Yuji Yoshimura, est architecte, urbaniste et informaticien, sp\u00e9cialiste de l’utilisation de m\u00e9gadonn\u00e9es (big data) pour cr\u00e9er des espaces plus conviviaux, s’entretient avec Marc-Olivier Wahler, directeur du MAH de Gen\u00e8ve, \u00a0sur le potentiel de l’apprentissage statistique (machine learning) in \u00ab Le mus\u00e9e du futur. Quant les m\u00e9tadonn\u00e9es profitent \u00e0 l\u2019exp\u00e9rience du visiteur \u00bb MAGMAH no 6 2024<\/p>\n
extrait \u00e0 propos du concept de ma<\/em><\/span><\/p>\n Yuji Yoshimura : \u00ab <\/span>En japonais, le concept de ma<\/em> correspond \u00e0 l’espace vide, mais rempli.<\/span> Lorsque vous allez d’un point A \u00e0 un point B, l’espace entre les deux est consid\u00e9r\u00e9 comme n\u00e9gatif. Or, au Japon, nous essayons de donner plus d’importance \u00e0 cet espace \u00abvide\u00bb qu’\u00e0 l’origine ou \u00e0 la destination. Dans le cadre d’une pr\u00e9c\u00e9dente recherche, j’ai utilis\u00e9 pour repr\u00e9senter un mus\u00e9e la science des r\u00e9seaux, selon laquelle une salle correspond \u00e0 un sommet, tandis qu’un couloir, qui relie les salles, correspond \u00e0 une ar\u00eate (ou une ligne). En analysant ce r\u00e9seau, j’ai identifi\u00e9 des salles qui accueillaient beaucoup de monde, car les visiteurs \u00e9taient forc\u00e9s de les traverser. Ces salles se trouvaient entre le point d’origine et la destination, et nous pouvions les traduire de mani\u00e8re math\u00e9matique. Alors pourquoi ne pas utiliser ces espaces pour exposer et promouvoir des artistes d\u00e9butants ou inconnus, que les visiteurs verront \u00ab inconsciemment \u00bb?<\/span><\/p>\n Marx-Olivier Walter : \u00a0<\/span>Y a-t-il d’autres chercheurs qui utilisent les m\u00e9gadonn\u00e9es de cette mani\u00e8re ?<\/p>\n YY : <\/span>Tr\u00e8s peu m\u00e8nent ce genre de recherche. Les informaticiens sont ceux qui, actuellement, rassemblent le plus de don-n\u00e9es, mais la plupart d’entre eux semblent ne s’int\u00e9resser qu’\u00e0 l’optimisation de ces donn\u00e9es. La culture, l’art ou les mus\u00e9es n’ont pas vocation \u00e0 \u00eatre optimis\u00e9s. Gr\u00e2ce \u00e0 ma formation en architecture, je comprends l’importance du contexte, des visiteurs et de l’espace. Ma fa\u00e7on d’analyser les donn\u00e9es est tr\u00e8s diff\u00e9rente d’une simple optimisation. Je m’en sers pour am\u00e9liorer la culture, l’art et l’exp\u00e9rience des visiteurs au mus\u00e9e.<\/p>\n MOW : Comment faites-vous pour r\u00e9cup\u00e9rer ces donn\u00e9es?<\/span><\/p>\n YY : Dans le cas du Louvre, on a pu les r\u00e9cup\u00e9rer via les bornes Bluetooth. C’\u00e9tait en 2010, et de plus en plus de gens utilisaient des t\u00e9l\u00e9phones portables ou des smartphones dot\u00e9s de signal Bluetooth. J’ai con\u00e7u des capteurs que j’ai plac\u00e9s \u00e0 c\u00f4t\u00e9 de plusieurs chefs-d’\u0153uvre. J’ai ainsi constat\u00e9 que 8,2 % des visiteurs avaient enclench\u00e9 le signal Bluetooth de leur t\u00e9l\u00e9phone, ce qui constitue un \u00e9chantillon suffisant. Depuis, nous avons r\u00e9fl\u00e9chi \u00e0 des mani\u00e8res de r\u00e9colter ces donn\u00e9es tout en respectant la vie priv\u00e9e des visiteurs – en passant par le Wi-Fi par exemple. Nous proposons parfois des entretiens ou des questionnaires, la forme la plus simple de donn\u00e9es. Nous combinons des donn\u00e9es qualitatives et quantitatives pour am\u00e9liorer l’exp\u00e9rience de visite.<\/span><\/p>\n MOW : <\/span>Si nous utilisons les m\u00e9gadonn\u00e9es pour construire ou r\u00e9nover un mus\u00e9e, n’y a-t-il pas un risque d’uniformisation?<\/span><\/p>\n YY : <\/span>Bien s\u00fbr, notre monde est devenu tr\u00e8s homog\u00e8ne. Nous appelons cela la \u00ab Disneylandisation\u00bb. Encore une fois, les urbanistes et les architectes comprennent l’importance du contexte, de la culture, de la soci\u00e9t\u00e9. Nous consid\u00e9rons le caract\u00e8re unique de chaque b\u00e2timent, chaque quartier; nous \u00e9tudions la communaut\u00e9 et ses caract\u00e9ristiques se refl\u00e8tent dans nos conceptions. C’est ainsi que l’uniformisation peut \u00eatre \u00e9vit\u00e9e.<\/p>\n MOW : <\/span>Comment trouver l’\u00e9quilibre entre le pouvoir des m\u00e9gadonn\u00e9es, que l’on pourrait consid\u00e9rer comme de la science dure, et l’exp\u00e9rience \u00e9motionnelle d’un lieu?<\/p>\n YY : \u00c0 l’heure actuelle, je cherche \u00e0 quantifier les \u00e9motions des gens – leur bonheur, leur plaisir et leur sens esth\u00e9tique. Aussi importantes soient-elles dans nos vies, elles sont difficiles \u00e0 quantifier. Dans mon domaine – architecture et urbanisme -, nous <\/span>menons des enqu\u00eates \u00e0 petite \u00e9chelle, en interrogeant entre 50 \u00e0 100 personnes. Si l’on \u00e9largit cette proc\u00e9dure en interrogeant 10000 \u00e0 20000 personnes, on obtient des m\u00e9ga-donn\u00e9es. La quantit\u00e9 modifie la qualit\u00e9. Le d\u00e9fi est donc d’extraire une information qualitative (les \u00e9motions) \u00e0 partir d’une information quantitative (les m\u00e9gadonn\u00e9es). \u00bb<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Yuji Yoshimura, est architecte, urbaniste et informaticien, sp\u00e9cialiste de l’utilisation de m\u00e9gadonn\u00e9es (big data) pour cr\u00e9er des espaces plus conviviaux, s’entretient avec Marc-Olivier Wahler, directeur du MAH de Gen\u00e8ve, \u00a0sur le potentiel de l’apprentissage statistique (machine learning) in \u00ab Le mus\u00e9e du futur. Quant les m\u00e9tadonn\u00e9es profitent \u00e0 l\u2019exp\u00e9rience du visiteur \u00bb MAGMAH no 6 … Continuer la lecture de Yuji Yoshimura. 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