Les cas d'utilisation de l'IA qui transforment ton avenir
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Comment l'IA révolutionne-t-elle le monde dans lequel nous vivons ? Si tu ne l'as pas encore remarqué, tu vas être surpris. Du transfert d'avatars entre espaces virtuels au désengorgement des architectures de données, en passant par la création d'instructeurs de fitness holographiques chez nous, l'intelligence artificielle nous a déjà propulsés dans une nouvelle ère passionnante.
Nous ne vivons peut-être pas encore dans un fantasme de science-fiction type 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 dans l'edge computing, et examiner comment l'edge computing avec la détection d'objets améliore la transmission de données entre les appareils numériques.
Plongeons dans quelques-uns des cas d'utilisation de l'IA qui, selon nous, feront avancer les choses en 2022.
Link to this sectionVision IA dans le fitness#
La détection d'objets en 2022 est une perspective passionnante qui fait déjà des vagues dans l'industrie du fitness. Mirror et Tonal sont deux exemples d'entreprises prospères promouvant l'IA dans le fitness, proposant 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 dans le but d'améliorer ta santé et ta pratique sportive.
Beaucoup d'entre nous trouvent le fitness plus proche de la corvée que du passe-temps et hésitent même à mettre les pieds dans une salle de sport. Mais depuis le confort de ton domicile, Mirror te permet de suivre tes progrès, ta posture et d'autres paramètres grâce à la détection de position.
Cette application hautement avancée critique la posture et la position des personnes en vidéo en utilisant l'estimation de pose humaine (Human Pose Estimation) - un processus qui prédit les poses des parties du corps humain et des articulations dans les images ou vidéos.
Elle diffère de la détection d'objets en distinguant les personnes d'une simple boîte englobante et en développant une compréhension du langage corporel humain grâce à des algorithmes de machine-learning. Mais en fusionnant Human Pose Estimation avec le deep learning, Mirror aura conceptualisé des modèles de la façon 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. Toute déviation sera détectée et mise en évidence, réduisant le risque de blessure et favorisant une façon plus sûre et optimale de s'entraîner sans coach personnel.
La Vision IA dans le fitness a déjà fait un bond de géant ces derniers temps grâce à des applications innovantes comme Mirror, ce qui te fait te demander... à quoi ressemblera l'industrie du fitness en 2023 ?
Link to this sectionVision par ordinateur IA dans le métavers#
Depuis que Mark Zuckerberg a renommé Facebook en Meta, abréviation de Metaverse, le terme est sur toutes les lèvres. Mais qu'est-ce que c'est exactement ? En bref, le métavers est un terme générique qui désigne les royaumes numériques destinés à étendre le monde réel.
Imagine assister à des événements virtuels, des concerts, des rencontres, et tu auras une bonne idée de la chose. Mais le métavers inclut aussi des interactions « virtuelles » plus simples, comme se connecter aux réseaux sociaux et faire défiler ton fil d'actualité.
Bien qu'il n'y ait pas d'objectif final définitif, les scientifiques remuent ciel et terre pour essayer de rendre le metaverse aussi immersif que possible en utilisant la vision par ordinateur IA - un domaine de l'intelligence artificielle qui entraîne les ordinateurs à donner un sens à des informations précieuses issues d'entrées visuelles et à fournir des recommandations basées sur les données recueillies. Un élément crucial de la vision par ordinateur IA dans le métavers est l'interopérabilité. Ce terme sophistiqué, légèrement intimidant, est fondamentalement le processus de transfert fluide d'avatars et d'objets numériques d'un royaume virtuel à un autre.
Les algorithmes de machine learning (ML) dans l'interopérabilité ont déjà renforcé l'industrie de la santé. Par exemple, lorsque tu passes un scanner, de grands volumes de données seront traités, rassemblés 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 un diagnostic rapide de la maladie.
Link to this sectionDétection d'objets dans l'edge computing#
Le monde se noie sous les données. Bien que les données aient été qualifiées de « nouvel or noir », la réalité est qu'une quantité trop importante pose problème. Toutes les données ne se valent pas. Rassembler, organiser et passer au crible ce qui a été collecté prend un temps précieux.
L'edge computing avec la détection d'objets nous a soulagés de ce lourd fardeau en extrayant les données du centre de données principal pour les traiter aux bords de son architecture. Mais qu'est-ce que l'edge computing et comment cela fonctionne-t-il ?
Imagine une constellation d'appareils techniques qui transmettent des données vers et depuis la base de données principale. C'est une énorme quantité d'informations à traiter. Les capacités de traitement de la base de données seront entravées, provoquant des ralentissements et des interruptions qui dégraderont les performances.
Mais avec l'edge computing, une grande partie de ces données sera répartie à la périphérie. Les algorithmes de machine learning confient à chaque appareil périphérique la responsabilité d'entraîner un modèle analytique avec les données stockées localement.
Chaque appareil fera le gros du travail en filtrant les bits de données les plus précieux, qui seront ensuite envoyés à la base de données principale pour une analyse holistique. Pense à un scientifique qui entreprend un projet très riche en recherches. Au lieu d'analyser toutes les données de chaque expérience, il délègue cette responsabilité à d'autres chercheurs qui lui rapporteront un résumé.
La Vision IA change le monde à l'heure où nous parlons et les cas d'utilisation de l'IA que nous avons couverts ici ne sont que la partie émergée de l'iceberg. Mais ce qui est encore plus excitant, c'est que tu peux aussi profiter des merveilles de la Vision IA avec notre plateforme de déploiement ML, Ultralytics Platform.
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