Le Big data va révolutionner la mobilité

Snips ou comment les données vont changer nos vies
Selon Rand Hindi, le fondateur de Snips, le Big Data est en passe de révolutionner nos manières de vivre.

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Snips : le monde n’est pas le fruit du hasard.

Lorsque nous avons démarré Snips, il y a deux ans, tout ce que nous savions c’est que nous voulions utiliser l’intelligence artificielle pour résoudre les véritables problèmes que nous rencontrons tous les jours.

Depuis deux mois, nous réfléchissons au problème le plus urgent aujourd’hui, à savoir l’abondance de programmes et de technologie en contradiction avec notre manque de temps. Avec tous nos appareils connectés qui se disputent notre attention, nous savions que les choses ne pouvaient qu’empirer. Imaginez des centaines de frigos, voitures, montres, tablettes, alarmes, ampoules et téléviseurs connectés qui vous parleraient tous en même temps, ignorant tout de votre situation ou de l’existence des autres appareils, et se moqueraient bien de savoir ce que vous êtes en train de faire alors qu’ils vous dérangent.

Nous nous sommes alors demandé comment nous pourrions changer les choses en dotant ces appareils d’intelligence artificielle. Et nous avons compris que cela changerait tout. Avec cette idée de « sensibilité au contexte » (Context-Awareness), il s’agit de savoir comment minimiser, voire même peut-être automatiser, nos interactions avec la technologie. Nous sommes arrivés à la conclusion que, sur le long terme, c’est cette même sensibilité au contexte qui permettra à notre monde de se sentir à nouveau déconnecté.

Améliorer la vie et la mobilité dans la ville de demain

Lorsque nous avons fondé Snips, nous souhaitions utiliser des modèles prédictifs pour améliorer la vie et la mobilité des grandes villes. Nous avons pris plusieurs couches de données pour différentes villes et fait appel à des modèles d’apprentissage automatique appliqués pour prévoir les situations à venir.

Par exemple, nous sommes capables de prévoir le nombre de places de parking à un endroit donné. Nous pouvons également vous dire si un train va être plein pour vous permettre de trouver une place assise dans le prochain. En effet, la SNCF et Snips ont lancé une campagne d’affichage à bord de 10 000 trains dans la région parisienne en vue de promouvoir la deuxième version de Tranquilien, la première application qui combine des mégadonnées et des informations obtenues à partir de crowdsourcing pour prévoir le flux de passagers dans les trains et permettre aux voyageurs de trouver un siège libre.

Au fond, plutôt que d’avoir une chaîne d’heures de pointe, nous avons désamorcé le flux pour offrir un confort maximum à nos utilisateurs. L’idée était vraiment de donner aux gens la liberté et la capacité de prendre des décisions à partir de données réelles.

Par la suite, il y a environ un an de cela, nous avons commencé à réfléchir à un problème spécifique dans lequel l’intelligence artificielle pourrait avoir un grand rôle à jouer : le nombre toujours plus importants d’appareils connectés qui se disputent notre attention. Arrivés à ce point, notre objectif s’est alors transformé. Plutôt que de dresser les contours des villes, il fallait faire le point sur les millions d’appareils connectés qui, inévitablement, rendraient nos vies impossibles dans les prochaines années. Plutôt que de prévoir des comportements de masse, nous avons décidé de chercher à comprendre les habitudes singulières des individus. Notre ambition finale est d’adapter la technologie à l’individu, pour qu’elle se mélange en douceur à son style de vie et pour, au final, disparaître en arrière-plan. Comme ce fut autrefois le cas avec l’électricité. De la même manière que nous ne remarquons aujourd’hui plus les ampoules, nous ferons de même avec les appareils connectés.

Bien qu’extrêmement difficile, il est néanmoins possible de prévoir le comportement des individus avec l’intelligence artificielle. Chez Snips, nous sommes convaincus que si nous pouvons « guérir » la technologie de ses pulsions intrusives et placer une couche d’intelligence artificielle dans chaque appareil connecté, nous pourrons alors améliorer la vie des habitants des villes, mais aussi la qualité de la vie, plus généralement. Nous pouvons et ferons en sorte que la technologie soit sensible au contexte pour que nous n’y pensions plus et puissions nous consacrer aux choses qui nous tiennent vraiment à cœur.

Travailler sur des projets qui changeront la donne

Notre premier produit, actuellement en version bêta, est le clavier prédictif d’adresses Snips (Predictive Address Keyboard). Ce clavier pour iPhone propose plusieurs extensions qui leur permettent de prévoir les choses dans un certain nombre de cas habituels. Le clavier prédictif d’adresses pour iPhone rassemble et suggère des adresses à toutes les applications qui en ont besoin (Maps, Uber, etc.). Plus besoin de s’embêter à copier une adresse dans un e-mail ou un chat, et plus besoin d’aller et venir entre votre calendrier et vos cartes !

Nous travaillons aussi sur un produit pour Android qui, selon nous, va changer la donne.
Snips s’est également associé avec Sprint, INRIX et GSMA pour démontrer comment la possible utilisation de mégadonnées et de données de localisation peut servir à évaluer le risque d’accidents à San Francisco et à Londres.

Mais avant tout, nous sommes fiers de pouvoir dire que les produits de Snips sont conçus dans le respect total de la vie privée de nos utilisateurs. Nous ne pouvons à aucun moment accéder à leurs données personnelles. Pour y parvenir, nous exécutons nos modèles d’intelligence artificielle directement sur les smartphones, pour que les données n’apparaissent jamais sur nos serveurs !

Cette approche nous rend la tâche plus difficile, car nous sommes vraiment limités en termes de données, mémoire vive, unité centrale et batterie, mais nous sommes convaincus que ce que nous faisons est juste, étant donné le nombre de données personnelles que nous avons besoin d’analyser.

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