4 avril 2024

11:45 – 12:30

Amphi 3

Roman Sarrazin-Gendron

Roman Sarrazin-Gendron est chargé de cours à l’UQAM et candidat au doctorat en informatique à l’Université McGill au sein de l’initiative Games for Good, qui se consacre à la conception scientifique de jeux vidéos responsables. Bioinformaticien de formation, il développe de nouvelles méthodes interdisciplinaires d’analyse de données biologiques combinant la biologie, l’informatique et les sciences cognitives. Sa thèse de doctorat porte sur Borderlands Science, un jeu de science participative paru en 2020 qui a mobilisé des millions de joueurs pour l’alignement de séquences ADN du microbiome humain.

Le jeu video peut-il fournir les ressources humaines nécessaires pour analyser les données scientifiques ?

Chaque jour, les appareils scientifiques, du télescope au microscope, capturent des millions de gigaoctets de données. Ce véritable déluge de données, qui doivent être classifiées, nettoyées et analysées, dépasse de loin les capacités techniques et humaines de la communauté scientifique. Les développements rapides de technologies d’intelligence artificielle (IA) offrent une piste de solution, qui amène d’excellents résultats sur plusieurs types de données, comme on peut le voir avec ChatGPT et le texte. Cependant, toutes les données ne s’y prêtent pas aussi bien. Par exemple, l’hétérogénéité des séquences ADN complique l’entraînement d’algorithmes pour les aligner, et les intelligences artificielles font encore des erreurs dans ce type de tâche, pourtant essentielles pour identifier des mutations liées à des maladies, et comprendre l’évolution des espèces. Que faire alors quand l’IA ne suffit plus? La réponse se trouve peut-être dans le jeu vidéo. Chaque semaine, les humains investissent collectivement des centaines de milliers d’années à résoudre des problèmes virtuels complexes. Et si cette énergie pouvait être canalisée dans la résolution de problèmes scientifiques? C’est le pari du jeu vidéo Borderlands Science, qui a mobilisé plus de quatre millions de joueurs pour aligner des séquences ADN afin d’améliorer la classification des microbes de l’intestin humain.