Les cas d’usage de l’IA qui transforment ton avenir

Comment l’IA transforme-t-elle le monde dans lequel nous vivons ? Si tu ne l’as pas encore remarqué, tu pourrais être surpris. Du transfert d’avatars entre espaces virtuels à la décongestion des architectures de données, en passant par la création de coachs sportifs holographiques chez nous, l’intelligence artificielle change déjà notre façon de vivre.

Nous ne vivons peut-être pas encore dans un monde de science-fiction à la Star Trek, mais nous nous en rapprochons. Ci-dessous, nous abordons de nouveaux cas d’utilisation de l’IA, notamment la détection d’objets dans le domaine du fitness et l’informatique en périphérie, et nous examinons comment l’informatique en périphérie associée à la détection d’objets améliore la transmission de données entre les appareils numériques.

Voici quelques cas d’utilisation de l’IA qui, selon nous, ouvriront de nouvelles perspectives en 2022.

L’IA visuelle dans le fitness#

La détection d’objets en 2022 suscite beaucoup d’enthousiasme et fait déjà parler d’elle dans le secteur du fitness. Mirror et Tonal sont deux exemples d’entreprises qui promeuvent avec succès l’IA dans le fitness. Elles proposent toutes deux un appareil interactif à domicile qui peut diffuser plus de 10 000 séances d’entraînement et les projeter sur un miroir, afin d’améliorer ta santé et ta pratique sportive.

Pour beaucoup d’entre nous, le fitness est davantage une corvée qu’un loisir, et nous hésitons même à mettre les pieds dans une salle de sport. Pourtant, depuis chez toi, Mirror te permet de suivre tes progrès, ta posture et d’autres paramètres grâce à la détection de la posture.

Cette application évalue la posture et les poses des personnes dans une vidéo grâce à l’estimation de la pose humaine, un processus qui prédit les poses des parties du corps et des articulations humaines dans des images ou des vidéos.

Elle se distingue de la détection d’objets en différenciant les personnes des cadres qui les entourent et en apprenant à interpréter le langage corporel humain à l’aide d’algorithmes de machine learning. En combinant l’estimation de la pose humaine et le deep learning, Mirror aura toutefois conçu des modèles conceptuels décrivant la bonne exécution de chaque exercice, après avoir analysé des millions d’entraînements différents.

Pendant l’exercice, l’application utilise un algorithme pour comparer la position de tes articulations. Tout écart est détecté et mis en évidence, ce qui réduit le risque de blessure et favorise une pratique plus sûre et optimale, sans entraîneur personnel. La même idée est au cœur du suivi des entraînements avec les modèles de pose Ultralytics YOLO.

Ces derniers temps, l’IA visuelle a fait un bond de géant dans le domaine du fitness grâce à des applications innovantes comme Mirror. De quoi se demander à quoi ressemblera le secteur du fitness en 2023…

L’IA de vision par ordinateur dans le métavers#

Depuis que Mark Zuckerberg a rebaptisé Facebook Meta, abréviation de métavers, le sujet est sur toutes les lèvres. Mais qu’est-ce que c’est exactement ? En bref, le métavers est un terme générique qui désigne les univers numériques conçus pour prolonger le monde réel.

Imagine assister à des événements virtuels, des concerts et des rencontres : tu auras une bonne idée du concept. Mais le métavers englobe aussi des interactions « virtuelles » plus simples, comme se connecter aux réseaux sociaux et faire défiler son fil d’actualité.

Même si aucun objectif final ne fait consensus, les chercheurs travaillent sans relâche pour rendre le métavers aussi immersif que possible grâce à l’IA de vision par ordinateur, un domaine de l’intelligence artificielle qui apprend aux ordinateurs à extraire des informations utiles des données visuelles et à formuler des recommandations en fonction des données recueillies. L’interopérabilité est un élément essentiel de l’IA de vision par ordinateur dans le métavers. Ce terme désigne le transfert d’avatars et d’objets numériques d’un univers virtuel à un autre.

Les algorithmes de machine learning (ML) dédiés à l’interopérabilité ont déjà contribué aux progrès du secteur des soins de santé. Par exemple, lors d’un scanner, de grandes quantités de données sont traitées, collectées et stockées dans une base de données médicales.

Les médecins suivent une autre approche : ils saisissent manuellement tes informations de santé dans une base de données. L’interopérabilité permet ensuite d’intégrer ces deux analyses de données afin de diagnostiquer rapidement une maladie.

La détection d’objets dans l’informatique en périphérie#

Le monde croule sous les données. Même si on les qualifie de « nouveau pétrole », la réalité est qu’elles posent problème lorsqu’elles sont trop abondantes. Toutes les données ne se valent pas. Collecter, organiser et trier les données recueillies prend beaucoup de temps.

L’informatique en périphérie avec détection d’objets nous a allégés de la lourde tâche d’extraire les données du centre de données principal pour les transférer vers les périphéries de son architecture. Mais qu’est-ce que l’informatique en périphérie et comment fonctionne-t-elle ?

Imagine un réseau d’appareils techniques qui transmettent des données vers la base de données principale et depuis celle-ci. Cela représente beaucoup d’informations à traiter. Les capacités de traitement de la base de données seront limitées, ce qui entraînera des retards et des interruptions susceptibles de dégrader les performances.

Mais avec l’informatique en périphérie, une grande partie de ces données sera répartie à la périphérie du réseau. Les algorithmes de machine learning confient à chaque appareil en périphérie l’entraînement d’un modèle analytique à partir des données stockées localement : cette approche est appelée apprentissage fédéré.

Chaque appareil effectue l’essentiel du travail en filtrant les données les plus pertinentes, qui sont ensuite envoyées à la base de données principale pour une analyse globale. Imagine un scientifique chargé d’un projet qui regorge de recherches. Au lieu d’analyser les données de chaque expérience, il délègue cette tâche à d’autres chercheurs, qui lui transmettront un résumé.

L’IA visuelle transforme le monde, et les cas d’utilisation de l’IA que nous avons présentés ici ne sont que la partie émergée de l’iceberg. Tu peux aussi mettre l’IA visuelle à profit avec Ultralytics Platform.

Tu veux t’amuser avec la vision par ordinateur et l’IA sans coder ?#

Il te suffit d’avoir une idée. Avec Ultralytics Platform, il est facile de créer des modèles avec Ultralytics YOLO et de donner vie à tes idées. Nous simplifions les choses et prenons en charge toute la complexité du MLOps, pour que tu puisses t’amuser avec l’IA sans savoir coder. La prise en main est simple, et créer ton premier modèle de ML l’est encore plus.

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