Des étudiants de première année en génie logiciel remportent la victoire au marathon de programmation de Harvard
Avant de passer leurs premiers examens de mi-session, les étudiants de première année en génie logiciel Nicolas MacBeth et Alex Shevchenko ont pris l’autobus en direction de Cambridge, au Massachusetts, afin de participer à HackHarvard, le marathon de programmation annuel des établissements de l’Ivy League. L’événement de 36 heures attire près de 700 personnes des quatre coins du monde qui forment des équipes et s’efforcent de mettre au point une application depuis le concept jusqu’au prototype fonctionnel.
En collaboration avec les étudiants de McGill Jay Abi-Saad et Ajay Patal, MM. MacBeth et Shevchenko se sont vu décerner le premier prix lors de leur premier marathon durant leur première année à l’université.
L’équipe a commencé son remue-méninges dès le signal de départ. Ayant en tête la récente légalisation du cannabis, les quatre Canadiens ont eu l’idée de trouver une solution afin de reconnaître précisément les conducteurs en état d’ébriété. C’est cette nuit-là, entre les vénérables murs de Harvard, qu’est née l’appli sober.AI.
« La sobriété au volant demeure un enjeu bien réel qui comporte de graves implications en matière de sécurité, de loi et de santé, explique Nicolas MacBeth. Comme seulement un tiers des policiers sont formés pour vérifier la sobriété, nous voulions créer un outil à la fois abordable et facile à utiliser. »
Ayant choisi un projet qui présentait des difficultés techniques et visait à résoudre un problème social, l’équipe a entrepris la conception et le codage de son appli. « Nous avons commencé par tenir compte des paramètres du test que les policiers emploient actuellement pour observer le comportement d’un conducteur, et nous avons cherché à utiliser l’intelligence artificielle pour reproduire ces observations », explique Alex Shevchenko.
Un policier formé pour mesurer la sobriété effectue de fait trois observations : il examine les yeux du conducteur, lui demande de se tenir sur une jambe, et teste sa dextérité en lui demandant de fermer les yeux et de se toucher le nez.
L’application sober.AI exploite le pouvoir de l’intelligence artificielle en recourant à la vision artificielle au moyen de deux réseaux neuronaux distincts. La personne qui fait passer le test doit prendre une photo des yeux du sujet et filmer celui-ci se tenant sur une jambe et fermant les yeux, puis essayant de toucher son nez les yeux fermés. L’appli évalue alors le niveau de certitude de la sobriété du sujet, une cote de 90 à 100 % signifiant qu’il est en état d’ivresse, et une de 0 à 20 % qu’il est sobre.
L’équipe du projet a fait appel à d’autres participants – en prenant des photos et en filmant des vidéos d’eux – et mis à profit diverses sources en ligne, cumulant plus de 800 sources de données pour le développement de l’appli. Au fil du temps, l’élargissement de l’apprentissage machine au moyen de sources plus nombreuses devrait permettre d’améliorer la précision.
« Notre but était de créer un test de sobriété aussi précis que celui que les policiers utilisent sur le terrain, mais qui donne des résultats plus rapides et plus fiables, et qui peut être effectué par n’importe qui », affirme M. MacBeth.
Les usages potentiels sont nombreux. L’appli pourrait permettre à des amis de convaincre leurs pairs de ne pas conduire en état d’ébriété, aux policiers d’atténuer les préjugés et les coûts tout en augmentant l’efficacité et la précision, et aux employeurs de tester la sobriété de manière non invasive. En fin de compte, sober.AI pourrait avoir un énorme impact social et contribuer à sauver des vies.
Avant de remporter le prix du meilleur programme, l’équipe a dû faire la démonstration de son projet, tout comme les 103 autres concurrents, en espérant se distinguer aux yeux des juges. Une fois parvenue en finale, elle n’a eu que trois minutes pour présenter la soumission gagnante. En plus du premier prix, l’équipe en a tiré une expérience d’apprentissage des plus précieuses.
« Nous avons été mis au défi de travailler en équipe, de gérer le développement de notre appli et de créer une présentation qui persuaderait les juges, conclut Alex Shevchenko, mais nous avons surtout appris à utiliser diverses technologies que nous ne connaissions pas. »
Découvrez l’application sober.AI.
