La science émergente du calcul humain

La sagesse de la foule est devenue si puissante et si accessible via Internet qu'elle est devenue une ressource à part entière. Divers services exploitent désormais cette riche offre de cognition humaine, tels que Wikipedia, Duolingo et Mechanical Turk d'Amazon.

Cette ressource est si importante que les scientifiques lui ont donné un nom ; ils appellent cela le calcul humain. Et une question émergeant rapidement et de plus en plus importante est de savoir comment l'exploiter au mieux.

Aujourd'hui, nous obtenons une sorte de réponse grâce à un groupe d'informaticiens, de pionniers du crowdsourcing et de visionnaires qui ont créé une feuille de route pour la recherche sur le calcul humain. L'équipe, dirigée par Pietro Michelucci de l'Institut de calcul humain, souligne que les systèmes de calcul humain ont énormément réussi à résoudre des problèmes complexes, de l'identification des galaxies spirales à l'organisation des secours en cas de catastrophe.

Mais leur potentiel est encore plus grand, à condition que la cognition humaine puisse être exploitée efficacement à l'échelle mondiale. L'année dernière, ils se sont réunis pour discuter de ces questions et ont maintenant publié les résultats de leur débat.

Ils commencent par souligner les succès extraordinaires de l'informatique humaine. L'un des plus remarquables est le projet Fold.it dans lequel les participants sont invités à replier des protéines virtuelles de la manière la plus efficace possible. L'objectif est de résoudre l'un des problèmes les plus importants en suspens en biologie moléculaire : comment les protéines se replient si rapidement et efficacement.

Le projet a connu des succès impressionnants. Peu de temps après ses débuts, il a découvert la structure tertiaire d'une protéine régulatrice du virus de l'immunodéficience prosimien, un problème sur lequel la communauté des chercheurs était perplexe depuis des décennies et qui pourrait conduire à de nouvelles façons de lutter contre le virus du sida.

Et le projet Zooniverse demande aux scientifiques citoyens d'identifier les cratères sur la lune, d'aider à traduire les anciens journaux de bord des navires, d'identifier les galaxies dans les images astronomiques et de trouver des planètes autour d'autres étoiles, entre autres choses.

Michelucci et co décrivent ensuite les types de projets qu'ils souhaitent créer. Ils appellent une idée Project Houston après l'effort participatif au sol qui a aidé à ramener les astronautes d'Apollo 13 après une explosion à bord sur le chemin de la lune.

Leur idée est qu'une aide similaire peut être apportée du monde entier lorsque des individus sur terre se trouvent en difficulté. Ils entendent par là des personnes qui pourraient envisager de se suicider ou qui souffrent de dépression, par exemple.

Le plan consiste à utiliser une analyse de la parole et une compréhension du langage naturel de pointe pour détecter le stress et offrir de l'aide. Cela se présenterait sous la forme de personnalités composites composées d'individus ayant différents niveaux d'expertise dans la foule, soutenues par des techniques d'intelligence artificielle. Le projet Houston pourrait fournir une personnalité toujours gentille et patiente même si la foule change complètement avec le temps, disent-ils.

Une autre idée est de s'appuyer sur la façon dont le crowdsourcing aide les gens à apprendre. Un exemple en est Duolingo, une application qui propose des cours de langue gratuits tout en agissant simultanément comme un service de traduction de documents. Pourquoi s'arrêter à l'apprentissage des langues et à la traduction ? ils demandent.

Une approche similaire pourrait aider les gens à acquérir de nouvelles compétences lorsqu'ils travaillent en ligne, un processus qui devrait leur permettre d'assumer des rôles plus complexes. Un exemple est dans le domaine de la radiologie, où un travail important consiste à reconnaître les tumeurs sur les images radiographiques. Il s'agit d'une tâche que les algorithmes de vision industrielle n'effectuent pas encore de manière fiable.

Les humains sont bons à cela, cependant. Un novice pourrait commencer par regarder des images faciles à classer, puis passer à des cas plus difficiles lorsqu'il a démontré un certain niveau de compétence. Nous pensons que l'apprentissage en ligne qui se double d'un travail (et vice versa) peut avoir un impact transformateur sur l'avenir du travail et de l'éducation, déclarent Michelucci et co.

Encore une autre idée serait de collecter des informations qui aident les familles les plus pauvres d'Amérique à trouver des programmes de protection sociale. Ces programmes sont souvent difficiles à naviguer et représentent une difficulté disproportionnée pour les personnes les plus susceptibles d'en bénéficier : les sans-abri, les personnes handicapées, les personnes à faible revenu, etc.

L'idée est que la foule devrait assumer une partie de ce fardeau, libérant ce groupe pour d'autres tâches, comme trouver du travail, gérer des problèmes de santé, etc.

Ce sont des objectifs louables, mais ils soulèvent des questions importantes. Le principal d'entre eux est la nature des implications éthiques, juridiques et sociales du calcul humain. Comment ce travail peut-il être conçu pour permettre une participation humaine significative et digne ? Comment les résultats peuvent-ils être conçus de manière à ce que les personnes les plus vulnérables puissent en bénéficier ? Et quelle est la répartition optimale du travail entre les machines et les humains pour produire un résultat spécifique ?

Michelucci et co décrivent ces questions et d'autres qui, selon eux, seront cruciales pour la science émergente du calcul humain.

Aucune étude de ce type ne serait complète sans une analyse de l'environnement de financement. Michelucci et consorts terminent en appelant à une nouvelle initiative nationale dans le calcul humain avec la création d'un centre national consacré à cette science émergente.

Un centre national aux États-Unis semble certainement être une bonne idée. Le calcul humain est un domaine multidisciplinaire qui nécessite une expertise en informatique, en sciences de la complexité, en sciences cognitives, en économie comportementale, en interaction homme-machine, etc.

Disposer d'un lieu où les chercheurs de ces domaines peuvent se rencontrer et travailler ensemble semble donc une avancée évidente.

Réf : arxiv.org/abs/1505.07096 : Feuille de route de la recherche américaine pour le calcul humain

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