Partout dans le monde, les scientifiques et les praticiens exploitent sans relâche les données sur la pandémie pour modéliser sa progression, prévoir l'impact des interventions possibles et développer des solutions aux pénuries de matériel médical, générer des données et des codes open source à réutiliser par d'autres.

La recherche et l'innovation sont désormais dans une frénésie collaborative tout aussi contagieuse que le coronavirus. Est-ce la montée en puissance de la fameuse « intelligence collective » censée résoudre nos grands problèmes mondiaux ?

L'essor d'une intelligence collective mondiale

Le début de l'épidémie a vu la recherche « traditionnelle » accélérer considérablement et ouvrir ses moyens de production, avec des revues telles que Science , La nature et La Lancette donnant immédiatement accès au public aux publications sur le coronavirus et le COVID-19.

Le monde académique est en ébullition. Tous les jours, L'Université John Hopkins met à jour un flux de données ouvert et collaboratif sur l'épidémie, qui ont déjà été réutilisés plus de 11, 000 fois. Les résultats de la recherche sont publiés immédiatement sur des serveurs de pré-impression ou des sites Web de laboratoire. Les algorithmes et les visualisations interactives fleurissent sur GitHub; vidéos de sensibilisation sur YouTube. Les chiffres sont ahurissants, avec près de 9, 000 articles académiques publiés sur le sujet à ce jour.

Plus récemment, des initiatives populaires rassemblant des acteurs variés ont vu le jour en dehors des cadres institutionnels, en utilisant des plateformes en ligne. Par exemple, une communauté de biologistes, ingénieurs et développeurs a émergé sur la plateforme collaborative Just One Giant Lab (JOGL) pour développer à faible coût, solutions open source contre le virus. Cette plate-forme, que nous avons développé avec Leo Blondel (Harvard University) et Thomas Landrain (La Paillasse, PILI) au cours des trois dernières années, est conçu comme un virtuel, institut de recherche ouvert et distribué visant à développer des solutions aux Objectifs de Développement Durable (ODD) définis par les Nations Unies. Les communautés l'utilisent pour s'auto-organiser et apporter des solutions innovantes à des problèmes urgents nécessitant des compétences et des connaissances fondamentalement interdisciplinaires. La plateforme facilite la coordination en reliant les besoins et les ressources au sein de la communauté, animer des programmes de recherche, et organiser des défis.

Lorsque le premier projet lié au COVID-19, un projet à faible coût, test de diagnostic open source - est né début mars, il y avait une ruée sur la plate-forme. Le nombre de contributions par minute ne cesse d'augmenter :des centaines d'interactions, création de projet, communications… A tel point que le serveur hébergeant la plateforme n'en pouvait plus ! En un mois seulement, il y en avait plus de 60, 000 visiteurs venant de 183 pays, dont 3, 000 contributeurs actifs générant plus de 90 projets, allant des conceptions de masques aux prototypes de ventilateurs à faible coût, ou des applications d'IA de classification de la toux.

Cette communauté massive s'est rapidement auto-organisée en groupes de travail, mélanger des compétences et des univers différents; des combinaisons inattendues de data scientists de grandes entreprises, chercheurs en anthropologie, ingénieurs ou biologistes se retrouvent dans cet univers virtuel.

La personne la plus active et la coordinatrice émergente de la communauté s'avère même être… une lycéenne de 17 ans de Seattle ! Cette initiative est désormais un programme de recherche à part entière, OuvertCOVID19, avec 100, 000 euros de financement du Fonds Axa pour la Recherche actuellement redistribués sous forme de micro-subventions à des projets émergents via un système communautaire d'évaluation par les pairs, un partenariat avec l'AP-HP pour faciliter l'évaluation et la validation des conceptions destinées à l'hôpital, et plusieurs grands thèmes :diagnostic, la prévention, traitement, validation, et l'analyse et la modélisation des données.

Le monde de l'open source a été au cours des dernières décennies le fer de lance de l'auto-organisation communautaire et est à l'origine de projets collaboratifs massifs tels que Linux ou Wikipedia. Des efforts similaires voient maintenant le jour pour résoudre des problèmes mondiaux et multidisciplinaires, mettre la diversité des compétences au service de la complexité des projets.

Qu'est-ce que « l'intelligence collective » ?

Si nous pouvons mesurer l'intelligence individuelle en utilisant des indicateurs de performance pour diverses tâches et en dérivant le "QI" individuel, pourquoi ne pas mesurer l'intelligence d'un groupe à travers sa performance sur des tâches collectives ?

Des chercheurs ont montré l'existence d'un facteur d'intelligence collective. Il s'avère qu'un groupe intelligent n'est pas un groupe d'individus intelligents, mais plutôt un groupe d'individus qui interagissent efficacement, par exemple grâce à leur capacité à s'exprimer équitablement dans les discussions. Les auteurs concluent :« il semblerait qu'il soit beaucoup plus facile d'élever l'intelligence d'un groupe que d'un individu. L'intelligence collective d'un groupe pourrait-elle être augmentée de, par exemple, de meilleurs outils de collaboration électronique ?".

C'est l'esprit des plateformes collaboratives comme JOGL :on peut suivre en temps réel l'évolution de la communauté et l'avancement des projets, permettant de faciliter la coordination des différents programmes, y compris OpenCOVID19.

Les données générées fournissent également un terrain quantitatif pour explorer les « bonnes pratiques » facilitant l'intelligence collective. En l'analysant avec les outils de la science des réseaux, nous étudions comment les dynamiques collaboratives sous-tendent l'avancement des connaissances.

Réveil éphémère ou révolution à long terme ?

S'il est trop tôt pour tirer des conclusions dans le cas du programme OpenCOVID19, la conception de l'avenir de ces collaborations massives commence maintenant. En particulier, les membres des communautés qui se développent rapidement se perdent souvent, et des stratégies d'intégration intelligentes sont essentielles pour soutenir de tels efforts. Le graal de ces communautés réside dans la construction d'une architecture de l'attention à travers systèmes de recommandation , les mêmes algorithmes qui ont fait le succès des réseaux sociaux comme Twitter, Instagram ou Facebook. Cette approche, basé sur les résultats fondamentaux de la science des équipes et de la science des réseaux, exploite les traces numériques de la communauté pour suggérer la meilleure personne à contacter, le projet le plus pertinent à aider ou la tâche urgente à accomplir. Au cœur de l'architecture JOGL, de tels algorithmes aident à promouvoir la sérendipité et à faciliter la coordination.

Développer des systèmes de recommandation pour des collaborations massives nécessite des contributions très diverses, de l'informatique aux sciences sociales, mathématiques ou éthique. Ironiquement, l'intelligence collective sera la clé de sa propre conception.

Cet article est republié à partir de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lire l'article original.