Pyronear
Prévenir les feux de forêts grâce à la détéction précoce des incendies.
Le projet
Pyronear est une association au service du bien commun et du logiciel libre. J'ai rejoint cette association en 2021 en tant que Product designer. Nous portons la conviction que la protection des forêts doit être accessible à tous et qu'elle nécessite la technologie la plus efficace, transparente et abordable possible. C’est pourquoi nous développons une solution logicielle de détection des feux de forêt gratuite, accompagnée d'une plateforme permettant la réception d'alerte en cas de départ de feu.
Si l’origine du phénomène naturel ne peut être contrôlée, son identification précoce peut être rendue plus accessible et automatisée. Pyronear propose grâce à la data science :
d’analyser les niveaux de risques en cours,
de détecter les départs précoces de feux grâce à l’imagerie,
d’alerter les autorités compétentes via une plateforme dédiée.
J’interviens en tant que Product Designer sur le design de la solution de la discovery à la delivery.
Discovery : recherche utilisateur & observation terrain
Nos utilisateurs (les pompiers) ont des besoins communs, mais travaillent également dans des unités opérationnelles qui peuvent s’organiser différemment en fonction du département. J’interviens sur toute la phase de discovery, afin d’initier un produit correspondant aux services des Pompiers de France.
Nous avons réalisé les interviews utilisateurs de 2 unités opérationnelles, afin de détecter les frictions quotidiennes de nos utilisateurs, sur la phase d’analyse de risque, jusqu’à la réception d'une alerte de départ de feu, sa qualification et son traitement.
Nous avons également effectué une phase d’observation terrain en Ardèche (mars 2021), pour tester les premiers équipements en avril et déployer un MVP de la plateforme desktop l’été 2021.
La phase de discovery aura permis de mettre en avant plusieurs problématiques. Nous avons choisi de nous focaliser sur les problèmes de perte de temps dûs au trajet pour se rendre sur place suite à une alerte incendie qui s’avère être un faux positif (ex : feu domestique, agricole...)
Problèmes et insight détectés pendant la recherche
Problèmes
Temps de trajets
Faux positifs
Perte de temps
Systèmes multiples & chronophages
Insights
Données de risques par météo France
Utilisation d'Atlas
Besoin d'image
Grand écrans en salle opérationnelle
Beaucoup de bruit en salle
La phase de discovery aura permis de mettre en avant plusieurs problématiques. Nous avons choisi de nous focaliser sur les problèmes de perte de temps dûs au trajet pour se rendre sur place suite à une alerte incendie qui s’avère être un faux positif (ex : feu domestique, agricole...)
PROBLÉMATIQUE
Comment pourrions-nous aider les pompiers à lever le doute sur les faux positifs ?
Solutions
Doubler la plateforme d’un grand écran en unité opérationnelle permettant de qualifier les images d’alerte,
Donner la possibilité à l’utilisateur de qualifier l’alerte pour entraîner l’algorythme de détéction et réduire le nombre de faux positifs,
Créer une solution mobile permettant au grand public d'alimenter en photo d'incendie notre jeu de données, toujours dans le but d'améliorer la performance de l'algo,
Permettre à l’utilisateur de définir des zones “No fire” sur la plateforme desktop, en fonction de sa connaissance terrain.
Ecran de contrôle en salle opérationnelle
Front - service mobile permettant d'alimenter la base d'image
Critères de succès
Pour mesurer le succès de ces solutions, il est intéressant de suivre les métrics:
À l'échelle de l'industrie
Le nombre d'alertes remontées
Le temps passé pour le processus traditionnel d'une alerte de feux
Le temps passé pour la "levée de doute"
Centrés sur Pyronear
Le temps du processus pyronear: de la détection du feu à l'acquittement sur la plateforme
Phase de test
Le nombre d'alertes qualifiées VS nombre de feux pendant la période de test : % de feux détectés (feux détectés / total feux)
Le nombre de faux positifs : (faux positifs / total détections)
Prototypage et tests
A partir de ces éléments, un prototype spécifique à un second écran positionné en unité opérationnelle a été réalisé : Il permet d’envoyer une suite d’image d’un feu detecté par caméra, et à l’utilisateur de qualifier l’alerte.
La plateforme desktop a été adaptée pour permettre à l’utilisateur de donner un feedback sur l’alerte reçue, et ainsi, la qualifier.
Des tests utilisateurs ont été menés le 6 mars afin de valider la compréhension de cette première solution, et de l’adapter.
