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@@ -95,6 +95,7 @@ base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224,224,3
 influençant le choix du modèle à pré-entrainer 
 
 ## Problème principal : les caméras 
+
 ### Variabilité extrême :
 - Caméra de volontaires, publique ou privé
 - rafraichissement inégale : parfois 1 à plusieurs minutes voir plusieurs heures
@@ -105,5 +106,14 @@ influençant le choix du modèle à pré-entrainer
 - Donc architecture puissante pour capter les petits indices
 - DOnc faux positive élevé > Couche de de validation ou score de confiance (ou les deux)
 
-### 
+### Donc le pipeline : 
+- Le pipeline devra récupérer automatiquement les images du site : traitement de batch en temps réel
+- pour chaque caméra : il faut enregistrer : Quel distance / angle / paysage et créer un base de donnée de référencement
+- on peut envisager un modèle spécifique pour chaque type 
+
+Donc, le mieux est de contacter ces charmants personnages à l'origine de ce site, ci-nommés : 
+- Dr. Bill Savran, NSL Lab Manager, University of Nevada Reno : wsavran@unr.edu
+- Dr. Christie Rowe, NSL Director, University of Nevada Reno, : rowec@unr.edu
+On découvre que ce site a été mis en place par l'Université du Nevada, on leur fait un coucou
+