Pour compter correctement de multiples activités, la société, l’industrie et le sport utilisent des algorithmes. Ceux-ci transforment des montagnes de données en informations, un peu comme des statisticiens numériques. Ces technologies montrent toutefois souvent leurs limites…

Même si la numérisation affiche plusieurs dizaines d’années au compteur, l’agrégation des données des accéléromètres, cardiofréquencemètres, altimètres et autres gyroscopes reste parfois étonnamment perfectible, même pour des grands noms du numérique, comme Google et Polar.

Des exemples concrets

Vous ne me croyez pas? Depuis de longues semaines, je teste le Google Fitbit Air, notamment lors de séances de natation. Bien que piètre nageur, je réalise tout de même mon kilomètre de brasse avec une certaine régularité avec des virages bien marqués à chaque extrémité du bassin de 50 mètres. J’essaie par ailleurs d’améliorer constamment ma technique.

Mais rien n’y fait. Par exemple, mercredi, mon Google Fitbit Air a totalisé 23 traversées alors que la veille, j’avais précisé dans Google Health, dont les fonctions d’IA reposent sur Gemini, que je faisais généralement de la brasse sur 100 mètres pour un total de 20 traversées. Le même jour, Polar en a totalisé 17 sur ma Grit X 2 Pro, la veille 16…

Des décennies de numérique…

Ces problèmes sont assez piquants. Il y a bientôt 25 ans, je rencontrai à l’Ecole polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) deux chercheurs qui travaillaient sur des dispositifs pour guider les aveugles dans des bâtiments. Dans un sac à dos, ils collectaient les données à l’aide de gyroscopes, accéléromètres et altimètres avant traitement numérique…

Eh oui, si aujourd’hui tout ça tient dans nos montres connectées avec en prime de doubles GPS multitechnologies, le traitement des données reste complexe, y compris chez Google, l’un des leaders mondiaux du traitement des données, à l’heure où la numérisation entre dans une nouvelle phase grâce à l’intelligence artificielle (IA).

Moralité? Restez vigilants avec l’utilisation des données numériques et leur interprétation. Trop souvent, les données produites par des capteurs imparfaits sont souvent de qualité insuffisante, les algorithmes sont peu aboutis, et l’IA déraille totalement notamment en raison de ces limites, mais pas que…

Courage dans l’enfer numérique! Et n’oubliez pas de rectifier manuellement.

Xavier Studer