Limoil’Air : mission accomplie pour Baseline

Les données recueillies par les capteurs de Limoil’Air ont causé quelques maux de tête aux citoyen.ne.s portant le projet. Des experts ont dû se pencher sur deux défis pour permettre au projet de suivre son cours. La coopérative en intelligence artificielle Baseline a récemment terminé avec succès cette phase de travail.

Limoil’Air : mission accomplie pour Baseline | 15 avril 2023 | Article par Suzie Genest

Crédit photo: Gracieuseté

Les données recueillies par les capteurs de Limoil’Air ont causé quelques maux de tête aux citoyen.ne.s portant le projet. Des experts ont dû se pencher sur deux défis pour permettre au projet de suivre son cours. La coopérative en intelligence artificielle Baseline a récemment terminé avec succès cette phase de travail.

Les quelques 80 capteurs de Limoil’Air effectuent des centaines de lectures par jour. Moins coûteux que les dispositifs utilisés par les instances publiques, ils présentent certaines limites. Dominique Pothier, expert en intelligence artificielle chez Baseline, rappelle la situation dans laquelle se trouvaient Limoil’Air et RevolvAir lorsqu’il a été contacté.

« Quand nous avons été approchés par les gens de RevolvAir, il y avait deux enjeux. D’abord, la précision des capteurs. Les particules ont tendance à gonfler à cause de l’humidité. On n’avait rien pour les corriger. »

Cette correction devait se faire, d’une part, sur les données déjà recueillies. D’autre part, il y avait les données à recueillir jusqu’à la toute fin du projet. On espérait « idéalement » une solution qui les corrigerait en temps réel, avait dit Raymond Poirier, président du conseil de quartier du Vieux-Limoilou. Ce dernier a instigué Limoil’Air, avec les conseils de quartier de Lairet et de Maizerets.

L’idéal a été atteint, confirme Dominique Pothier. Le « nettoyage » des données, automatisé, se fait en temps réel. Quelle a été l’ampleur de la tâche?

« Le calcul n’est pas énorme. C’est juste qu’on n’avait pas un serveur affecté en temps réel à la plateforme de RevolvAir. Maintenant, il y a un serveur. »

En d’autres mots, une solution logicielle permet désormais une normalisation de l’humidité relative en temps réel.

Dans la littérature scientifique, il existait déjà une formule pour normaliser les concentrations de PM 2.5 en fonction de l’humidité, rappelle Dominique Pothier. De fait, il en avait été question lors de mises à jour du projet Limoil’Air, en assemblée du conseil de quartier du Vieux-Limoilou. L’équation avait été appliquée avec succès sur un échantillon de données au cours de l’automne 2022. Or sans personnel dédié, il n’était pas possible de le faire pour toutes les données, pour la durée du projet. ¹

Des données libérées d’ici mai

Au cours du printemps, on rendra disponibles sur le site RevolvAir.org des « packs de données nettoyées, corrigées, organisées pour ceux et celles qui voudront jouer dedans », illustre Raymond Poirier. Précision importante : on pourra y télécharger ces données, et non les visualiser.

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« L’objectif était de permettre un calcul en temps réel, pour nettoyer les données, mais le projet n’impliquait pas l’intégration de ces outils à la plateforme RevolvAir pour visualisation en temps réel. Ça, c’est une autre phase, comme il faudra développer des API web et bonifier l’application pour permettre cette intégration, du côté de RevolvAir. »

Les API (application programming interface), des interfaces de programmation d’application logicielle, permettent l’échange de données ou de fonctionnalités entre des logiciels ou plateformes.

Un « modèle qui apprend »

Le second défi à relever pour Baseline, c’était de « différencier les données aberrantes, pour pouvoir les identifier comme telles ». Il fallait faire ce tri afin de pouvoir examiner les corrélations entre les stations.

Baseline et ses algorithmes ont relevé aussi ce défi-là, confirme Dominique Pothier.

« Baseline, son expertise, c’est plus les modèles de régression linéaire, pour mettre ensemble tous les capteurs, apprendre à partir de données historiques, pour faire des corrélations. Telles concentrations à la station A, à quel point sont-elles explicables par les stations B et C? »

Au fur et à mesure du traitement des données, le modèle « apprend ».

Baseline a utilisé un mois de données des capteurs de Limoil’Air pour entraîner son modèle. Les résultats se sont avérés satisfaisants. L’équipe a pu « vérifier si la lecture des stations était conforme à ses attentes », illustre M. Pothier.

Troisième phase pour Baseline

Une troisième phase est projetée pour Limoil’Air, pour aller plus loin dans les corrélations, se pencher sur la durée des phénomènes observés, dégager des tendances. On aimerait ainsi parvenir à prédire les épisodes de contaminants et leur trajectoire.

Ultimement, ces prédictions permettraient d’émettre des alertes à l’intention des citoyen.ne.s.  On souhaite aussi guider des décisions d’aménagement, de plantation d’arbres, de verdissement.

Pour cette nouvelle phase, c’est la coopérative Baseline qui porte le projet, évalué à 20 000 $. Le Fonds écoresponsable de la Caisse Desjardins de Limoilou a soutenu la première et la seconde phases, soit le projet initial de Limoil’Air et le travail que vient de compléter Baseline. Pour la troisième, Baseline pourrait bénéficier d’un autre programme de Desjardins.

« Pourquoi c’est important pour nous de continuer à s’impliquer? Bien, c’est parce que c’est un enjeu qui n’est pas juste ici », explique Dominique Pothier.

Il évoque d’autres régions, Rouyn-Noranda. Les préoccupations en termes de santé publique et d’environnement rejoignent les valeurs qui ont motivé les fondateurs de Baseline à choisir un modèle d’entreprise d’économie sociale.

¹ Ce paragraphe a été déplacé à cet endroit lors d’une révision en date du 15 mai. Dans la version initiale de l’article, son emplacement portait à croire que l’équation existante dans la littérature scientifique concernait la détection de données aberrantes plutôt que la normalisation de l’humidité.
Cet article s’ajoute à la série spéciale soutenue par le Data-Driven Reporting Project. Monquartier/Monlimoilou est l’un des trois récipiendaires au Canada de la première cohorte de ce programme qui appuie des projets de journalisme d’investigation et de données en Amérique du Nord.

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