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Comme dans de nombreux domaines, il faut également compter sur un trublion open source face à ces acteurs prédominants dans la cartographie numérique.Né en 2004, le projet OpenStreetMap (OSM) vise à constituer une base de données géographiques libre du monde fondée sur la collaboration de tout utilisateur volontaire et sur les nouveaux outils de néogéographie (un néologisme qui traduit la montée en puissance des outils de cartographie numérique accessibles par tous en ligne). Ce Wikipédia de la cartographie s’est donc enrichi au fil des années et a recruté son millionième contributeur début 2013.

Le principal intérêt d’OSM réside dans la possiblité de reproduire, réutiliser et modifier les contenus. Cette cartographie libre est donc utilisée par un grand nombre de sites internet et d’applications. En 2012, le site de géolocalisation Foursquare est ainsi passé de Google Maps à OpenStreetMap. Il est également possible d’utiliser les données d’OSM pour les intégrer à des logiciels de navigation : c’est le cas par exemple de l’application MapFactor, qui compte entre 5 et 10 millions de téléchargement sur le Play Store. En France, OpenStreetMap est également au coeur de la première base adresse nationale (BAN) collaborative française gratuite, l’initiative open source de l’Etalab lancée en avril dernier en partenariat avec La Poste et l’IGN.
Le bitcoin n’est pas seulement un outil de spéculation financière. La monnaie virtuelle permet aussi d’effectuer de micro-transactions entre deux objets connectés, de transférer des sommes d’un pays à l’autre sans frais ou presque, de lever des fonds via une campagne de crowdfunding, et peut être même un jour de simplifier l’achat d’un bien immobilier…

Les financiers suivent de près l’évolution du cours du bitcoin, devenu un véritable outil de spéculation. La bourse de New York publie une fois par jour à 11 heures la valeur de cette monnaie virtuelle par rapport au dollar (sous l’indice NYXBT), depuis le 20 mai 2015. Mais elle peut être utilisée de bien d’autres manières, explique au cours de son intervention au OuiShare Fest à Paris le 21 mai Caterina Rindi, community manager de la start-up californienne de crowdfunding Swarm, qui s’intéresse à cette devise numérique depuis sa création en 2009.

Le bitcoin permet d’effectuer des transactions sur de très petites sommes : les montants échangés peuvent être calculés jusqu’à huit chiffres après la virgule (0,00000001) et les frais financiers payés sur ces transferts monétaires sont faibles. Cette monnaie virtuelle pourrait donc être utilisée par des fabricants d’objets connectés, qui souhaitent que leurs machines puissent échanger de l’argent entre elles.
Imaginez par exemple un réfrigérateur capable de savoir que la brique de lait qu’il stocke est presque vide. Si son fabricant intégrait le programme correspondant dans son système, il pourrait commander une nouvelle bouteille à un objet connecté situé dans un supermarché et la régler directement grâce au bitcoin. Le système bancaire actuel ne s’intéresse pas à ce type de micro-transactions car les sommes échangées sont trop faibles et les frais bancaires trop élevés. Des problèmes qui ne se posent pas avec le bitcoin, explique Caterina Rindi.

Cette crypto monnaie permet aussi de faire transiter de l’argent d’un pays à l’autre, sans avoir besoin de passer par des sociétés de transfert de fonds, comme Western Union, qui prélève 4,90 euros pour une transaction de 100 euros de la France vers l’Afrique. Cette intermédiation coûte cher et peut être évitée grâce au bitcoin, affirme la jeune femme. Il peut aussi être utilisé par des entreprises pour lever des fonds, via une campagne de crowdfunding, notamment sur la plate-forme Swarm, pour laquelle travaille Caterina Rindi. Le fonctionnement est simple : une société collecte des bitcoins de la part de plusieurs donateurs. Chacun d’entre eux reçoit en échange des parts de la compagnie. Ces parts ne sont pas des actions : elles sont matérialisées en une monnaie virtuelle privée, créée par et pour la société.

Nous avons financé Swarm, grâce à ce système. En juillet 2014, nous avons reçu l’équivalent d’un million de dollars en bitcoins [depuis, la monnaie numérique a perdu plus de la moitié de sa valeur, ndlr]. En échange, nous avons donné à chaque participant des Swarmcoin, proportionnellement au montant de leur don, indique Caterina Rindi. Ils peuvent revendre ces pièces virtuelles, dont la valeur évolue parallèlement à celle de l’entreprise. Elles leur permettent également de participer à la gouvernance de Swarm. Le système de la blockchain, sur lequel repose le bitcoin, facilite cette gouvernance, ajoute la community manager.
Cette blockchain est un registre virtuel, qui recense toutes les transactions effectuées en bitcoins depuis la création de la crypto monnaie. A chaque fois qu’un nouvel échange a lieu, il s’inscrit en direct sur le registre. Une trace numérique quasiment infalsifiable puisque ce document est présent sur les ordinateurs de tous les membres de la communauté bitcoin.

Chaque transaction est décrite par un code comprenant des chiffres et des lettres. Ce système, et ce code, peuvent aussi être utilisés pour transférer autre chose que des informations relatives à un échange monétaire : du texte, des photos, des vidéos…
Chez Swarm, pour prendre nos décisions stratégiques, nous posons sur Internet une question à nos actionnaires. Ils répondent oui ou non. Cet échange est gravé dans le marbre numérique, sur un registre partagé par tous les membres de cette ‘assemblée générale digitale’. Les décisions prises sont (presque) incontestables, et ce n’est pas un problème si les actionnaires sont nombreux. Le bitcoin permet donc d’innover dans la gouvernance d’entreprise !, s’exclame Caterina Rindi.
Si les structures légales qui régissent les transactions évoluent, le système de la blockchain pourrait ainsi accélérer les procédures juridiques et administratives. Le vendeur d’un appartement pourrait faire transiter via une blockchain des informations sur son identité, sur le métrage de son habitation…

L’acheteur enverrait, lui, des données prouvant qu’il est bien en mesure de payer le logement. Une fois les documents nécessaires fournis d’un côté et de l’autre, la transaction (en bitcoins) pourrait être effectuée. Reste le problème de la stabilité de cette monnaie virtuelle… Mise à jour : Dans un communiqué de presse datant du 2 juin, les responsables du défi ImageNet ont annoncé avoir détecté un manquement aux règles du concours de la part de Baidu. Entre le 28 novembre et le 13 mai, les chercheurs de l’entreprise chinoise ont créé au moins 30 comptes anonymes avec lesquels ils ont passé le test plus de 200 fois, alors que la limite autorisée est de 2 fois par semaines. Cela inclut plusieurs périodes d’usage intensif, notamment 40 tests en 5 jours du 15 au 19 mars 2015.

Cette technique constitue une tricherie car Baidu a pu optimiser sa performance lors du concours en déterminant à l’avance la meilleure approche à partir de ces nombreux tests. Cela lui a conféré un avantage certain par rapport aux autres compétiteurs. De plus, cela a faussé le but du concours, qui est d’évaluer la performance d’un système capable d’apprendre à reconnaître des images par lui-même. Le résultat de Baidu ne peut donc pas être comparé à ceux obtenus par d’autres équipes comme celles de Google ou Microsoft. De plus, l’équipe d’ImageNet a demandé à Baidu de ne pas passer de nouveaux tests sur leur serveur pour une durée de 12 mois. L’équipe de Baidu a reconnu les faits et amendé sa publication sur le sujet, en affirmant néanmoins son respect de l’intégrité du concours.

Baidu, le titan chinois de la recherche sur Internet, détient le nouveau record de performance en matière de reconnaissance automatique d’images sur la base de données ImageNet. L’information a été rapportée par le Wall Street Journal dans un article du 12 mai. ImageNet regroupe plus d’un million d’images et fait office de benchmark pour les logiciels de vision par ordinateur, l’une des disciplines de l’intelligence artificielle les plus explorées.
Les chercheurs de Baidu ont utilisé un supercalculateur baptisé Minwa, utilisant des réseaux neuronaux, pour organiser les images de la base de données en 1000 catégories prédéfinies. L’identification d’objets dans une image, bien que simple pour l’homme, est un problème complexe pour une machine, comme nous le confiait récemment Eric Horvitz, le directeur du laboratoire de Microsoft Research à Redmond. Ce champ de recherche a fait beaucoup de progrès ces dernières années. Microsoft Research a obtenu un taux d’erreur de 4,94 % en février 2015, record battu dans la foulée par Google avec 4,8% et que Baidu vient de battre à nouveau en obtenant un taux de seulement 4,58% d’erreurs. Par comparaison, un être humain entraîné obtient généralement un taux d’erreur d’environ… 5 %. Peut-être le signe qu’il est temps pour les chercheurs de passer à des tâches plus difficiles, comme la détection et la localisation d’objets.

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