Développement de capteurs adaptés
Capteurs scientifiques durables au Sud
Déploiement de capteurs
Déploiement participatif de capteurs adaptés.
Formation à l’usage et appropriation
Formation et appropriation des capteurs.
Stockage, partage et mise à disposition des données
Plateforme ouverte de données capteurs.
Thèmes
Capteurs et collecte de données
Pour être efficaces, réalistes, utiles et pertinents, les modèles développés dans les thèmes 1 et 2 doivent pouvoir avoir accès à des données abondantes et de qualité pour leur conception, leur calibration ou leur validation. Mais comme cela a été dit dans ces deux thèmes, il est extrêmement rare de disposer des données en quantité et en qualité nécessaires : dans de nombreux domaines d’intervention d’UMMISCO et, plus généralement, de l’IRD, les données manquent, car la collecte ou la production de données de qualité était jusqu’à présent un luxe que peu de gouvernements ou d’institutions pouvaient s’offrir, soit par manque de moyens, soit par manque d’intérêt. La collecte de données est donc un défi majeur, en particulier dans les pays du Sud, où l’acquisition d’une donnée fiable est pourtant nécessaire à la conception de modèles capables d’accompagner les porteurs d’enjeux dans les décisions. Si les thèmes 1 et 2 proposent, quand les données ne sont pas disponibles, de développer des stratégies complexes pour générer ou approximer des données synthétiques, ce thème s’intéressera aux atouts et défis scientifiques que représentent la production et la collecte de données dans un contexte profondément renouvelé par l’arrivée de solutions embarquées et connectées à faible coût.
PROCEDURES
Verrous scientifiques
Les principaux verrous de la modélisation mathématique et informatique à base d’agents concernent la complexité des systèmes, les coûts de calcul, l’intégration multi-échelles et le manque de données fiables. Leur dépassement repose sur le développement de nouvelles méthodes de modélisation, d’optimisation et de couplage, ainsi que sur des approches innovantes de low-data science et des outils plus accessibles, afin d’améliorer la robustesse et l’adoption de ces modèles.
01
Verrous conceptuels
Nouvelles méthodes pour modéliser des systèmes complexes.
02
Verrous techniques
Optimisation et accessibilité des modèles
03
Absence des données
Méthodes alternatives face au manque de données.
Applications & Impacts
Qualité de l’air et santé
Ecologie urbaine.
Langues africaines
Qualité de l’air et santé
Il s’agit de développer une suite technologique innovante, scientifiquement validée, pour mieux mesurer la qualité de l’air (stations QameleO), pour mieux positionner ces capteurs (TeleSense) en vue, in fine, de répondre à l’aggravation de la pollution atmosphérique dans les pays du Sud, avec ses conséquences sanitaires, environnementales et économiques pour la population et les territoires concernés. Notre projet présente aussi l’originalité d’impliquer la population et les acteurs locaux et d’encourager l’évolution des habitudes de vie et comportements individuels, et in fine inciter l’action publique.
Ecologie urbaine.
La durabilité des villes ne peut s’abstraire d’une végétalisation cohérente de l’espace urbain et d’une planification intelligente via des outils d’aide à la décision. Le laboratoire commun Waqatali s’inscrit dans cette dynamique en combinant l’internet des objets, l’intelligence artificielle, l’aide à la décision participative et des services innovants de conseils aux collectivités pour augmenter les co-bénéficices environnementaux et sociétaux du végétal en ville. Les villes et les sociétés actuelles connaissent de profondes mutations pour faire face aux enjeux climatiques, environnementaux et sociétaux qui sont prégnants au Nord et au Sud. Le végétal, considéré hier comme un ornement, devient aujourd’hui une infrastructure qui rend des services aux habitants, au même titre que la voirie, le réseau de bus ou la fibre optique. Penser les espaces végétalisés comme une infrastructure urbaine est une idée nouvelle que nous défendons. L’infrastructure végétale est alors qualifiée par ses bénéfices (température, qualité de l’air, etc) et ses coûts (économique, spatial et hydrique). Sa conception et son implantation, du capteur à l’aide à la décision, sont le fruit d’actions concertées entre cabinets d’expertise, décideurs et gestionnaires de la ville, dans le cadre de politiques durables de programmation urbaines.
Langues africaines
La collecte de données pour les langues africaines (toutes faiblement dotées) a mis en évidence l’intérêt d’embarquer des modèles d’apprentissage automatique dans des capteurs sonores. L’objectif est de faciliter la collecte de données en automatisant des tâches de pré-traitement (élimination du bruit, segmentation des signaux, …) et de certaines tâches d’étiquetage tel que la détection des tons et la diarisation. Dans UMMISCO 4 il est prévu de continuer avec le travail initié en collaboration avec l’équipe SYEL du LIP6 (SU) pour concevoir et réaliser des capteurs sonores à base de circuits programmables pour la détection des tons (Mba et al., 2022).
Illustration Interactive du Thème
Animation
En plus des tâches d’animation interne et transversale dévolues à tous les thèmes d’UMMISCO 4, ce thème aura comme objectif de promouvoir un ensemble d’activités pratiques autour des capteurs. Cela passera tout d’abord par la conception, réalisation et diffusion de tutoriels sous la forme de vidéos pour former les chercheurs et usagers à la collecte de données sur les thématiques de l’unité. Un séminaire pratique, centré sur une de ces thématiques, sera ensuite organisé chaque année en complément de ces vidéos. Enfin, des hackathons seront régulièrement organisés dans les centres ou les FabLabs partenaires sur des thèmes comme le prétraitement des données collectées afin de les annoter et d’améliorer leur qualité pour l’apprentissage automatique.
