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1/5 Comme spécialistes des milieux granulaires, avec une expériencedes problèmes de suivi de particules sur des images vidéo, j'ai été invité par Thomas Legrand (@lofejoma) à observer le travail de comptage des manifestants du cabinet @enlOccurrence.

Voici mon rapport.
2/5 L'essentiel de la visite du local où l'équipe technique de @enlOccurrence était positionnée était consacrée à un point précis: observer le comportement du logiciel de comptage quand la foule est dense au point de ne plus voir le sol.
3/5 En effet, dans la situation de foule dense, j'ai pu confirmer ce que je savais par ailleurs de tous les algorithmes disponibles: ils conduisent à des faux points en nombre. J'ai pu aussi observer le fonctionnement normal dans une situation diluée.

Propositions précises.
4/5 Les propositions portent sur deux points:
- la présentation des mesures par les médias, qui nécessite impérativement d'inclure une estimation des incertitudes systématiques et statistiques
- la publication des données brutes et des facteurs de correction manuels
5/5 Les propositions d'amélioration sont fondées sur des éléments très simples de la méthode scientifique, qui nécessite la publication de l'appareil probatoire: données brutes, recalibrations manuelles, courbes de calibration en fonction des conditions.
Quelques réponses à vos arguments, dont je ne vois pas en quoi ils répondent:
1° Qu'il s'agisse d'un "flux" vidéo n'a aucune espèce de réalité matérielle. Elles sont temporairement stockées en mémoire et traitées.
2° Cette réponse n'est pas de nature scientifique. Je sais parfaitement comment fonctionne les algorithmes de tracking de particules et vous savez parfaitement que les faux points se multiplient dans des foules denses. Vous en êtes convenus devant moi.
3° "Vous" ne soustrayez pas: l'algorithme le fait. Il vous suffit de le tester vous même en passant de part et d'autre de la ligne pendant quelques minutes pour le vérifier. Dans le cas contraire, il y aurait de multiples comptages.
4° Vous faites une mesure du nombre de manifestants, ou vous ne le faites pas. Les difficultés de mesure ne constituent en rien un argument. Il s'agit d'intégrer ceci dans l'estimation des barres d'erreur, si vous ne savez pas le corriger.
5° Ce sont ces données (les données TEMPORELLES), et en particulier dans une situation dense, qu'il faut impérativement mettre en ligne pour vérifier vos dires sur des faits vérifiables. C'est la base de la méthode scientifique.
6° L'inversion de la charge de la preuve est un procédé rhétorique qui n'est pas scientifique. Il appartient à qui fait la mesure de donner les éléments factuels permettant de juger des données. Je n'ai pas écrit ce que vous me faites dire.
7° La "fiabilité" est un jugement de valeur: je ne parle que d'incertitudes systématiques et statistiques, qui sont des concepts consubstantiels à toute mesure. Les demander n'est pas une catégorie morale mais une exigence minimale.
7°bis Que les données brutes soient envoyées aux médias qui achètent vos mesures ne répond en rien à la demande de les rendre publiques, pour en vérifier l'intégrité et pouvoir effectuer des vérifications minimales.
8° Non: ni l'algorithme de détection, ni les données, ni les courbes de calibration, ni les corrections manuelles ne sont rendues publiques, sauf erreur d'inattention de ma part. C'est factuellement faux.
9° Vous imaginez vous que des scientifiques répondent à un travail d'expertise de leur travaux: pourquoi n'avez vous pas fait un rapport de referee sur d'autres articles? En quoi est-ce un argument pour ne pas rendre publiques les données que vous avez?
J'insiste que je ne soupçonne personne de défaut d'intégrité, ni T.Legrand (@lofejoma), qui m'a reçu chaleureusement, ni les techniciens d'@enlOccurrence. Ma démarche est motivée par la curiosité et appelle, je le répète, des mesures simples de mise à disposition des données.
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