a. Rues cartographiées à l'aide d'images à haute résolution (obtenues par Google Street View). Les routes tracées représentent les données de Street View accessibles au public en août 2022. b. Le schéma global de la recherche appliquée à Street View dans le cadre des études urbaines. L'Europe, l'Amérique du Nord et l'Asie sont les continents où la plupart des recherches ont utilisé Street View.Crédit: Mette Bendixen et al 2023
L'imagerie Google street view (GSV) transforme la capacité des scientifiques à documenter les changements dans les paysages et les sociétés du monde entier. Cependant, lorsqu'il s'agit de développer des applications street view, seuls 20 % des pays africains disposent aujourd'hui d'une couverture partielle par ces images, souvent limitée à quelques grandes villes.
Ce manque de données limite la capacité de la communauté scientifique à mener des recherches diversifiées et équitables dans un domaine de recherche en pleine expansion. Bien qu'il existe des plateformes cartographiques alternatives telles que Mapillary et KartaView, elles s'appuient fortement sur la collecte d'images de source participative pour construire les données et aboutissent souvent à une couverture inégale et à une qualité médiocre par rapport aux données commerciales de Street View.
Images Street View et recherche
Les images Street View constituent un domaine de recherche en plein essor. Elles aident, par exemple, les chercheurs en épidémiologie à étudier le risque de propagation du COVID-19 dans les quartiers et autres environnements bâtis et à évaluer les dégâts causés par les ouragans. À l'échelle mondiale, l'imagerie fournit de plus en plus de données aux applications d'apprentissage automatique pour la reconnaissance d'images dans la science des données.
Mais les pays africains sont largement exclus du développement des applications de visualisation des rues. Les analyses documentaires sur la recherche en santé et les études urbaines n'ont pas trouvé un seul cas de recherche sur l'observation des rues en Afrique.
La couverture de l'imagerie au niveau de la rue peut être considérée comme un indicateur de l'infrastructure et de la technologie numériques locales. Les zones à forte densité d'activité commerciale ont tendance à être mieux couvertes. L'approche cartographique actuelle est biaisée en faveur des pays à revenu élevé.
Les quelques études utilisant des images de rues en Afrique se concentrent sur les grandes villes d'Afrique du Sud. Si la couverture limitée de la plus grande plateforme de vues de rue au monde (GSV) dans certains pays peut s'expliquer par la présence d'autres services (par exemple Tencent Maps ou Baidu) ou par le fait que les gouvernements restreignent délibérément la couverture, la représentation asymétrique en Afrique est une conséquence des stratégies de mise en œuvre, du manque d'infrastructure numérique locale et des intérêts corporatifs sous-jacents.
Lorsque la distribution spatiale des données de vue de rue est limitée, un champ de recherche entier ne parvient pas à saisir les variations et la complexité entre les pays, les villes, les cultures et les lieux. La reconnaissance d'images basée sur l'IA est sensible aux données de base utilisées pour calibrer les algorithmes. Les représentations sociales ou spatiales biaisées de ces données de base créent des distorsions lorsque les données d'entrée sont basées sur des pays à revenus élevés, et par conséquent, la recherche basée sur ces données ne profite pas à l'Afrique.
Mesures visant à améliorer la couverture
Les considérations relatives à la protection de la vie privée et le respect des politiques institutionnelles et gouvernementales en matière de droits et d'accès aux données sont essentiels pour assurer une couverture complète et équitable de la cartographie des rues dans les nouvelles régions. Par exemple, il a fallu environ neuf mois à une équipe de bénévoles pour établir un partenariat avec le gouvernement de Zanzibar et lancer le premier projet de visualisation des rues de la ville. Les détracteurs de l'imagerie des rues affirment qu'elle porte atteinte à la vie privée, ce qui souligne la nécessité d'un débat plus large sur les avantages de la collecte d'images au niveau de la rue par rapport aux conflits potentiels liés à la surveillance.
