Bridging or widening the divide? Exploring the role of AI technology in Smart City Development Efficiency and Spatial-temporal Divergence in China

Les villes sont des organismes complexes, en croissance et en changement constants, mais à mesure qu'elles s'étendent, elles développent souvent des maux chroniques : embouteillages, pollution de l'air et épuisement des ressources. Pendant des décennies, la solution a été la « ville intelligente » (smart city), un concept où la technologie, telle que les capteurs et les réseaux de données, aide à gérer ces défis urbains plus efficacement. L'idée est qu'en connectant tout, des feux de signalisation à la gestion des déchets, une ville peut devenir un lieu plus vivable et réactif. Cependant, le dernier moteur de cette transformation est l'intelligence artificielle, ou l'IA. Si l'IA promet de rendre les villes plus intelligentes, une nouvelle question a émergé : cette technologie puissante aide-t-elle toutes les villes à croître ensemble, ou crée-t-elle une nouvelle forme d'inégalité où certains lieux prennent une avance considérable tandis que d'autres sont laissés pour compte ? C'est le mystère central exploré par les chercheurs Zhong Fang, Ying Chen et Peiqi Shi, de l'Université normale du Fujian, qui se sont donné pour mission de mesurer comment l'IA remodèle le paysage du développement urbain à travers la Chine.

Les chercheurs ont abordé cette question en examinant trente provinces de Chine sur une période de cinq ans, de 2019 à 2023. Ils ne se sont pas contentés de demander si une ville était « intelligente » ou non ; ils ont plutôt construit un système d'évaluation détaillé en deux étapes pour comprendre la relation entre la technologie elle-même et la performance globale de la ville. D'abord, ils ont mesuré le « fondement de l'IA » de chaque région, en examinant à quel point la technologie était soutenue, comment elle était utilisée dans les industries locales et quelle quantité de nouvelles innovations était créée. Ensuite, ils ont mesuré le résultat de la « ville intelligente », qui comprenait six domaines spécifiques : l'infrastructure technologique, l'économie, le bien-être des citoyens, la qualité des services gouvernementaux, la santé de l'environnement et l'efficacité des transports. En reliant ces deux étapes, l'équipe a pu voir si un solide fondement d'IA menait réellement à une ville plus performante, ou si la technologie ne parvenait pas à tenir ses promesses dans certains endroits.

L'étude a révélé un schéma clair et quelque peu inquiétant. En moyenne, l'efficacité globale du développement des villes intelligentes dans ces trente provinces était assez élevée, se situant à 0,86 sur une échelle où 1,0 serait parfait. Cependant, ce chiffre dérivait lentement vers le bas, passant de 0,89 en 2018 à 0,83 en 2023. Les chercheurs ont découvert que le principal goulot d'étranglement n'était pas les systèmes de villes intelligentes eux-mêmes, qui étaient en fait assez performants avec un score moyen de 0,96, mais plutôt la technologie de l'IA qui était censée les alimenter. Les systèmes d'IA accusaient un retard avec une efficacité moyenne de seulement 0,77. Dans de nombreux cas, le manque de financement pour la recherche et la pénurie de talents qualifiés freinaient la technologie, ce qui, en retour, tirait vers le bas la performance de l'ensemble de la ville. Les données ont montré un lien direct : lorsque l'efficacité de l'IA chutait, la performance de la ville intelligente chutait avec elle. Cela suggère que sans un fondement d'IA solide et bien financé, la promesse d'une ville intelligente ne peut être pleinement réalisée.

La découverte la plus significative est peut-être l'émergence de ce que les auteurs appellent un « fossé intelligent ». Il s'agit d'un nouveau type d'écart où les régions dotées d'une technologie d'IA forte progressent davantage, tandis que les régions dotées d'une technologie plus faible reculent, créant un gouffre de développement. L'étude a montré que ce fossé n'est pas seulement une question d'argent ; il s'agit de la répartition inégale de la technologie elle-même. Par exemple, les régions de l'est de la Chine, déjà économiquement avancées, ont maintenu une stabilité et une efficacité élevées, créant un cycle positif où une bonne technologie mène à une meilleure gestion urbaine. En revanche, la région du nord-est a fait face à un cercle vicieux où des fondements faibles ont entraîné un investissement insuffisant, provoquant une stagnation de l'efficacité. Les chercheurs ont observé que l'écart entre les capacités d'IA des différentes provinces augmentait réellement, et que cette inégalité technologique se propageait aux villes elles-mêmes, rendant les différences de qualité de vie et de gouvernance plus prononcées.

Pour comprendre comment ce fossé se déplaçait sur la carte, l'équipe a suivi le « centre de gravité » tant pour la technologie de l'IA que pour le développement des villes intelligentes. Imaginez un point d'équilibre qui se déplace vers les zones ayant le plus d'activité. Les chercheurs ont constaté que le centre de gravité de la technologie de l'IA s'était déplacé, montrant un schéma de concentration initiale dans des pôles spécifiques avant de se disperser. En 2020, ce centre s'était déplacé de manière significative vers le sud-ouest, reflétant une montée en puissance des industries de l'IA dans les provinces centrales et de l'ouest, probablement sous l'impulsion de nouvelles politiques gouvernementales et de la relocalisation de centres de données. Cependant, le centre de gravité de la performance globale des villes intelligentes est resté obstinément fixé dans l'est, montrant que si la technologie se diffuse, les bénéfices réels des villes intelligentes restent concentrés dans les régions côtières riches. Ces dernières années, le centre de l'IA a commencé à repartir vers l'est, signe que l'écart entre les régions riches et pauvres pourrait s'élargir à nouveau.

L'étude conclut que si l'IA a le potentiel de combler les écarts, elle risque actuellement de les creuser si elle n'est pas contrôlée. Les chercheurs ont trouvé que l'inefficacité dans les provinces du nord-est était largement due aux différences croissantes de capacités d'IA au sein de cette région, tandis que les zones centrales et de l'ouest étaient freinées par la performance tardive de leurs systèmes de villes intelligentes. Pour corriger cela, les auteurs suggèrent que les décideurs politiques doivent adopter une approche très spécifique. Ils recommandent de se concentrer sur l'augmentation du financement de la recherche et du développement et sur l'attraction de talents dans les provinces en difficulté comme le Jilin, le Zhejiang et le Hubei. Pour la région du nord-est, ils proposent un fonds de revitalisation dédié pour stopper la « dépression technologique » causée par le départ des talents et l'assèchement des investissements. L'objectif est de garantir que les bénéfices de l'IA ne soient pas réservés à quelques villes d'élite, mais partagés dans tout le pays, empêchant ainsi la fracture numérique de devenir une barrière permanente au progrès. En fin de compte, l'article soutient qu'une véritable ville intelligente doit être centrée sur les personnes qui y vivent, utilisant la technologie pour servir tout le monde de manière égale, plutôt que de devenir un outil qui ne fait qu'enrichir les plus riches.