[J'AI TESTÉ POUR VOUS] AI4GOOD DE TECHAIDE

[J'AI TESTÉ POUR VOUS] AI4GOOD DE TECHAIDE

Du 12 au 15 novembre, TechAide et AI4Good unissaient leurs forces pour présenter un évènement virtuel hors du commun. Des experts de renommée internationale y ont partagé les résultats de leurs travaux novateurs dans les domaines de la santé, de l’environnement et des droits humains fondamentaux. Un hackathon était aussi organisé pour trouver des solutions concrètes aux enjeux vécus par les organismes participants.

POUR UNE BONNE CAUSE

L’objectif principal de la conférence était d’une part d’amasser des fonds pour Centraide du Grand Montréal. D’autre part, le but était d’encourager des collaborations novatrices menant à des améliorations considérables dans la vie des citoyens du Grand Montréal. Qu’est-ce qu’un projet « AI4Good » ? Shakir Mohamed, chercheur à DeepMind, identifie 5 caractéristiques fondamentales de ce type de projets :

  1. Transfert d’expertise et de connaissances
  2. Bienveillance
  3. Portabilité
  4. Quantification
  5. Standards d’excellence

Ainsi, un projet AI4Good permet de transférer de l’expertise et des connaissances d’un milieu plus favorisé (comme une université) vers un qui l’est moins, d’où la bienveillance. Aussi, les solutions proposées doivent pouvoir être appliquées dans d’autres contextes et leur impact, mesuré de manière fiable. Finalement, ces projets assument les standards d’excellence les plus élevés et agissent en tant que référence pour inspirer d’autres chercheurs.

ANALYSE D’IMAGES DANS LES CAMPS DE RÉFUGIÉS

Le second conférencier était Miguel Luengo-Oroz, scientifique de données en chef pour United Nations Global Pulse. Son équipe est responsable des initiatives dédiées à l’IA et Big Data au sein des Nations Unies. Un de leurs projets AI4Good concerne l’analyse d’images du camp Zaatari.  Durant la crise syrienne, ce camp de réfugiés situé en Jordanie a accueilli environ 100 000 personnes.

Structures détectées et réelles dans un camp de réfugiés

À l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique, les scientifiques ont pu répertorier toutes les infrastructures parsemées sur le territoire ainsi que leur état. Les responsables du camp peuvent maintenant mieux planifier le développement urbain de la zone et de cette façon, mieux répondre aux besoins de sa population grandissante.

VISUALISER SON EMPREINTE ÉCOLOGIQUE

Pour sa part, Olivier Corradi, fondateur de l’entreprise sociale Tomorrow, veut amener les gens à comprendre et à diminuer leur empreinte écologique au moyen de 2 produits : « electricityMap » et « Bloom. À tort, la majorité de la population pense que l’électricité est une énergie propre, mais ce n’est pas toujours le cas. Encore aujourd’hui, « de 30 à 40% de l’électricité est produite avec du charbon ». L’application « electricityMap » visualise en temps réelle l’empreinte de CO2 de la consommation électrique à travers le monde.

J’en ai assez de voir les géants du web engager les plus brillants esprits de notre génération pour optimiser leurs revenus publicitaires. Et si on pouvait convaincre ces gens à trouver des solutions aux changements climatiques? Olivier Corradi

UTILISER L’IA POUR DÉTECTER LE TRAFIC HUMAIN EN LIGNE

Rabbany Reihaneh est professeure adjointe à la School of Computer Science de l’Université McGill. Ses recherches mettent l’accent sur l’analyse de données interconnectées du monde réel et d’applications à valeur sociale. Une des applications qu’elle étudie présentement est la détection de réseaux de trafic d’êtres humains en ligne. Comme la majorité des victimes sont affichées sur des sites web classifiés, la chercheuse tente d’utiliser l’IA pour découvrir et identifier ces sites. C’est une bataille qui est loin d’être gagnée, car dès qu’un site est bloqué par les autorités, les organisations criminelles en créent d’autres.

3, 2, 1: CODEZ!

Le hackathon commençait le jeudi soir et se poursuivait tout le weekend. L’équipe gagnante, Flow, avait comme objectif d’améliorer la version COVID-19 du Radar de Centraide, un outil cartographique traçant le portrait sociodémographique de la région de Montréal et mettant en lumière les organismes en sécurité alimentaire.

Le Radar de Centraide

L’équipe a proposé de transformer le Radar en un outil collaboratif où les différents acteurs pourraient partager et comparer leurs données. Aussi, en suggérant d’implémenter de nouvelles visualisations de données, l’équipe croit que cela pourrait convaincre de nouveaux organismes à rejoindre le Radar.

 

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