Inspiration Dans de nombreux villages, l’accès à une eau propre est un défi quotidien. Nous avons été inspirés par les difficultés rencontrées par les communautés rurales qui dépendent directement de la nature pour leur approvisionnement en eau. La pollution, souvent invisible, met en danger la santé des habitants et la biodiversité locale. Nous voulions offrir un outil simple, accessible à tous, pour surveiller la qualité de l’eau et protéger la nature. What it does
AquaSenseIA permet à n’importe qui de prendre une photo d’un plan d’eau (rivière, lac, puits) et d’obtenir instantanément un diagnostic sur la clarté de l’eau, la présence d’algues ou de déchets, et le niveau d’eau. L’application fournit aussi des conseils pratiques pour agir en cas de pollution, le tout avec une interface simple et compréhensible, même pour les non-experts. How we built it
Backend : Développé en Python avec FastAPI, il utilise OpenCV pour analyser les images et détecter la qualité de l’eau. IA générative : L’intégration de Gemini (Google) permet d’interpréter les images, de détecter la pollution et de générer des recommandations adaptées. Frontend : Construit en React, il est pensé pour être intuitif, accessible sur mobile, et utilisable même avec une connexion limitée. Accessibilité : Les résultats sont présentés avec des icônes, des couleurs et des explications simples pour toucher le plus grand nombre. Challenges we ran into
Adapter l’analyse d’image à des photos prises dans des conditions très variées (lumière, qualité, angle). Rendre l’outil vraiment accessible aux villageois, parfois peu familiers avec la technologie. S’assurer que les conseils générés par l’IA soient pertinents et compréhensibles. Gérer les cas où l’image ne contient pas d’eau ou est de mauvaise qualité. Accomplishments that we're proud of Avoir conçu un outil qui peut réellement aider les communautés rurales à protéger leur santé et leur environnement. Avoir réussi à vulgariser des analyses techniques pour les rendre accessibles à tous. Avoir intégré une IA générative pour fournir des conseils personnalisés et concrets. Avoir développé une interface simple, rapide et adaptée à tous les publics. What we learned
L’importance de penser l’accessibilité dès la conception, surtout pour des publics éloignés du numérique. Comment combiner vision par ordinateur et IA générative pour résoudre un problème concret. Les défis techniques liés à l’analyse d’images en conditions réelles. L’impact que peut avoir un outil technologique bien pensé sur la vie quotidienne des villageois et la préservation de la nature. What's next for AquaSenseIA
Intégration de drones : Nous prévoyons d’utiliser des drones pour capturer automatiquement des images de plans d’eau difficiles d’accès. Cela permettra de surveiller de vastes zones naturelles, d’identifier rapidement les sources de pollution et d’automatiser la collecte de données environnementales. Ajouter la détection d’autres types de pollution (chimiques, plastiques…). Développer une version multilingue pour toucher plus de communautés. Permettre la collecte anonyme de données pour cartographier la qualité de l’eau à grande échelle. Collaborer avec des ONG et des collectivités pour déployer l’outil sur le terrain et former les utilisateurs.
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