Lancement de la Saison 9 Data For Good

8 min readMar 30, 2021

🌎 Data For Good France c’est 61 projets d’intérêt général accompagnés ces 6 dernières années, grâce à +2500 bénévoles artisans de la Data.

Pour cette 9ème saison, nous sommes ravis de vous présenter les projets sélectionnés :

∘ 1.OPENGEOSCALES
∘ 2. OLVO
∘ 3. CRATer
∘ 4. GEOWATCH LABS
∘ 5. DYSLEX’IA
∘ 6. SUBSTRA FOUNDATION
∘ 7. CODECARBON
∘ 8. VALIDALAB
∘ 9. SCIENCE FEEDBACK
∘ 10. OPEN FAKE FACTS
∘ 11. COMPLOTISME NOUS VOILÀ !

Vous êtes Data Scientists, Data Engineers, Data Analysts, développeurs, UX designers, ou bien juste curieux et passionnés par ces enjeux ? Vous avez de 30 minutes à quelques heures par semaine à consacrer à des projets de bien commun ? Alors lisez cet article et rejoignez-nous !

1.OPENGEOSCALES — Simplifier et faciliter l’accès et l’usage des données ouvertes liées aux enjeux environnementaux et climatiques

OpenGeoScales croit en l’analyse collaborative et aux données géospatiales pour aider à résoudre des défis environnementaux. Cette association a pour objectif de faire face aux impacts du changement climatique sur les villes, en fournissant s un point d’accès centralisé à des données environnementales standardisées et agrégées à différentes échelles géo-spatiales En plus de générer des données environnementales fiables et normalisées, OpenGeoScales propose un accès libre aux traitements implémentés sur les données brutes collectées de diverses sources.

Pour cette saison 9, Data For Good et OpenGeoScales vont travailler ensemble pour harmoniser les données liées aux émissions de gaz à effet de serre à différentes échelles géographiques et fournir une API permettant un accès facile et libre à ces données.Ils ont besoin de Data Scientists/Engineers pour les aider dans l’exploration, l’intégration et la transformation des données collectées d’émissions de gaz à effet de serre et de développeurs Backend pour le développement de l’API.

2. OLVO — Développer un algorithme de dispatch des missions pour soutenir une nouvelle vision de la livraison écologique & sociale

OLVO propose un service de livraison en vélos cargos. Pourquoi OLVO ? Pour prendre le contre-pied de l’ubérisation du secteur, en proposant une solution environnementale (plus de vélos cargos c’est moins de scooters, camionnettes) & une mission sociale : les coursiers possèdent l’entreprise. Aujourd’hui, OLVO compte une trentaine de salariés et effectue environ 8000 livraisons par mois.

Pour ce faire, OLVO a développé son logiciel in-house PÉDALO — et c’est là que Data For Good intervient. Dans le cadre de cette saison 9, OLVO a 2 objectifs :

Aujourd’hui PEDALO est dépendant d’un logiciel de SaaS pour tout ce qui touche à la répartition des missions entre les coursiers → Développer une solution in-house 💪 (algorithme de dispatch intelligent).
Muscler & faire passer PÉDALO en open source pour en faire bénéficier d’autres entreprises.

En termes de technos, le projet sera principalement sur du Ruby on Rails via Hotwire.

L’équipe a notamment besoin de développeurs Ruby & de data scientists/engineers 🚴

3. CRATer — Analyser la résilience alimentaire du territoire français

Les Greniers de l’Abondance, est une association qui étudie, sensibilise et accompagne sur le sujet de la résilience alimentaire.

En cette saison 9, c’est sur le projet CRATer que des bénévoles Data For Good vont donner de leur temps. Ce dernier a pour objectif de construire un outil numérique d’aide au diagnostic de la résilience alimentaire, notamment en traitant et montrant des données de séries temporelles pour illustrer les dynamiques à l’œuvre dans nos systèmes alimentaires. Ainsi, ce nouvel outil qui se voudra accessible et simple, outillera les acteurs de terrain pour aider à la réflexion sur ce sujet, à l’échelle de leur territoire.

4. GEOWATCH LABS — Lutter contre l’insécurité alimentaire en Mauritanie en développant un algorithme de prédiction des rendements agricoles

GEOWATCH LABS travaille à lutter contre l’insécurité alimentaire. Pour ce faire, ils travaillent à développer une solution pour prédire le rendement agricole à l’échelle locale afin d’identifier les populations vulnérables et permettre une meilleure répartition de l’aide.

Concrètement, pour une zone donnée, GEOWATCH LABS repère à l’aide d’images satellitaires les champs cultivés, caractérise le type de cultures et estime la production agricole.

GEOWATCH LABS rejoint la saison 9 de Data For Good pour :

Lancer un projet pilote en Mauritanie (suite à la sécheresse de 2012, 1/3 de la population ne parvient pas à manger sa faim) ;
Affiner le modèle pour passer d’une estimation de rendements agricoles à des taux de sécurité alimentaire.

Le projet est soutenu par la Banque Mondiale et le gouvernement mauritanien.

5. DYSLEX’IA — Développer des algorithmes de scan de devoirs pour aider les enfants dyslexiques

La dyslexie est un trouble du langage écrit, affectant la lecture, l’orthographe et/ou l’écriture. 4 à 5% d’enfants d’une même classe d’âge en France sont dyslexiques. Malheureusement, il n’existe pas encore d’outil ludique et abordable qui permet d’adapter le contenu pédagogique en temps réel pour les dyslexiques.

C’est de ce constat que Dyslex’IA est née (dans le cadre d’AI For Tomorrow) et nous a proposé un défis pour cette 9ème saison : rendre accessible l’éducation pour tous en adressant la dyslexie dans sa globalité. Ainsi, une équipe travaillera pour exploiter l’IA, l’UX et la data pour continuer à développer la plateforme, notamment en créant un algorithme de reconnaissance visuelle de l’écriture tapuscrite et manuscrite.

6. SUBSTRA FOUNDATION — Créer la première formation sur la Data Science Responsable

Si l’IA permet des innovations formidables, son développement — notamment fondé sur des stratégies de collecte d’informations,de données et de prise de décision automatisée — doit être dirigé dans un but éthique. Et cela repose sur l’adoption, par le secteur, de pratiques data responsables et respectueuses.

Lors de la saison 8 de Data For Good (leur projet a été nommé vainqueur de la saison 🏆), SUBSTRA FOUNDATION a ainsi développé un référentiel d’évaluation en matière de data science responsable et de confiance qui s’accompagne d’une plateforme d’auto-évaluation.

Pour cette nouvelle saison, SUBSTRA FOUNDATION veut aller encore plus loin et a pour ambition de monter un véritable MOOC sur « Une data science responsable » (respect et protection des données personnelles, transparence, biais algorithmiques…). La formation sera destinée à un public généraliste, mais proposera également des briques techniques pour guider les professionnels dans leur pratique.

7. CODECARBON — Mesurer l’empreinte carbone de l’IA et la Data Science

La pollution numérique est responsable de 4% des émissions mondiales de gaz à effet de serre (source: Aurelia F). Il peut être difficile de mesurer sa contribution à son échelle.

C’est pourquoi, CodeCarbon a développé un outil accessible permettant aux individus et aux organisations de mesurer leurs émissions de CO2 de leur Machine Learning. Aujourd’hui, c’est un package Python qui s’intègre directement à votre base de code et calcule votre production de CO2 produite par votre cloud et votre activité numérique.

Pendant cette saison, nous allons associer nos forces pour continuer à développer cet outil afin de le rendre encore plus pertinent, accessible et performant.

8. VALIDALAB — Créer un graphe de connaissances des sources d’infos francophones pour lutter contre les fake news

VALIDALAB vise à lutter contre la désinformation en simplifiant le process de vérification d’une info. A terme, VALIDALAB ambitionne de développer une application permettant à tous de vérifier facilement & rapidement la véracité de l’information.

Leur méthode est fondée sur la recontextualisation de l’info et le recoupage des sources 🕵.

Pour cette saison 9 de Data For Good, VALIDALAB va s’intéresser au comportement de la sphère médiatique francophone, avec l’objectif d’établir un graph de connaissance des différentes sources d’information (médias, blogs, réseaux sociaux…). Leur projet comportera 3grands axes :

Qualifier la crédibilité des sources
Accéder à de meilleurs points de vue
Tracer les documents, vidéos, citations

9. SCIENCE FEEDBACK — Développer un système et des outils pour aider au fact-checking

Science Feedback est un réseau international de 500 scientifiques vérifiant collaborativement la crédibilité d’informations virales dans les domaines scientifiques. L’organisation travaille notamment en partenariat avec Facebook et TikTok et a ainsi pu informer des dizaines de millions d’utilisateurs en 2020. Leur objectif est d’aider les lecteurs à vérifier les informations mais aussi de contribuer à une meilleure visibilité des informations fiables sur Internet.

Data For Good va se lancer dans cette aventure pour aider à développer des outils utiles à Science Feedback et aux autres fact-checkers notamment dans le monitoring quotidien des affirmations faites par les sites de désinformation et la recherche d’experts scientifiques pour les vérifier.

10. OPEN FAKE FACTS — Lutter contre la diffusion des fake news en France grâce à la data

Toujours dans l’optique de lutter contre la désinformation, OPEN FAKE FACTS a pour objectif de simplifier la détection de fake news en France.

Pour ce faire, ils proposent de développer des algorithmes de NLP permettant d’identifier les fake news en français et de créer une base de données open-source rassemblant les dernières infox publiées.

Le projet sera organisé autour de 3 axes :

Un travail d’analyse de la donnée pour dégager des signaux permettant de discriminer les fake news
Le développement d’algorithmes de traitement de textes (NLP/TAL) permettant de détecter des contenus potentiellement faux (algo de similarité / de classification…)
L’enrichissement d’une base de données de fake news FR notamment via la labellisation d’articles (sentiment, thème…)

11. COMPLOTISME NOUS VOILÀ ! — Le méta projet bonus et unique pour Data For Good afin d’inscrire la lutte contre le complotisme dans le temps et maximiser notre impact

Le complotisme navigue entre une sectarisation toxique du débat public et un désir légitime d’information de la population. Avec complotisme nous voilà !, nous voulons pousser encore plus fort la data et l’IA pour aider à lutter contre la désinformation.

Pour la première fois, nous lançons un méta-projet, soit un projet long terme signé Data For Good. Validalab, Open Fake Facts et Science Feedback sont trois projets avec un même objectif : lutter contre la désinformation et Complotisme nous voilà!, les encadrera pour pousser encore plus loin les recherches et les résultats.