Le crowd-quelque-chose, ce n’est pas seulement pour financer des idées que vous oublierez après quelques mois à ne pas avoir de nouvelles d’elles, c’est aussi un beau moyen d’aider la science. On connaît les projets de type folding at home qui permettent de mettre en commun la puissance de calcul non utilisée des processeurs pour aider la recherche médicale sur les protéines. Avec Penguin Watch, ce n’est pas de votre processeur dont on a besoin, mais de vos yeux et de vos jeunes années passées à enchaîner les livres Où est Charlie ?
Le projet est fort simple à comprendre : une équipe de recherche composée de spécialistes des manchots et d’informaticiens issus de plusieurs universités ont installé des caméras sur une centaine de sites en Antarctique où les manchots ont pour habitude de vaquer à leurs occupations. Ces caméras prennent des clichés fréquents des sites qu’elles surveillent et les soumettent aux internautes volontaires qui vont les examiner à la recherche d’animaux. Les participants sont invités à marquer sur les photos ce qu’ils voient : des manchots adultes, des enfants, des œufs ou d’autres espèces animales.
Cette analyse crowd-sourcée permettra aux équipes issues de plusieurs universités et laboratoires de recherche de comprendre l’évolution du mode de vie des manchots. Comme l’explique l’équipe, les manchots sont des prédateurs tout en haut de la chaîne alimentaire dans les zones où ils vivent. Cela signifie que des changements dans leur comportement permettent de comprendre et d’anticiper les changements de tout l’écosystème. Repérer les manchots en temps réel permet donc d’avoir une vision bien plus précise des modifications en cours dans l’écosystème complet de l’Antarctique… et vu l’ampleur de la tâche, la solution en crowd-sourcing est clairement la mieux adaptée.
Cela dit, en regardant d’un peu plus près la composition de l’équipe, on note la présence de Yusuf Aytar, jeune homme en études post-doctorales à l’Université d’Oxford qui s’est spécialisé dans la vision des ordinateurs et l’apprentissage machine. « Ses recherches se fondent sur la possibilité d’apprendre aux ordinateurs à comprendre des images et à détecter des objets », affirment les quelques lignes de son profil. On peut donc imaginer qu’en plus d’aider la mission scientifique, les données collectées vont servir de matière brute à l’apprentissage d’un ordinateur qui pourra être entraîné à détecter lui-même les manchots, une tâche encore bien pénible pour l’informatique contemporaine.
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