Les algorithmes peuvent-ils aider à lutter contre la pollution sonore ? Il faudra d'abord les entraîner.
Climatisation, klaxon de voitures, musiques dans la rue, sirènes : et si l'on apprenait à des ordinateurs à reconnaitre les différents bruits de la pollution sonore ?
Leurs travaux, présentés dans la revue Communications of the ACM au mois de février 2019, reposent sur l'utilisation de capteurs et d'un système de « machine listening » (« écoute automatique »). Il consiste à entrainer des algorithmes à reconnaitre les sons de la ville de New York en temps réel.
Un réseau de capteurs acoustiques
L'outil doit ainsi être entrainé à décrire précisément quelle est l'origine des bruits qui polluent l'environnement sonore des New-Yorkais. Les sons seront enregistrés par les capteurs acoustiques, qui sont fabriqués en utilisant des nano-ordinateurs Raspberry Pi et des microphones. Chaque unité coute environ 80 dollars (soit 70 euros) à produire.
Les inventeurs de Sonyc veulent aussi que les citoyens participent au processus, en reportant les bruits jugés indésirables sur une application (qui n'a pas encore été développée). Ses utilisateurs pourront y consulter les données annotées par d'autres personnes. L'un des objectifs serait également de pouvoir alerter les autorités par le biais de l'app.
Le résultat de toutes ces observations pourrait alors être présenté aux autorités compétentes, pour mieux identifier les zones urbaines soumises à certains types de pollution sonore -- un axe routier régulièrement embouteillé, par exemple. Pour l'heure, les créateurs de ce système doivent encore le déployer et le tester en conditions réelles. Ils espèrent que les résultats permettront d'utiliser Sonyc sur l'ensemble du territoire des États-Unis.
Et les humains ne sont pas les seuls à souffrir de la pollution sonore : certains animaux doivent s'adapter pour continuer à vivre en ville.
https://www.youtube.com/watch?v=d-JMtVLUSEg