y sus gobiernos municipales.

Un último ejemplo es el de Taylor, Richter, Jameson y Perez del Pulgar (2016). Para ellos, la Administración Pública de las ciudades inteligentes no puede ser un “corredor de datos” entre los ciudadanos y los contratistas del sector privado. Por el contrario, se debe convertir en un intermediario confiable, “developing its own data scientific agenda and fostering data scientific innovation within its own bureaucracy” (p. 30). En esa medida, debe ser una Administración Pública: i) con capacidad técnica interna para procesar y analizar datos, preservando su ventaja como circuito cerrado; ii) dispuesta a involucrarse activamente en la homogenización de la regulación de datos personales respecto del sector privado y del público y iii) preparada para ir más allá del paradigma de simple cumplimiento (compliance) de esa regulación.

Como se ve, esta segunda corriente teórica —enfocada en las políticas de ciudades inteligentes— está compuesta por tendencias analíticas muy diferentes. Así mismo, dentro de cada tendencia existen numerosas controversias en relación con la valoración de los nuevos modelos de Administración Pública local que se proponen. En esa medida, se está ante serias discusiones en relación con los beneficios y las amenazas que estos cambios pueden traer para los derechos de los ciudadanos, y en particular, sobre sus derechos a la intimidad y a la igualdad.

Conclusión

A partir de la revisión de gran parte de la literatura existente en la materia, hemos logrado obtener un panorama general sobre el estado de la reflexión. A diferencia de las discusiones formuladas en torno a las políticas de administración y gobierno electrónicos, que ya parecen estar concluidas, las discusiones frente a las políticas basadas en datos abiertos están aún en construcción.

De esta manera, existen avances importantes en materia de caracterización de los nuevos modelos de Administración Pública que se derivan de las políticas de Gobierno abierto y ciudades inteligentes. Así mismo, se identifican esfuerzos por determinar la evolución de los conceptos, así como por unificar categorías.

No obstante, aún hace falta desarrollar un mayor número de aproximaciones jurídicas que permitan entender tanto los cambios jurídicos que las Administraciones Públicas han tenido que adoptar para llegar a los nuevos modelos que aquí se plantean, como los que deben ser formulados para asegurar la prevalencia de los derechos de los ciudadanos. Esto último, en un contexto de innovación permanente en el que la tecnología le lleva ventaja al derecho.

Por último, consideramos que hace falta explorar visiones más críticas y menos complacientes sobre los modelos de Administración Pública a los que estamos llegando; en particular, en lo que respecta a las políticas públicas de gobierno abierto. Lo anterior, para no menospreciar los riesgos que apareja la concentración de datos (muchos de ellos personales) por parte del Estado.

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Notas

* Abogada cum laude y politóloga de la Universidad de Los Andes (Colombia), con maestría en Derecho Administrativo de la Universidad del Rosario (Colombia). Estudiante del doctorado en Derecho de la Universidad de Washington, Seattle.

¹ Definida como “el conjunto de actuaciones que implican la utilización de las TIC en la organización interna de la administración” (Gascó, 2014, p. 18).

² Definido como “actuaciones que implican la utilización de las TIC en las relaciones externas entre la administración y el gobierno y los ciudadanos y las empresas” (Gascó, 2014, p. 18).

³ Entendidos como la información publicada “en formatos estándar, abiertos e interoperables, para facilitar su acceso y permitir su reutilización” (Gascó, 2014, p. 36).

⁴ Que según el autor pueden subdividirse en: el compromiso cívico, la inteligencia cívica, el control social y la participación colaborativa.

⁵ Aquella que a través del Internet de las cosas recoge datos abundantes, sistemáticos, dinámicos y relativamente baratos sobre las actividades y procesos de la ciudad, permitiendo su análisis en tiempo real y formas adaptativas de gestión y gobernanza.

⁶ Entre ellas, propone, por ejemplo, derechos de acceso, que le permitan a los titulares de los datos recolectados ver qué datos suyos están siendo tratado por la Administración Púbica y con qué finalidades.

3

Ville intelligente et libertés, le compromis nécessaire

Jean Harivel^*

Aux XIe et XIIe siècles, les villes sont synonymes de liberté. D’après la Professeure Claude Gauvard¹, les villes revendiquent leur autonomie dès le XIIe siècle. Elles obtiennent des seigneurs, en échange d’importantes contreparties financières, un certain nombre de privilèges en matière de justice, de défense des biens. Dans le Nord de la France, on signe des chartes de franchises, dans le Sud, des chartres consulaires. Alors qu’à la campagne, une grande partie de la population est asservie, en ville, même le manant est considéré comme un homme libre.

Au XXIe siècle, les villes s’équipent pour devenir des villes intelligentes, en anglais smart city. Cette évolution est dictée par la volonté d’économiser les énergies, de rendre la ville plus agréable à vivre. Rendre les villes intelligentes et durables, c’est essayer de diminuer l’impact environnemental, mais, également, de repenser en profondeur les modèles d’accès aux ressources, les transports, la gestion des déchets, la climatisation des édifices et surtout la gestion de l’énergie (production, acheminement, etc.). Selon Rudolf Giffinger², les villes intelligentes se classent selon 6 critères : économie, mobilité, environnement, habitat, mode de vie et administration.

Pour devenir intelligentes, les villes doivent marier collecte de masse des données, ou big data, et algorithmes. Ce mariage peut porter atteinte aux libertés individuelles et renverser l’histoire, la campagne conservant les libertés que les villes restreindrez.

I - Une collecte de masse de données

Pour déterminer les actions à entreprendre pour rendre la ville intelligente, il est nécessaire de collecter des informations en temps réel sur le fonctionnement de la ville. Ces données sont collectées directement ou indirectement sur l’espace public : les voies publiques de surface (rues, trottoirs) ; les infrastructures publiques souterraines (réseaux) ; les infrastructures publiques aériennes (éclairage public, capteurs de pollution, etc.) ; les bâtiments publics (hôpitaux, mairies, bibliothèques, etc.). Ces informations, analysées, rapprochées et enrichies, évaluées doivent permettre de déterminer les actions permettant d’aboutir aux résultats souhaités : amélioration de la gestion des villes en matière d’infrastructures publiques, de réseaux de distribution ou de télécommunications, de transports (transports publics, routes, voitures intelligentes, covoiturage, etc.), des services et de l’administration. La collecte des données peut être de natures différentes : anonymes ou non, à but statistique, de surveillance, de service. Dans un article³, Liesbet van Zoonen place les données dans un référentiel à deux dimensions : données collectées pour des raisons de service ou de surveillance, et données à caractère personnel ou anonymes. Elle situe ainsi les données collectées dans 4 quadrants : données à caractère personnel collectées dans un but de service, données anonymes collectées dans un but de service, données à caractère personnel collectées dans un but de surveillance et données anonymes collectées dans un but de surveillance.

A - Données collectées dans un but de service

Ces données à caractère personnel ou non sont collectées afin que la ville soit dans la capacité à fournir un service de qualité. Les données à caractère personnel collectées par les administrations locales sont les données de l’état civil des habitants, les adresses, le type de logement, le nombre d’occupants d’un logement, les données liées aux élections ou au travail. Ces données peuvent être les données recueillies lors d’un recensement ou de toute autre démarche administrative. Ces données servent à améliorer les services fournis ou à déterminer le dimensionnement de certains services (transports en commun, écoles, cantines, bibliothèques, etc.).

En matière de chauffage urbain, si la municipalité dispose de plusieurs sources de chaleur, ces sources peuvent être utilisées de façon à optimiser la production des calories tout en minimisant les impacts environnementaux. Les données recueillies sont géolocalisées car la fourniture de calories pour l’immeuble ou les immeubles concernés est définie en fonction de leur position dans le réseau et tous les immeubles ne sont pas sur des réseaux interopérables. En France, il existe des expériences d’optimisation des sources de calories utilisant la géothermie, la biomasse ou des énergies fossiles. DALKIA, filiale de EDF, a ainsi développé des centres de surveillance des réseaux de calories dans des villes nouvelles ou des quartiers homogènes. Il s’agit de DESC ou Dalkia Energy Savings Center. Le premier Desc a été mis en service en avril 2013 à Paris-La-Défense, centre d’affaires près de Paris, regroupent des immeubles de bureau dans une zone géographique restreinte. Dalkia déploie actuellement 6 autres plateformes en région et parmi celles-ci, le Desc de la région Sud-Ouest. Opérationnel depuis la fin de l’année 2015, il est configuré pour superviser la gestion énergétique des clients des régions Midi-Pyrénées, Limousin, Aquitaine et Poitou Charentes. 2 000 installations sont connectées au Desc. Les données recueillies ne concernent que la demande calorifique d’immeubles et non d’appartements. La mise en place du DESC commençant par un audit des installations et une comparaison des résultats obtenus par comparaison avec des immeubles identiques par rapport à un comportement type en fonction de la rigueur climatique.

Concernant l’amélioration et la fluidité du trafic urbain, certaines villes dont Nice ont mis en œuvre des programmes facilitant le stationnement des véhicules en indiquant en fonction de la position du véhicule les emplacements de stationnement disponibles proches dudit véhicule, évitant ainsi la congestion du trafic liée à la recherche d’une place libre.

A Paris, la géolocalisation des bus de la RATP associée aux données concernant le trafic routier urbain, permet d’afficher au niveau des stations d’arrêt des bus, le délai d’attente du prochain bus.

B - Données dans un but de surveillance

Les données collectées peuvent aussi l’être dans un but de surveillance. Les caméras de vidéosurveillance aux abords des stades permettent de surveiller les mouvements de foule et peuvent permettre d’anticiper certaines congestions en ouvrant d’autres accès ou en indiquant des voies secondaires d’accès via des tableaux d’affichage. Ces mêmes données peuvent aussi être utilisées par les forces de police pour rechercher les auteurs d’un délit.

De la même manière, le contrôle des feux de signalisation routiers peut être assuré en fonction du trafic constaté sur un axe de circulation ou sur les axes convergents. Ces données peuvent être complétement anonymes (comptage des véhicules par des capteurs au sol détectant le passage des véhicules) ou par surveillance par des caméras et traitement de l’image. Les données de surveillance du trafic sont également utilisées pour améliorer le transit des véhicules et donc améliorer le service rendu. Parfois, le service consiste simplement en une information, par exemple à Paris, selon le nombre de voitures engagées sur les boulevards périphériques autour de Paris, le délai moyen d’accès à certaines portes est calculé en temps réel et affiché sur des panneaux lumineux, informant ainsi les conducteurs sur la fluidité du trafic. Ces informations sont également affichées avant l’entrée sur cet axe routier permettant ainsi aux conducteurs de décider d’emprunter cette voie ou de tenter de prendre un autre itinéraire. Mais les caméras de trafic peuvent également détecter des infractions à la conduite et provoquer l’émission de procès-verbaux sanctionnant l’infraction.

Mais les données recueillies peuvent l’être dans un but plus coercitif et donc limiter la liberté de décision des individus.

II - Une collecte coercitive

Les données à caractère personnel ou non, collectées pour améliorer certains services ou optimiser la consommation d’énergie peuvent également être utilisées pour obliger l’individu à modifier son comportement, restreignant ainsi sa liberté de choix. Les traitements automatiques des données collectées pour l’amélioration du service peuvent ainsi devenir des données utilisées pour sanctionner des individus.

A - Surveillance liberticide

L’apprentissage des règles de vie en communauté est réalisé par les jeunes enfants au travers de la surveillance des éducateurs, parents ou autres, et d’injonctions et réprimandes. Le jeune enfant apprend ainsi certaines règles de vie en communauté : le respect de l’autre, la politesse, le respect de la propriété, toutes les règles du savoir-vivre. Cet apprentissage est ponctué d’injonctions : « il ne faut pas …, fais ceci, fais cela, … », voire de sanctions si ces injonctions s’avèrent insuffisantes.

Dans la ville intelligente, il peut en être de même pour les individus. Dans l’exemple du contrôle des sources d’énergie donc de la consommation de cette énergie, les injonctions existent au travers de campagnes de sensibilisation. Mais, la loi pour la transition énergétique⁴ demande un contrôle du respect de ces injonctions. Le Conseil constitutionnel a sanctionné certains articles de la loi dont l’article 6 au nom du droit à la propriété.

Aujourd’hui, si des initiatives comme le DESC de DALKIA permettent de contrôler globalement au niveau d’un immeuble, la consommation d’énergie, certains dispositifs de comptages relèvent des consommations au niveau d’un appartement, voire d’une pièce d’habitation. Ainsi, les compteurs électriques intelligents ou smart-grid, appelés Linky en France, permettent de surveiller en temps réel la consommation électrique au niveau d’un individu. Ces compteurs « communicants » sont installés progressivement sur le territoire français depuis fin 2015. Ils permettent de connaître la consommation instantanée de l’appartement donc de déduire si cet appartement est occupé, mais aussi les heures où certaines consommations apparaissent induisant une activité précise : cuisine, télévision, sommeil, … mettant ainsi sous surveillance un logement individuel et non plus un immeuble. Ces compteurs sont également capables, si les éléments ménagers connectés le permettent, de contrôler l’activité de ces éléments en les éteignant, par exemple des radiateurs électriques, ou même de couper l’alimentation générale ou réduire la puissance disponible de l’appartement pour un délestage, voire interdire l’utilisation de certains équipements aux heures de consommation énergétique de pointe. De tels compteurs permettraient aussi aux municipalités de connaître les jours de location d’un logement meublé et donc d’en déduire le non-respect des législations locales difficile aujourd’hui à détecter précisément. Les villes de New-York aux États-Unis ou de Paris en France cherchent à détecter ces locations pour les taxer et protéger les hôtels traditionnels.