Bruno Lefevre, Valérie Issarny, Middleware on the Move (MIMOVE), Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Inria@SiliconValley (Inria@SiliconValley), Stanford University-University of Southern California (USC)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-University of California [Santa Barbara] (UCSB), University of California-University of California-University of California [San Diego] (UC San Diego), University of California-Ministère de l'Europe et des Affaires étrangères (MEAE)-CITRIS-University of California [Santa Cruz] (UCSC), University of California-University of California [Irvine] (UCI), University of California, EIT Digital, Inria IPL CityLab, Stanford University-University of California [Santa Cruz] (UC Santa Cruz), University of California (UC)-University of California (UC)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-University of California [Santa Barbara] (UC Santa Barbara), University of California (UC)-University of California [San Diego] (UC San Diego), University of California (UC)-Ministère de l'Europe et des Affaires étrangères (MEAE)-University of Southern California (USC)-CITRIS-University of California [Irvine] (UC Irvine), and University of California (UC)
International audience; Mobile Phone Sensing offers a great opportunity toward the large scale monitoring of urban phenomena, such as the exposure of the population to environmental noise. Our research aims to make available a supporting mobile application together with the associated platform for the analysis of the contributed observations. The technological issues arising have been partly solved but a gap remains between the need for the massive collection of relevant data, and the quantity and accuracy of the measurements that are actually gathered. This paper presents our iterative research process to tackle this challenge, which combines technological innovation and social design. The presented research results contribute to a better understanding of why and how people use mobile phone sensing applications; the results also inform how to best leverage mobile crowd-sensing in the development of smart cities and how it may serve addressing urban challenges related to, e.g., public health or urban planning.; Le recueil de données via les smartphones ouvre des perspectives importantes pour le suivi à grande échelle de phénomènes urbains, dont l'exposition de la population au bruit. Notre recherche vise à rendre disponible une application pour smartphone et sa plateforme associée, pour l'analyse et la gestion des observations recueillies. Si les défis technologiques ont en partie été levés, un écart significatif persiste entre, d'une part la nécessité d'un recueil massif de données significatives et, d'autre part la quantité et la précision des données de mesure actuellement produites et récoltées. Cet article présente notre processus de recherche itératif qui, afin de relever ces défis, combine innovations technologiques et design social. Les résultats présentés ici contribuent à une meilleure compréhension des raisons et conditions dans lesquelles le public utilise des applications mobiles de recueil de données; les résultats nous informent également sur les possibilités d'amélioration du crowd-sensing via smartphones pour le développement de projets de villes intelligentes et pour la santé publique et l'aménagement urbain.