Une application mobile co-conçue avec les utilisateurs
Développement d'applications Android, iOS et Web) de science participative. L'application permet aux pêcheurs des lacs alpins de saisir les informations liées à leur session de pêche (lac, espèce pêchée, taille, photo, localisation…), données ensuite recueillies par les chercheurs de l’INRAE.
Face au succès de l’application, le pôle ECLA (en charge d’étudier les lacs et plans d’eau français) étudie l’extension du dispositif à l’ensemble des lacs français. La clé de l’adoption de l’application, au-delà des considérations techniques habituelles (fluidité, mode offline..) a été d’intégrer les futurs utilisateurs dès la phase de conception (ateliers de co-construction, validation de maquettes interactives…), et de les garder dans la boucle de développement (rencontres régulières avec les pêcheurs pour recueillir leurs retours et suggestions).
Le développement de l’application a suivi / suit un processus itératif (méthodologie agile). Celle-ci est placée sous licence libre.
Les pêcheurs amateurs n’ayant aucune obligation d’utiliser Fishola, nous avons particulièrement insisté sur l’UI et l’UX de l’application, en rendant notamment un maximum d’étapes facultatives (position GPS, photo de la prise, poids…) pour ne pas freiner l’utilisation. Depuis son lancement en 2021, ce sont plus de 600 pêcheurs amateurs qui ont saisi près d’une dizaine de milliers de prises dans l’application. Nous sommes actuellement en discussion avec plusieurs laboratoires pour étendre l’application à d’autres domaines de recherche (lacs et rivières, bords de mer…).
Moteur de reconnaissance de silhouette et de mesure automatique
Dans le cadre de ce projet, nous avons été amené à implémenter un moteur de reconnaissance de silhouette de poisson et de mesure automatique (à l’aide d’OpenCV.js). Nous avons mis en place différentes techniques de Computer Vision (Canny edging, contour finding…) pour identifier le poisson. Afin de contrôler les résultats du moteur de détection, nous avons créer un framework de tests automatisés permettant de comparer les mesures obtenues contre celles attendues, et de prendre des captures d’écrans en cas d’erreur. Ce framework de test générique pourra nous permettre de valider la reconnaissance d’espèce en suivant un procédé similaire.