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Le nouvel âge de l’automatisation

un nouvel assistant artificielSource: Franck V

Au cours des dernières années, l’Intelligence Artificielle, ou IA, a définitivement quitté le monde de la science-fiction pour faire partie intégrante de notre quotidien. Aucun domaine ne lui échappe et toutes les industries voient leur façon de travailler évoluer et s’améliorer avec elle. Même les casinos en ligne font maintenant appel à ses services pour les aider à toujours rendre meilleure l’expérience qu’ils souhaitent offrir à leurs utilisateurs. Elle est assurément au cœur des tendances technologiques de 2020 en touchant tous les aspects de notre vie personnel et professionnel.

L’Intelligence Artificielle est l’aboutissement de la recherche constante d’automatisation des tâches faite par l’homme afin de simplifier son existence ou tout bonnement pour s’enrichir. Le probable précurseur de cette automatisation du travail est une invention plusieurs fois centenaire : le moulin. A eau ou à vent, le moulin mettait l’homme, pour la première fois de son histoire, en tant que simple spectateur de sa production. La rotation de la meule broyant le grain se faisait désormais sans aucune intervention, qu’elle fut humaine ou animale. Bien plus tard, la révolution industrielle commencée en Angleterre au cours du 19e siècle accéléra drastiquement ce processus d’automatisation du travail où l’effort physique s’est vu progressivement remplacé par les puissantes machines. Ces dernières fournissaient un effort constant et infatigable, en limitant toujours plus le besoin d’intervention extérieure. Ces machines, au départ cantonnées aux tâches les plus simples et répétitives, telles que l’entrainement d’une roue, devenaient de plus en plus sophistiquées au grès des avancées technologiques : le moteur à vapeur, le moteur à combustion, l’électricité, l’informatique, et maintenant l’Intelligence Artificielle. Cette dernière rompt avec les précédentes révolutions en changeant d’approche dans la manière dont on va vouloir résoudre un problème. On ne cherche plus la création d’un outil spécialisé pour la répétition exacte d’une tâche bien particulière, mais la construction d’une machine capable de comprendre son environnement et d’adapter sa réponse, sa « tâche », en fonction du contexte et des besoins.

L’homme au cœur de la machine

L’Intelligence Artificielle veut dépasser les limites des approches précédentes. Jusqu’à présent, l’homme façonnait des objets plus ou moins compliqués afin de répondre à une utilisation particulière, clairement définie à l’avance, et restreinte à un contexte. L’informatique classique n’échappe pas à ce schéma où un programme logiciel fait exactement ce que son développeur lui a dit de faire en listant manuellement tous les cas possibles d’utilisation. Cependant, de nombreuses situations, somme toute très simples pour un humain, sont impossibles à appréhender de cette manière. Comment lister en avance toutes les situations possibles que va rencontrer un conducteur dans sa voiture ? Il faudrait connaitre toutes les routes du monde, la position de chaque objet, de chaque piéton, vélo, et ainsi de suite. L’ensemble de ces informations évoluant à chaque seconde, cette tâche en devient impossible.

Les scientifiques se sont donc inspirés de la nature pour essayer de résoudre ce problème en se focalisant sur un organe particulier : le cerveau. L’idée n’est plus de lister l’ensemble des possibilités mais de construire une machine capable de voir son fonctionnement évoluer en apprenant des situations passées comme nous-même apprenons à travers la répétition d’un mouvement, d’une phrase, ou d’un calcul. Ainsi, les algorithmes les plus performants sont construits comme un réseau gigantesque fait de milliards de neurones artificiels auxquels on va montrer une très grande quantité de situations. Un exemple simple est la reconnaissance faciale sur des photos. Les scientifiques vont utiliser des milliers de photos d’objets, de plantes, d’hommes, et de femmes, et manuellement identifier les visages pour marquer ce qui est correct de ce qui ne l’est pas, comme on apprend à un enfant à reconnaitre les animaux en les nommant et en les pointant du doigt. L’apprentissage par la machine est né, et ses applications sont en train de révolutionner notre quotidien.

un drone au-dessus de la villeSource: Jaromir Kavan

Une infinité de possibilités

Nous nous rappelons tous des débuts des outils de traduction automatique, il y a une dizaine d’année, où l’on se moquait de leurs résultats approximatifs sur des phrases simples, ou encore de l’apparition des premiers assistants vocaux incapables de comprendre les variations de prononciations ou les nombreux accents. Qui se moquerait maintenant d’Alexa, Siri, Cortana, ou Google Home ? Les progrès sont tels qu’on leur confie nos agendas, nos maisons, nos achats, et toujours plus encore. La puissance de l’apprentissage vient du fait que plus on leur confie de tâches, plus on leur donne accès aux informations, et plus ces assistants deviennent efficaces et personnalisés. Mais au-delà de l’arrivée de l’Intelligence Artificielle dans notre vie quotidienne à travers nos téléphones portables, elle trouve aussi son utilité dans le monde professionnel, de l’industrie, et des services.

Voici quatre exemples de tâche ou de travail qui étaient auparavant l’exclusivité de l’être humain et qui sont désormais réalisables par la machine.

Les usines Speedfactory d’Adidas

L’industrie du vêtement est historiquement une des plus vieilles et des plus lourdes en main d’œuvre humaine et elle a toujours eu une importance capitale dans nos sociétés. Les habits que l’on porte vont bien au-delà de leur simple fonction de protection face à l’environnement extérieur. Une veste n’est pas choisie que pour nous isoler du froid, ou des chaussures que pour marcher, on cherche aussi à exprimer sa différence et sa personnalité à travers eux. Mais comment concilier personnalisation et production de masse pour garantir un bas prix ? Comment faire en sorte qu’une usine construite au départ pour produire en permanence la même chose puisse faire autre chose et s’adapter aux besoins ? Le géant du sport Adidas a trouvé la solution en ajoutant de l’Intelligence Artificielle dans ses usines de fabrications de chaussures pour en faire des usines elles-mêmes intelligentes et connectées au monde : les Speedfactorys. L’objectif est simple mais ambitieux, produire plus vite, à la demande, des chaussures personnalisées et les livrer rapidement. Le principe d’une Speedfactory est de combiner des bras robotisés avec des imprimantes 3D et des machines spécialisées dans le tissage de mailles pour les chaussures de sports. Ces dernières veulent remplacer le travail de couture manuel habituellement produit par des ouvriers dans les pays d’Asie tels que la China, l’Indonésie, ou le Vietnam. L’ensemble de ces machines se combinent de manière intelligente pour offrir une infinité de possibilités de personnalisation, dans les couleurs, les formes, les matières, ou les motifs, qui seront adaptés en fonction du marché, pour la clientèle européenne, américaine, ou asiatique. Chaque chaussure produite pourrait donc être potentiellement différente de toutes les précédentes et individuellement faite pour son futur acheteur uniquement, sans qu’aucun travailleur humain n’ait dû être informé et formé pour produire ce nouveau modèle. Mais Adidas n’utilise pas l’Intelligence Artificielle qu’uniquement pour améliorer le processus de production et réduire ses coûts en diminuant le nombre d’ouvriers nécessaire au fonctionnement de ses usines. La compagnie utilise cette nouvelle technologie pour mieux comprendre les mécaniques du sport et du mouvement. Elle analyse les données récoltées grâce à la participation d’athlètes de haut niveau avec lesquels elle a un partenariat. Adidas mesure les performances en temps réel en mettant ses produits dans des conditions d’utilisation extrême que seuls les professionnels du sport et leurs meilleurs représentants sont capables d’affronter. Le but est d’établir et de maîtriser l’ensemble des paramètres pour produire les meilleures chaussures pour tout un chacun.

un mur de chaussures AdidasSource: Edgar Chaparro

En choisissant ce modèle d’ultra personnalisation et d’automatisation, Adidas pousse à l’extrême le capitalisme et semble oublier le facteur humain et écologique. Quel est l’empreinte environnementale d’une telle usine ? Que deviennent les milliers d’ouvriers qui perdent leur emploi ? Peut-être le consommateur devrait-il reprendre la main sur ce système et soutenir d’avantage un commerce plus éthique et tout aussi personnalisable.

Walmart ou l’hypermarché intelligent

Walmart est le leader mondial de la grande distribution, distançant très largement son dauphin Carrefour. Sa puissance économique lui permet de financer son propre incubateur technologique appelé Store N8. La dernière innovation sortie de cet incubateur est un nouveau concept d’hypermarché préfigurant le futur des magasins Walmart appelé IRL, de l’anglais « Intelligent Retail Lab » ou en français le « Laboratoire de Vente Intelligent ». IRL se base sur des technologies émergentes autour de caméras vidéo associées à de l’Intelligence Artificielle et à de nombreux écrans et interfaces interactives. IRL a choisi un positionnement différent de celui d’Amazon Go. Les supermarchés Amazon Go se focalisent sur le mode de paiement pour ces clients. Ainsi, ces derniers peuvent simplement prendre les articles qui les intéressent, les mettre dans leur caddie, et directement sortir du magasin. Des caméras auront identifié les articles choisis, le prix total est calculé automatiquement à la sortie et la somme est directement prise sur le compte bancaire du client qui se sera préalablement inscrit.

Walmart IRL utilise les caméras d’une toute autre façon. Elles servent à regarder en permanence les différents rayons et étalages afin d’identifier les manques possibles de marchandises auquel cas le système va contacter automatiquement les employés concernés. Ces derniers sauront exactement quel rayon et quelle marchandise doit être réapprovisionnée, et dans quelle quantité. Une autre utilisation possible est la prise en compte des dates de péremption ou encore la détection de marchandise fraîche ne se trouvant plus dans un rayon réfrigéré. Le but est simple : identifier les aliments dont la consommation ne peut plus être garantie et les retirer de la vente. On peut facilement comprendre la nécessité d’utiliser l’IA pour analyser en direct les images et les flux vidéo. Seule une machine capable d’apprendre peut supporter l’infinité des situations, que ce soit le changement d’emballage d’une marque, la superposition des marchandises plus ou moins bien alignés, parfois à l’envers, le va-et-vient permanent des clients, et ainsi de suite.

L’objectif premier de Walmart n’est pas de diminuer le nombre d’employés dans ses hypermarchés, les IRLs existants comptant en moyenne plus de 100 travailleurs, mais d’améliorer la qualité du service en recentrant son personnel autour de l’accueil des clients et de leur accompagnement, de leur choix d’articles jusqu’à paiement toujours assuré par des caissiers. Cependant, on peut facilement mettre en doute cet argument, car, qui dit système autonome efficace dit diminution du nombre d’intervention humaine, et donc d’employés. Cette réalité existe depuis la création du premier moulin.

l’application UberSource: freestocks-photos

Le taxi autonome par Uber et Volvo

La conduite autonome de voiture est un des tous premiers cas d’utilisation de l’IA et un des plus complexes. En effet, le premier véhicule véritablement autonome fut construit dans le laboratoire Navlab de Carnegie Mellon University, une université américaine, au milieu des années 80. Il fait suite au développement dans le monde de la recherche académique des premiers algorithmes d’IA dans les années 70. Depuis cette époque, des constructeurs automobiles comme Tesla ont progressivement développé des systèmes de conduite semi-autonome qui se déclenchent manuellement et uniquement pour des situations données telles que la conduite sur autoroute. Cependant, le conducteur reste le seul maitre de son véhicule et se doit d’être derrière son volant afin de reprendre le contrôle à tout instant nécessaire.

Dans ce contexte, Uber et Volvo poussent le concept d’autonomie à l’extrême en s’associant pour développer la plus grande flotte de taxis entièrement conduite par de l’IA. L’organisation de cette collaboration est très simple : Uber va fournir la plateforme de réservation de taxis, Volvo va construire les voitures, et ensemble ils développent les technologies nécessaires à la conduite autonome. Pour Uber, l’objectif est de réduire drastiquement son premier poste de dépense qui est la rémunération des conducteurs. L’absence de conducteur permet aussi de rendre les déplacements plus sûrs pour les passagers et en finir avec les scandales d’agressions par des chauffeurs. Pour Volvo, la conduite autonome participe à son ambition d’atteindre le zéro taux de mortalité dans ses voitures. De fait, la plupart des accidents de la route sont dus à des comportements humains tels que la fatigue au volant, la conduite sous influence d’alcool ou de drogues, ou encore les excès de vitesse. En supprimant le conducteur, on supprime en théorie une grande partie de ces causes d’accidents.

Cependant, le vrai défi de l’automobile n’est pas la conduite autonome qui sera tôt ou tard une réalité, mais bien le coût écologique de leur fonctionnement par le simple fait qu’il y aura de plus en plus de voitures en circulation dans le monde. De nouvelles classes moyennes font leur apparition dans les pays en développement tels que l’Inde ou la Chine et qui à leur tour veulent leur voiture personnel, autonome ou non. Bien que ces dernières se convertissent de plus en plus à l’électrique, certaines études montrent qu’elles n’en restent pas moins polluantes et consommatrices de ressources.

l’avant d’une voiture VolvoSource: carlos4916

La livraison par drone

L’industrie la plus proche de celle des taxis est indubitablement celle de la livraison. Au lieu de déposer des personnes, ce sont des biens qui sont transportés d’un point A à un point B. Et de la même façon qu’Uber cherche à automatiser sa flotte de taxis, Google veut automatiser la livraison en supprimant non seulement les livreurs mais aussi toutes les contraintes liées à la circulation sur route. Son approche est de déployer une flotte de drones autonomes qui livreront les petits colis par les airs directement sur votre palier. De nouveau, la réalité rejoint la science-fiction car cette flotte de drones développée par la société Wing de Google existe bel et bien, et est déjà en test en Australie, dans une partie de l’agglomération de Canberra. Ces drones spécialement développés pour faire le moins de bruit possible doivent respecter un certain nombre de règles, par exemple : ils peuvent voler uniquement entre 7h du matin et 8h du soir du lundi au vendredi ; interdiction de passer au-dessus de routes principales avec beaucoup de circulation ; ou encore interdiction de voler trop près des personnes. En passant par les airs, Wing a rendu possible des livraisons à Canberra en moins de 30 minutes. Google travaille maintenant activement sur des tests dans d’autres villes du monde, en particulier en Europe. Bien évidemment, l’IA est au cœur de ce succès en permettant l’analyse dynamique des informations et des images récupérées par l’ensemble des capteurs et des caméras qui bardent chaque drone. Le système est capable de calculer et suivre son trajet en prenant en compte les contraintes extérieurs, en évitant les obstacles, et tout en respectant les règles de sécurité définies par la ville. Encore une fois, le client semble final est le principal bénéficiaire de ce nouveau service, mais les impacts sur la société et sur l’environnement sont à nouveau relégués au second plan.

Comme toutes les révolutions du passé, l’automatisation toujours plus forte poussée par les avancées de l’IA ne va pas se faire sans résistance. Il y aura des gagnants et des perdants, en particulier ceux dont l’emploi va simplement disparaitre. On peut argumenter que la société a toujours su évoluer avec l’apparition de nouveaux métiers liés à ces révolutions. Cependant, pour la première fois de son histoire, le facteur environnemental est devenu central, car nous consommons plus que ce que la Terre est capable de produire et vivons donc en permanence sur ses réserves. Bien sûr, des solutions existent, comme favoriser les énergies renouvelables. Mais n’est-il pas tant de changer de modèle de société ? Ne serait-il pas plus intelligent d’utiliser l’Intelligence Artificielle pour autre chose que pour se faire livrer par drone des chaussures personnalisées commandées depuis son taxi autonome ?

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