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La participation citoyenne et l’intelligence artificielle au coeur d’un outil pour anticiper la présence de méduses

Une équipe de chercheurs de l’université de Huelva et de l’université de Malaga, en Espagne, a développé un modèle d’intelligence artificielle qui anticipe l’arrivée des méduses sur les plages. La conception de cet outil a été initiée par une étude souhaitant analyser le comportement de ces animaux marins. Ce projet rentre également dans le cadre des sciences participatives car les citoyens ont joué un rôle essentiel dans le processus de recherche.

Une étude environnementale et participative sur le comportement des méduses

Cette étude a été financée par le ministère des Sciences et de l’Innovation espagnol, a reçu le soutien du ministère de la Transformation économique, de l’Industrie, de la Connaissance espagnol et du programme opérationnel “Emploi et inclusion” du Fonds social européen.

Juan Carlos Guiérrez-Estrada, Inmaculada Puildo-Calvo, Antonio Peregrin, Jose Carlos Báez, Juan Jesús Bellido Lopez, Lucrecia Souviron-Priego, ‪Jose María Sánchez-Laulhé‬, J. A. Lopez et A. García-Gálvez sont les 9 auteurs de la publication présentant les résultats de cette étude.

Les chercheurs ont collecté les données générées par les habitants de Malaga grâce à une application conçue à partir de 2013 et baptisée “Infomedusa”. Cette application vise à ce que les utilisateurs partagent des informations sur l’état de la mer, la hauteur des vagues, la météo ou la présence de vent, et ce chaque jour.

Des données exploitées par un modèle de machine learning et de traitement du langage naturel

Avec ces données, les experts ont établi la dynamique et le tracé de ces espèces marines lorsqu’elles s’approchaient des plages de la Costa del Sol. Ainsi, ils ont remarqué que les méduses atteignent d’abord les côtes les plus proches du détroit de Gibraltar et, de là, sont progressivement portées par les courants et poussées par le vent vers l’Est. Dès qu’elles sont assez proches des côtes et si le vent souffle fort de manière perpendiculaire aux plages, elles atteignent les zones de baignade.

Toutefois, les données sont parfois imprécises. Les citoyens décrivent ce qu’ils pensent et ce qu’ils voient de manière différente. Si certains trouvent qu’un vent de 50 km/h est fort, d’autres peuvent croire qu’il est “modérément” fort. C’est là qu’intervient la seconde étape de l’étude : la création d’un modèle de machine learning et de traitement du langage naturel.

Ce système d’IA permet d’analyser les phrases écrites par les citoyens sur l’application pour en capturer les données pertinentes et ainsi les analyser pour estimer la présence de méduses aux abords des plages. Pour entrainer le modèle, un glossaire de 557 mots basiques liés aux données qui intéressent les chercheurs a été exploité. Chaque mot correspond ensuite à une valeur numérique pour expliciter la force de ce qui est décrit : si un utilisateur indique qu’il y a “beaucoup de méduses”, le terme “beaucoup” sera associé à une valeur numérique élevée.

Améliorer le modèle d’intelligence artificielle et la collecte des données

À l’heure actuelle, l’équipe de chercheurs, qui a également été rejointe par des experts de l’Institut espagnol d’océanographie, poursuit ses travaux et cherche à exploiter différentes techniques afin de faciliter l’interprétation des données fournies par les citoyens. À terme, le but est que cet outil ait une marge d’erreur de plus en plus faible.

Une de ces techniques consisterait à aider les utilisateurs pour qu’ils puissent saisir les informations relatives à l’application, de manière beaucoup plus spécifique. En les guidant à l’aide de choix prédéfinis par exemple. Ainsi, toujours selon Juan Carlos Gutiérrez-Estrada, auteur principal de la publication, “il serait plus facile d’interpréter ces données et il n’y aurait plus besoin d’intervenir pour essayer de les analyser”.


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Zacharie Tazrout

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