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Bâtir un avenir meilleur pour la Tanzanie grâce à la cartographie numérique

Les femmes et les enfants font de deux à sept heures de marche sur les pistes brûlantes et poussiéreuses qui serpentent dans ce paysage subsaharien particulièrement aride. Une fine couche de terre couvre leurs pieds et leurs chaussures, et s’accumule sur les seaux usés qu’ils transportent en nombre. C’est ce que les gens qui vivent dans les régions de Tanzanie touchées par le manque d’eau doivent faire tous les jours, juste pour avoir de l’eau potable. Et ce sont les plus chanceux… En Tanzanie, nombre de personnes n’ont d’autre choix que de consommer de l’eau contaminée, et 4 000 en meurent chaque année.

Przemek Zientala veut changer cela.

Combiner ses compétences en apprentissage automatique (une branche en plein développement de l’intelligence artificielle) et en géographie physique a été un choix naturel pour M. Zientala, étudiant en troisième année à l’Université de Southampton. Comme la géographie physique (l’étude des caractéristiques des paysages naturels) l’a toujours intéressé, M. Zientala et son directeur de thèse ont décidé qu’il devrait intégrer ces deux disciplines dans son projet de recherche. En fin de compte, il a choisi de se pencher sur un problème qu’il savait être en mesure de résoudre : trouver de l’eau potable dans l’une des régions les plus arides du monde. La cartographie des points d’eau est une technologie aussi simple que son nom l’indique, dans laquelle les chercheurs localisent de nouvelles sources d’eau et confirment la capacité des existantes. « La Tanzanie connaît des problèmes particulièrement graves en matière d’accès à l’eau potable », explique M. Zientala. « Et de nombreux points d’eau ne sont pas encore cartographiés. »

Pour M. Zientala, une journée typique commence chez lui, avec l’écran de son ThinkPad illuminé par des données cartographiques des points d’eau, divers forums en ligne d’ingénierie, et des lignes et des lignes de code. Son travail est complexe, et exige de lui qu’il ait les meilleures technologies tout en respectant le budget limité d’un étudiant. « Lorsque j’ai cherché un ordinateur, je me suis focalisé sur deux choses : la puissance et la qualité de fabrication. J’appelle mon ThinkPad « mon petit monstre ». » Après des mois de recherches et de comparaisons, M. Zientala a pu constater que son ThinkPad était capable de répondre aux besoins des programmes les plus gourmands en RAM. Durant les longues nuits qu’il passe à coder en R (un programme sophistiqué utilisé par les scientifiques des données), M. Zientala sait que son « petit monstre » sera toujours à la hauteur de la tâche.

En utilisant des prédictions issues de jeux de données, l’apprenti chercheur localise des points d’eau potentiels, comme des sources ou des puits, tout en examinant les plans gouvernementaux visant à accroître la part des Tanzaniens qui disposent d’un accès à l’eau de 53% en 2005 à 90% en 2025.

Pour M. Zientala, son travail est bien plus qu’un projet de recherche : c’est une manière pour lui de créer quelque chose qui pourrait avoir un réel impact sur la vie des gens. « 650 millions de gens dans le monde n’ont pas accès à l’eau potable, et cette technologie pourrait faire baisser ce chiffre », explique-t-il. En fin de compte, il s’agit là d’un défi de taille pour un étudiant qui n’a jamais mis les pieds sur le terrain d’étude de son projet, situé à quelque 11 000 kilomètres de son appartement de Southampton.

Originaire de Pologne et âgé de 21 ans, le doctorant est arrivé au Royaume-Uni le 19 septembre 2014. Il sourit en citant la date exacte (encore une illustration de l’attention qu’il porte aux détails…), et continue sans attendre à parler de ses travaux de recherche. L’apprentissage automatique, explique-t-il, est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre par eux-mêmes à partir de données et d’identifier des schémas et des tendances cachés. En intégrant des variables telles que la profondeur de l’eau souterraine et les emplacements des puits antérieurs émanant d’organisations comme WaterAid Tanzania et la British Geological Survey, M. Zientala a compilé de nombreuses données pour sa thèse, qu’il soutiendra en 2017.

Lorsqu’il n’est pas en train de faire tourner des algorithmes ou de consulter des documents techniques, M. Zientala joue de la guitare classique et anime le club d’astronomie de son université. Avec son goût prononcé pour la résolution de problèmes ayant un impact sur le monde réel, M. Zientala entend mener à bien un cursus PhD, et espère un jour bénéficier d’une reconnaissance suffisante pour que ses travaux soient publiés, et en fin de compte mis en œuvre par les autorités tanzaniennes. Par ailleurs, il travaille pour une startup nommée FuseMind, qui utilise le deep learning et l’IA pour évaluer des résultats de recherche académique : un outil fantastique pour les étudiants, pour dire le moins.

M. Zientala souligne qu’il adorerait voir ses travaux utilisés sur le terrain, et il est déjà bien parti pour cela. Il vient d’ailleurs de les présenter lors de la conférence sur les technologies SIG qui s’est tenue à Manchester (Royaume-Uni) en avril dernier. Espérons que ses travaux continueront à toucher un public toujours plus large, et finiront par faire une différence dans la crise de l’eau que connaissent des pays comme la Tanzanie, et au-delà. Pour M. Zientala, tout l’enjeu est de bâtir « quelque chose de concret, susceptible d’avoir un impact sur la vie de tous les jours », et apporter sa contribution au projet n’est que le début pour ce jeune scientifique. tist.

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