IA et action humanitaire logiciel avec pomelo pour la densité de population
en clair
https://simseo.fr/lia-permet-une-action-humanitaire-plus-efficace-en-estimant-la-densite-de-population/?fbclid=IwAR3FFAYbNYatcmIQS3OQu333SPbGS2ijJBbq3Jb839C-B4MOGBIlwL4pV2A
ou le site :
https://www.sciena.ch/fr/tech-transfer/ai-enables-more-effective-humanitarian-action.html
semble identique comme article ... à vérifier ...
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L’IA permet une action humanitaire plus efficace en estimant la densité de population
Crédit : Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne
Des chercheurs de l’EPFL et de l’ETH Zurich, en collaboration avec le Comité international de la Croix-Rouge (CICR) et l’Université Bin Khalifa (Qatar), ont développé un programme capable de générer des estimations de densité de population avec une précision inégalée, et qui ne nécessite qu’une estimation approximative au niveau régional pour apprendre.
Dans la plupart des pays où le CICR opère, que ce soit en réponse à une crise ou à un conflit ou pour soutenir la reconstruction, aucune donnée de recensement actualisée n’est disponible. Et là où les recensements sont effectués, ils deviennent souvent rapidement obsolètes en raison de la croissance rapide de la population et des changements démographiques.
Mais lorsque les travailleurs humanitaires doivent rétablir l’approvisionnement en eau, distribuer de la nourriture ou évaluer la faisabilité d’un programme de prévention, ils peuvent travailler beaucoup plus efficacement s’ils savent combien de personnes se trouvent dans une zone donnée. C’est pourquoi des ingénieurs de l’EPFL et de l’ETH Zurich se sont associés au CICR pour développer un programme basé sur l’intelligence artificielle, appelé Pomelo.
Le logiciel compile de grands ensembles de données publiques à partir de systèmes de télédétection – telles que des données sur le nombre de bâtiments, la taille moyenne des bâtiments, la proximité des routes, les cartes routières et l’éclairage nocturne – et les agrège en fonction des pondérations apprises par un réseau de neurones. Pomelo a été testé avec succès dans plusieurs pays africains et génère des résultats exceptionnellement granuleux sur des surfaces aussi petites qu’un hectare. Les conclusions des chercheurs apparaissent dans Rapports scientifiques.
Précision à l’hectare près
Bien que plusieurs méthodes de cartographie de la population existent déjà, aucune d’entre elles ne peut produire des estimations avec la précision requise pour les opérations humanitaires, la planification urbaine et la surveillance environnementale. Ces méthodes fonctionnent généralement soit en extrapolant des données d’enquêtes détaillées mais locales afin de couvrir des zones plus vastes, soit en prenant des géodonnées librement disponibles (telles que des images de drones et de satellites) obtenues sur de grandes zones et en les désagrégeant selon divers critères afin de obtenir une résolution beaucoup plus fine.
Le CICR utilise actuellement un logiciel qui s’appuie sur l’empreinte des bâtiments. « Mais notre logiciel ne tient pas compte d’autres facteurs tels que l’utilisation des bâtiments », explique Thao Ton-That Whelan, chef de projet au CICR. « C’est important car le type d’aide nécessaire dans une zone donnée dépend du fait qu’il s’agisse d’un quartier industriel, administratif ou résidentiel, par exemple. »
Le professeur Devis Tuia, qui dirige le Laboratoire de sciences computationnelles environnementales et d’observation de la Terre de l’EPFL, ajoute : « Il existe quelques autres programmes basés sur l’intelligence artificielle, mais ils ont tous besoin d’un recensement précis pour commencer à apprendre, qu’ils affinent ensuite avec d’autres données. Nous n’avons besoin que d’une estimation de la population au niveau régional grossier.
Pomelo a été développé dans le cadre de l’initiative Engineering Humanitarian Action, un partenariat entre l’EPFL, l’ETH Zurich et le CICR visant à tirer parti des nouvelles technologies et du savoir-faire en ingénierie afin d’améliorer la vie des personnes dans le besoin. L’objectif avec Pomelo était de créer un programme d’IA capable de produire des cartes de population précises pour des parcelles de terrain discrètes mesurant un hectare ou 100 m de long sur 100 m de large. Leur programme peut fournir une telle précision grâce à la richesse des ensembles de données publiques dont il s’inspire.
Testé en Tanzanie, en Zambie et au Mozambique
Par exemple, sur la base des données ouvertes d’un bâtiment donné, Pomelo peut estimer logiquement les populations en fonction de son utilisation. « Les bâtiments ont tendance à être plus hauts dans les zones urbaines que dans les banlieues, par exemple, et plus de gens ont tendance à vivre dans des zones où il y a plus d’éclairage nocturne », explique Tuia.
« Toutes ces informations permettent de produire des estimations plus précises de la densité de population. Au début, nous avons envisagé d’utiliser les données des médias sociaux, mais nous avons ensuite réalisé que ces applications n’étaient pas assez utilisées dans les zones de crise, en particulier dans les zones rurales. »
Les ingénieurs ont testé leur programme avec des données provenant de plusieurs pays africains, dont la Tanzanie, la Zambie et le Mozambique, pays où le CICR opère également. Ils ont utilisé Pomelo pour générer une série de cartes numériques montrant les estimations de densité de population par hectare et ont comparé les résultats avec les estimations d’autres programmes.
Pomelo s’est avéré plus précis que ses pairs, non seulement au niveau de l’hectare, mais aussi à des échelles plus grandes et plus grossières, y compris à de faibles densités de population (1 000 à 2 000 habitants).
« Travailler avec ces deux universités nous a permis d’utiliser une technologie de pointe que nous n’aurions pas nécessairement eu le temps ou la capacité de développer au CICR » ( Comité international de la Croix-Rouge ), déclare Ton-That Whelan, qui pense que Pomelo sera très utile à des fins de planification.
« Cela a ses limites, bien sûr, comme dans les situations où les groupes se déplacent rapidement. Et le programme ne peut pas nous dire si les bâtiments sont vides, mais nous avons des équipes sur le terrain qui peuvent nous fournir ce genre d’informations. »
Les chercheurs prévoient de publier une version facile à utiliser du logiciel pour les non-experts d’ici avril 2023.
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Fourni par l’Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne
donc un logiciel coopératif Pomelo ?
tout un programme !!!
