DD-sensibilisation slides

Mushnet

1) MushNet

Identification automatique des champignons par collecte de données citoyennes pour l’étude de la biodiversité

Présentation

Objectifs

  • Collecter des données sur les espèces de champignons en France et leur répartition
  • Proposer un outil d’identification automatique de champignons à destination du grand public
  • Modéliser les réseaux mycorhiziens et estimer leur santé à partir des observations

Impacts

  • Compréhension de l’état de santé des forêts
  • Démocratiser la cueillette des champignons
  • Prévenir les erreurs d’identification pour réduire les intoxications
  • Moyens mis en oeuvre pour l’évaluation d’impact: Enquête de satisfaction d’utilisateurs de l’application MushNet, et impact carbone

Méthodes

  • Base de données collaborative pour uploader et annoter des photos de champignons et les valider par des experts
  • Réseau de convolution pour l’identification automatique
  • Modélisation du mycélium par la théorie des graphes

Consortium

  • Base de données collaborative
  • Théorie des graphes
  • IA
  • Mycologue
  • Ecologue

Reviews

Reviewer 1

Points positifs:

  • Approche de la santé des forêts par théorie des graphes originale
  • Répond à un enjeu sociétal fort (santé des forêts)
  • Liens avec la société civile identifié

Points négatifs:

  • Base de données collaborative & CNNs pas très original

Reviewer 2

Points positifs:

  • Application à la santé des forêts crucial pour la transition écologique
  • Consortium pluridisciplinaire adapté au projet
  • Evaluation de l’impact bien travaillée

Points négatifs:

  • Pas de lien déjà construits avec la société civile
  • Coordinateur trop informaticien pour le projet ?

PhyGenAll

2) PhyGenAll

Méthode d’arborescence efficace pour une phylogénie de grande ampleur au service du vivant

Présentation

Contexte & objectifs

  • Dans un contexte d’extinction de masse, avoir une cartographie phylogénétique de l’ensemble du vivant est cruciale pour sa protection
  • Il existe déjà une masse de données de séquençage, mais qui est éparse et déséquilibrée
  • PhyGenAll : passage à l’échelle des méthodes de phylogénie pour décrire l’intégralité du vivant

Méthodes

  • Nouvelle technique in-memory mêlant inférence bayésienne et machine-learning pour générer des phylogénies dynamiques avec des données incomplètes
  • Algorithme incrémental qui permet de guider le séquencement pour compléter la phylogénie à coût optimal
  • Exploitation des phylogénies pour comprendre le lien entre diversité génétique et fonctionnelle et orienter les politiques de conservation

Impacts & Evaluation

  • Donner des priorités pour optimiser les actes de collecte et de protection, pour assurer un maintien des services ecosystémiques
  • Vulgarisation scientifique pour conscientiser les citoyens sur la biodiversité.
  • Avancée sur la recherche en écologie évolutive
  • Evaluation: bilan carbone et mise en perspective

Consortium

  • Bioinformatique
  • Algorithmique de mots, arbres et graphes
  • Machine Learning & inférence bayésienne
  • Biologiste spécialiste en génomique

Reviews

Reviewer 1

Points positifs:

  • Approche mêlant statistiques et algorithmique de mot pour guider le séquencement et calculer les phylogénies
  • Bonne problématisation écologique
  • Conscientisation des impacts environnementaux du numérique
  • Coordinateur a une très longue expérience en bioinformatique autour des phylogénies

Points négatifs:

  • Politique de valorisation économique non explorée ni même évoquée
  • Evaluation des impacts notamment environnementaux faible (seulement bilan carbone)

Reviewer 2

Points positifs:

  • Projet ambitieux scientifiquement avec de nouvelles méthodes innovantes
  • Intérêt pour l’écologie scientifique très clair
  • Optimisation des algorithmes de phylogénie qui sont souvent une limitation de la recherche actuelle

Points négatifs:

  • Pas de travail avec des structures de la société civile de la conservation

AdvenTaz

3) AdvenTaz

Co-construction d’un drone désherbeur open-hardware et open-source

Présentation

Contexte & objectifs

  • Accompagner la transition bio en limitant la pénibilité du desherbage manuel et le recours au désherbage mécanique
  • Autonomiser les agriculteurs dans leur développement de solutions technologiques
  • Solution basée sur un drone autonome à guidage optique et GPS muni d’une électrode de désherbage

Méthodes

  • Co-construction de besoins et de moyens et co-design avec Fablab ruraux et collectifs d’agriculteur.ices
  • Développement d’une électrode de suppression d’adventices par impulsion électrique
  • Base de données collaborative pour la reconnaissance des adventices et le pilotage de la charge électrique optimale

Impacts & Evaluation

  • Evaluation comparée de l’efficacité du désherbage et de la quantité d’intrants utilisée
  • Impact carbone des drones
  • Publication open-source des plans et des logiciels parmi les publics cibles ; Evaluation de l’appropriation

Consortium

  • Machine-learning et vision par ordinateur
  • Robotique
  • Agro-ecologie
  • Agriculteur·ices
  • Réseaux de fablab

Reviews

Reviewer 1

Points positifs:

  • Consortium divers et approprié pour l’ambition du projet
  • Méthode de travail adapté au contexte transdisciplinaire
  • Bonne stratégie d’évaluation du projet

Points négatifs:

  • Pas de verrou scientifique majeur clairement identifié
  • Coordinateur a peu d’expérience en robotique et travail avec la société civile

Reviewer 2

Points positifs:

  • Réponse claire à un besoin de notre temps
  • Approche co-construite avec la société novatrice
  • Approche aérienne compatible avec la vie du sol

Points négatifs:

  • Peu de questionnements autour du coût écologique du dispositif

Gém’eaux

1) Gém’eaux

Jumeau numérique des ressources hydrographiques

Présentation

Contexte & objectifs

  • Contexte de changement climatique et de tension sur les ressources en eau
  • fournir un outil de compréhension et de prédiction des ressources en eau et des risques d’innondation
  • Besoin de comprendre la quantité et qualité (nitrate, pfas, …) de l’eau du sous-sol

Méthodes

  • Jumeau numérique des eaux de surface + souterraine à l’échelle d’un bassin versant (mesure et contrôle)
  • Ensemble de modèles hybrides (IA / physique) prédictifs à différentes échelles
  • Couplage technique avec le réseau de capteurs HydroBreizh

Impacts & Evaluation

  • Evaluation d’erreurs de prediction (modèle vs. obs)
  • Plateforme de mise à disposition des outils et résultats prédictifs
  • Bilan carbone du dispositif

Consortium

  • Math appliquées: modélisation, schémas numériques
  • Science du logiciel / jumeaux numériques
  • HydroBreizh (entreprise privée, délégation service publique)
  • Hydrologues et hydro-géologues
  • Eaux du bassin rennais

Reviews

Reviewer 1

Points positifs:

  • Projet interdisciplinaire à fort enjeu sociétal
  • Technique de modélisation originale
  • Coordinateur a l’experience en modélisation nécessaire

Points négatifs:

  • Pas de méthode de travail entre les différents acteurs représentés.
  • Manque des représentants de la société civile dans le consortium (e.g. associations)

Reviewer 2

Points positifs:

  • Le problème de modélisation est ambitieux et ouvert dans la communauté
  • Consortium adapté aux ambitions du projet
  • Stratégie d’évaluation d’impact pertinente

Points négatifs:

  • Pas d’implication des collectivités locales / usagers (agriculteurs,…)
  • Évaluation des impacts imparfaites (seulement bilan carbone)

VirtuOS

2) VirtuOS

OS pour smartphones désuets et désintoxication numérique

Présentation

Contexte & objectifs

  • De plus en plus de smartphones deviennent obsolètes (performance, hardware)
  • Les interfaces sont conçues pour capter l’attention des utilisateur·ices et créer des besoins

Méthodes

  • Conception d’un OS pour téléphone compatible avec une large gamme de modèles grâce à une nouvelle technique de retro-ingénierie des drivers basée sur IA
  • Étude des effets (positifs et négatifs) induits par les patterns de navigation
  • Etude des usages concrets des téléphones
  • Conception de nouvelles interfaces qui encouragent la sobriété numérique plutôt que la consommation

Impacts & Evaluation

  • OS preuve-de-concept (sur une base libre)
  • Liste de bonnes pratiques (UI), bright patterns vs. dark patterns
  • Etude longitudinale à 4 ans sur la durabilité et la diminution d’addiction numérique

Consortium

  • Programmation Système, Hardware
  • Sociologie
  • IHM
  • Design, Ergonomie
  • Associations d’utilisateurs de logiciels libres pour le déploiement

Reviewer

Reviewer 1

Points positifs:

  • Réponse originale à la problématique de l’impact environnemental du numérique et l’obsolescence
  • Consortium adapté au projet de recherche

Points négatifs:

  • Absence de partenaires industriels pour déploiement réaliste

Reviewer 2

Points positifs:

  • Projet à propos qui renforce la souveraineté numérique
  • Verrou scientifique clairement identifié, et méthodologie proposée plausible et originale

Points négatifs:

  • Positionnement du projet dans l’écosystème des OS alternatifs déjà existant

DronePath

3) DronePath

Modèles interprétables pour la prédiction de trajectoires d’engins volants motorisés

Présentation

Contexte & objectifs

  • Les attaques de drones sont devenues un enjeu stratégique dans les conflits contemporains -> importance de développer des moyens de défense fiable, à savoir des systèmes d’interception. Ces systèmes se basent sur des modèles de prédiction de trajectoire.
  • Développer des modèles qui soient : - précis - interprétables: afin de contrôler les risques de manquer une interception et d’éviter les interceptions erronées

Méthodes

  • Modèle prédictif de trajectoires basé sur la physique, incluant les conditions environnementales (vent) et les incertitudes de comportement des objets suivis (motorisation propre)
  • Modélisation stochastique : prédiction de la distribution de probabilité de position
  • Assimilation de donnée : mise à jour de la distribution de trajectoire en fonction des mesures terrain (e.g. activité sonore de l’engin volant)

Impacts & Evaluation

  • augmenter le niveau de sécurité d’un système de défense anti-drone
  • tests en conditions réelles sur terrains militaires

Consortium

  • Robotique
  • Assimilation de données et méthodes numériques
  • Calcul stochastique
  • DGA

Reviews

Reviewer 1

Points positifs:

  • Enjeu stratégique majeur
  • Modèle prédictif original intégrant des contraintes dépassant l’état de l’art

Points négatifs:

  • Manque de partenariat industriel (Thales, Safran ?..)
  • Manque d’une dimension de protection contre les contre-mesures usuelles (brouillage, leurres)

Reviewer 2

Points positifs:

  • Qualité scientifique de la description du projet
  • Intégration des enjeux d’interpretabilité au projet, clé pour un contrôle démocratique

Points négatifs:

  • non prise en compte d’un cadre juridique et démocratique (acceptabilité de ce genre de recherche)
  • cas d’usages ne sont pas clairement identifiés (contexte d’application ?)