Des cas d’usage de l’IA qui transforment ton avenir
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Comment l’IA transforme-t-elle le monde dans lequel nous vivons ? Si tu ne l’avais pas encore remarqué, tu vas avoir un choc. Du transport d’avatars entre des espaces virtuels à la décongestion des architectures de données, en passant par la création d’instructeurs de fitness holographiques à domicile, l’intelligence artificielle nous a déjà propulsés vers une nouvelle ère passionnante.
Nous ne vivons peut-être pas encore dans un univers de science-fiction digne de Star Trek, mais nous nous en rapprochons. Ci-dessous, nous allons aborder de nouveaux cas d’utilisation de l’IA, notamment la technologie de détection d’objets dans le fitness et l’informatique en périphérie, et examiner comment l’informatique en périphérie avec détection d’objets améliore la transmission des données entre les appareils numériques.
Examinons en détail quelques-uns seulement des cas d’utilisation de l’IA qui, selon nous, ouvriront de nouvelles perspectives en 2022.
IA visuelle dans le fitness#
La détection d’objets en 2022 est une perspective passionnante et fait déjà sensation dans le secteur du fitness. Mirror et Tonal sont deux exemples d’entreprises prospères qui font la promotion de l’IA dans le fitness : elles proposent toutes deux un appareil interactif à domicile capable de diffuser plus de 10 000 séances d’entraînement et de les projeter sur ton miroir, le tout pour améliorer ta santé et ton activité physique.
Pour beaucoup d’entre nous, le fitness relève davantage de la corvée que du loisir, et nous sommes même réticents à mettre les pieds dans une salle de sport. Mais depuis le confort de chez toi, Mirror te permet de suivre tes progrès, ta posture et d’autres indicateurs grâce à la détection de la posture.
Cette application très avancée analyse la posture et les mouvements des personnes dans des vidéos en utilisant l’estimation de la pose humaine, un processus qui prédit les poses des parties et des articulations du corps humain dans des images ou des vidéos.
Elle se distingue de la détection d’objets en différenciant les personnes d’un cadre englobant une personne et en développant une compréhension du langage corporel humain grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique. En combinant toutefois l’estimation de la pose humaine et l’apprentissage profond, Mirror aura conçu des modèles représentant la manière dont chaque exercice doit être exécuté après avoir analysé des millions de séances d’entraînement différentes.
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 plus optimale, sans entraîneur personnel.
L’IA visuelle dans le fitness a déjà fait un bond quantique ces derniers temps grâce à des applications innovantes telles que Mirror, ce qui ne peut que nous faire réfléchir… 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 en Meta, abréviation de Metaverse, ce terme est sur toutes les lèvres. Mais de quoi s’agit-il exactement ? En bref, le métavers est un terme générique qui désigne des univers numériques destinés à prolonger le monde réel.
Imagine participer à des événements virtuels, des concerts et des rencontres, et tu comprendras l’idée. Mais le métavers inclut aussi des interactions « virtuelles » plus simples, comme se connecter aux réseaux sociaux et faire défiler son fil d’actualité.
Bien qu’il n’existe pas d’objectif final clairement défini, les scientifiques déploient des efforts considérables pour rendre le métavers aussi immersif que possible grâce à l’IA de vision par ordinateur, un domaine de l’intelligence artificielle qui entraîne les ordinateurs à comprendre les informations pertinentes issues d’entrées visuelles et à fournir des recommandations fondées sur les données recueillies. L’interopérabilité est un élément essentiel de l’IA de vision par ordinateur dans le métavers. Ce terme sophistiqué et légèrement intimidant désigne en fait le processus de transfert fluide d’avatars et d’objets numériques d’un univers virtuel à un autre.
Les algorithmes d’apprentissage automatique (ML) dédiés à l’interopérabilité ont déjà renforcé le secteur de la santé. Par exemple, lorsqu’on te fait passer un scanner, d’importants volumes de données sont traités, recueillis et stockés dans une base de données médicale.
Les médecins adopteront une approche différente en saisissant manuellement tes informations de santé dans une base de données. L’interopérabilité est ensuite utilisée pour intégrer ces deux analyses de données afin de fournir rapidement un diagnostic médical.
Détection d’objets dans l’informatique en périphérie#
Le monde croule sous les données. Bien que les données aient été qualifiées de « nouveau pétrole », la réalité est qu’une quantité excessive pose problème. Toutes les données ne se valent pas. Collecter, organiser et trier ce qui a été recueilli fait perdre un temps considérable.
L’informatique en périphérie avec détection d’objets nous a épargné 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 une constellation d’appareils techniques qui transmettent des données vers la base de données principale et depuis celle-ci. Cela représente une grande quantité d’informations à traiter. Les capacités de traitement de la base de données seront limitées, ce qui entraînera des ralentissements et des interruptions qui dégraderont les performances.
Avec l’informatique en périphérie, une grande partie de ces données est toutefois répartie à la périphérie du réseau. Les algorithmes d’apprentissage automatique chargent chaque appareil en périphérie d’entraîner un modèle analytique à partir des données stockées localement.
Chaque appareil effectue le gros du travail en filtrant les données les plus utiles, qui sont ensuite envoyées à la base de données principale pour une analyse globale. Imagine un scientifique qui s’attelle à un projet rempli de recherches. Au lieu d’analyser toutes les données de chaque expérience, il délègue cette responsabilité à d’autres chercheurs, qui lui transmettent ensuite un résumé.
L’IA visuelle transforme le monde sous nos yeux, et les cas d’utilisation de l’IA que nous avons abordés ici ne sont que la partie émergée de l’iceberg. Mais le plus passionnant, c’est que tu peux toi aussi profiter des possibilités extraordinaires de l’IA visuelle avec notre plateforme de déploiement ML, Ultralytics Platform.
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