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Tchouri ou l'âge des comètes

La mission Rosetta de l'ESA a montré que la comète « Tchouri » (67P Churyumov-Gerasimenko), sur laquelle l'atterrisseur de la sonde a fini par s'écraser, est composée à près de 40 % de molécules organiques. D'après les travaux de Jean-Loup Bertaux, du Laboratoire atmosphères, milieux, observations spatiales (CNRS/UPMC/Univ. Versailles–Saint-Quentin-en-Yvelines), et Rosine Lallement, du laboratoire Galaxies, étoiles, physique et instrumentation (Observatoire de Paris/CNRS/Université Paris Diderot), ces molécules organiques auraient été formées dans le milieu interstellaire, avant la formation du système solaire.

En effet, l’on sait grâce à l’étude de la lumière des étoiles, et notamment des bandes diffuses interstellaires (« Diffuse Interstellar Bands », DIB), que des molécules organiques complexes sont présentes en quantité dans le milieu interstellaire. Dans les nuages interstellaires très denses, et notamment ceux dans lesquels une étoile va se former, les DIB ont tendance à diminuer parce que, d’après l’hypothèse émise par les deux chercheurs, les molécules organiques s’agglutinent et ne peuvent plus absorber autant de lumière. Le processus de formation des comètes, par agglutination non violente de petits grains de matières, aurait permis à ces molécules préexistantes au système solaire d’être préservées et identifiées 4,6 milliards d’années plus tard au sein de Tchouri.

Pour connaître la nature exacte de cette mystérieuse matière interstellaire, il faudra mettre sur pied une mission spatiale de collecte d’échantillons destinés à revenir sur Terre pour être analysés en laboratoire. En tout cas, si la matière organique des comètes provient bien du milieu interstellaire et qu’elle a joué un rôle dans l’apparition de la vie dur terre, rien n’interdit de penser qu’il en est de même ailleurs dans l’univers.

publié le 25 septembre 2017

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Mesure participative de la qualité de l'air
Un projet vise à collecter des données sur la qualité de l'air grâce à des capteurs individuels et des smartphones.

La nécessité de mesures plus nombreuses

Face à la multiplication des pics de pollution ces derniers mois, la nécessité d'évaluer en temps réel la qualité de l'air, mesurée à partir de la concentration en différents éléments parmi les plus nocifs, s'impose toujours davantage. De plus, les informations recueillies par des organismes régionaux, comme AIRPARIF en Île-de-France, ou ATMO dans les Hauts-de-France, proviennent de sources trop éloignées, spatialement ou temporellement, les unes des autres. À cause de cela, les prévisions sur les évolutions des concentrations en polluants se révèlent généralement imprécises. Dans la région des Hauts-de-France, un consortium de laboratoires de recherche, d'associations et d'organismes régionaux a décidé de s'attaquer à ce problème. De là est né le projet OSCAR.Son principe est de faire participer la population à l'évaluation de la qualité de l'air.

Des boîtiers connectés pour l'acquisition des données

L'idée de cette initiative est d'équiper des volontaires de boîtiers d'acquisition constitués de capteurs mesurant la concentration en différents polluants de l'atmosphère environnante et de smartphones.

Les capteurs légers et peu encombrants se connectent par exemple via Bluetooth, à un smartphone ou à une tablette numérique. Cette solution économique permet de faire appel aux étudiants des lycées techniques et IUT de la région pour fabriquer les capteurs et assembler les boîtiers selon un modèle fourni par un laboratoire de la région, le LISIC.

Grâce à eux, la diffusion d'une masse critique de boîtiers fonctionnels est assurée. Les données obtenues viales équipements connectés des particuliers serviront à établir une carte extrêmement précise de la qualité de l'air. Mais, avant d'en arriver là, de nombreux obstacles doivent être surmontés.

Étalonnage et géolocalisation

Pour tracer une carte de pollution, il faut disposer simultanément de données sur la qualité de l'air suffisamment précises et d'un positionnement exact du lieu où a été prise chaque mesure. On voit là l'intérêt d'utiliser des appareils mobiles comme les smartphones : ils sont équipés de GPS, ce qui permet de transmettre en même temps les données sur la qualité de l'air et la localisation du mobile.

Mais plusieurs problèmes se posent alors. Comment garantir que les informations de géolocalisation sont suffisamment précises pour certifier l'exactitude du rendu final ? Et cette étape de positionnement des différents appareils est loin d'être la contrainte principale. Rien ne permet en effet d'affirmer a priori que deux appareils, situés au même endroit, enregistreront les mêmes valeurs. On appelle étalonnage des capteurs la phase de réglages permettant d'assurer ce dernier point. Or, il est impossible de r éaliser cette calibration au cours de la fabrication des composants, en raison du mode de fabrication retenu. On doit donc l'effectuer a posteriori, à distance et sans avoir un contrôle total sur l'environnement d'utilisation du capteur, c'est pourquoi on parle d'étalonnage aveugle.

Focus sur le problème de Netflix

La réalisation de cette étape est analogue, d'un point de vue mathématique, à ce qui est connu comme le problème de Netflix, du nom du fameux site internet répertoriant des films et des séries. L'idée est de trouver un moyen de proposer les meilleures recommandations de film à un utilisateur donné. Pour cela, Netflix disposait initialement d'évaluations de 17 770 films par 480 189 internautes, chaque évaluation correspondant à l'attribution d'un nombre de 1 à 5. Or, chaque utilisateur n'a noté qu'un tout petit nombre de films : au départ, on ne connaissait que 100 480 507 évaluations parmi plus de 8 milliards possibles. Le problème consistait donc à compléter une matrice de taille 480 189 × 17 770 dont on connaissait seulement moins de 1% des valeurs, qui correspondent aux évaluations connues. Pour en revenir à notre problème, les internautes sont les analogues des endroits précis où ont été effectuées les mesures et les évaluations correspondent aux données étalonnées. On veut donc construire une matrice C, ou plutôt une de ses approximations ?, dont chaque ligne correspond à une localisation et chaque colonne à un polluant étudié. La valeur indiquée dans une case de la matrice représentera donc la quantité exacte d'un élément toxique en un point parfaitement repéré.

Pour calculer ces dernières quantités, on a recours à une technique appelée factorisation de matrices. Le principe est de déterminer deux matrices, notées U et F respectivement. F sera la matrice d'étalonnage : chacune de ses lignes représentera le capteur, et ses colonnes correspondront aux différents polluants. La valeur dans une case sera la fonction à appliquer à la mesure inexacte, effectuée par un capteur donné sur un polluant lui aussi donné, pour obtenir la valeur exacte. Quant à U, elle donne les capteurs présents en un point donné. Grâce à la formule ? = U . F, on peut compléter en même temps les trois matrices.

Ce problème de complétion de matrices a été programmé informatiquement grâce à des algorithmes de plus en plus rapides : une implémentation de 2013 permettait de compléter en 3 secondes une matrice de taille 100 x 1000 avec une précision relative de 10-5.

Des mesures à l'exploitation

Les informations obtenues par les smartphones sont transmises à une plateforme par Internet. Les données sont d'ailleurs anonymisées grâce à la plateforme APISENSE, de l'INRIA, pour respecter la vie privée des volontaires. Les techniques de traitement mathématiques exposées précédemment permettent d'étalonner les capteurs au fur et à mesure que les données sont collectées.

Après ce traitement, la collection d'informations mobiles issues du crowd-sensing est intégrée avec les mesures réalisées par des stations atmosphériques du réseau ATMO au sein d'une base de données.

Ce nouveau traitement permet de construire des modèles, comme des cartes géographiques, où l'on peut repérer les concentrations anormales de polluants, et découvrir presque en temps réel leurs déplacements.

Cette approche ouvre de nombreuses perspectives en matière de suivi des flux de polluants et de prévision des risques environnementaux. Une initiatie qui n'aurait jamais été réalisable sans les plus récentes avancées mathématiques et informatiques...

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Sur les acteurs du projet

Sur la complétion de matrices (en anglais) ou avec cet article

Aurore Sallard
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