Darwin rend les capteurs de téléphones plus intelligents

Par 06 juillet 2010
Mots-clés : Digital Working

L'université de Darmouth propose un logiciel qui s'aide des données captées par d'autres utilisateurs à proximité pour affiner celles, parfois incomplètes, enregistrées par l'utilisateur.

Accéléromètre, GPS, microphones... ces capteurs embarqués dans les téléphones fournissent à l'appareil des données indispensables au fonctionnement d'applications telles que la géolocalisation, la reconnaissance faciale, ou l'authentification vocale. Seulement, la qualité de détection de ces capteurs est parfois affectée par différents facteurs. Comme par exemple la situation inappropriée d'un téléphone - placé dans la poche de l'utilisateur, dans son sac à main - pour le recueil de données. Afin que les applications d'un mobile puissent être efficaces dans des environnements variés, des chercheurs de l'université de Dartmouth ont mis au point Darwin, un logiciel téléchargeable qui se base sur la collaboration et le partage de données pour affiner les applications basées sur des capteurs. "En regroupant les données de plusieurs téléphones, on obtient de meilleurs résultats", confie à L'Atelier Emiliano Miluzzo, l'un des chercheurs. 

S'en remettre aux téléphones des autres
Le système propose ainsi de s'en remettre aux téléphones des individus situés à proximité et qui disposent du logiciel pour rendre plus performante l'application utilisée par une personne. En clair : tous les membres du dispositif partagent les données relatives à un module. Quand l'un d'entre eux lance une application, mais ne se trouve pas dans des conditions optimales, le système va faire appel aux appareils des autres personnes se trouvant au même endroit pour améliorer l'exécution de cette dernière. Les responsables du projet ont appliqué leur modèle à une solution de reconnaissance vocale. Ils ont demandé aux personnes ayant téléchargé Darwin d'enregistrer leur voix pendant une minute, pour que le dispositif établisse un modèle de reconnaissance dans un environnement calme. Ensuite, le système continue à travailler en toute transparence : il établit par lui-même d'autres modèles à chaque fois que l'utilisateur se trouve à utiliser son téléphone dans un environnement sonore différent : salle de réunion, restaurant, rue, etc.

Utiliser la classification d'autres utilisateurs
Si l'utilisateur veut utiliser le système de reconnaissance alors que son téléphone est dans son sac, celui-ci va peiner à identifier le contexte. Il va alors chercher si d'autres membres sont à proximité. Si cela se confirme, il va utiliser les microphones des mobiles de ces utilisateurs pour capter ce qu'ils entendent. "En fait, mon téléphone enverra par Bluetooth ou Wi-Fi à celui des autres une requête pour savoir qui parle", poursuit Emiliano Miluzzo. Sachant que l'ensemble des voix des utilisateurs sont identifiées par le programme. Le recoupement des données permet au final de s'assurer avec plus de fiabilité de la bonne identité de la personne qui a activé le système de reconnaissance vocale. Selon le chercheur, le taux de réussite passe de 60 à 90 %. "L'idée de ce logiciel est de rendre le processus de perception mobile évolutif", conclut le chercheur.

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