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L’AI embarqué dans les smartphones va changer les usages

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Les constructeurs de Smartphone sont ceux dans la chaîne de valeur de l’industrie mobile qui ont fait avancer le plus l’innovation, Apple, Samsung en tête, mais depuis quelques années les constructeurs chinois ont fait des prouesses. C’est vital pour vendre leurs devices, pour suivre l’usage des moments mobiles de leurs clients , pour devancer leurs concurrents, pour les marchés boursiers qui oscillent à la moindre alerte, les médias qui produisent en masse sur le sujet…

Apple a investi humainement en recrutant beaucoup sur le sujet de l’AI. Apple, comme Google, ont consacré une grande partie de leur avenir à l’augmentation de l’intelligence dans leurs appareils. Bien que la société ait présenté le premier assistant personnel virtuel, Siri, en 2011, il semble qu’Apple soit en retard dans la recherche et le développement de l’AI ?

L’intelligence artificielle devient une caractéristique déterminante dans le marché des smartphones, la personnalisation, les assistants virtuels et même la vie de la batterie. Apple et Huawei ajoutent des puces supplémentaires aux smartphones pour gérer des tâches de plus en plus complexe. Ceux-ci sont complémentaires des puces CPU et GPU déjà existantes dans les téléphones qui sont configurés pour être plus rapide pour un but spécifique. Apple lance la puce A11 Bionic, tandis que Huawei’s s’appelle le Kirin 970.

Cette dernière, le Kirin 970 intègre 5,5 milliards de transistors en un seul centimètre carré sur la taille d’une vignette, qui comprend une unité de traitement central octa-core, une unité de traitement graphique à 12 noyaux, un processeur de signal double image, un modem 1.2Gbps Cat.18 et unearchitecture informatique mobile d’IA. Le Kirin 970 est basé sur la même technologie de 10 nanomètres que le processeur A10X Fusion actuel d’Apple et le processeur A11. La bataille est ouverte…

[Huawei vise à devenir le plus grand fabricant mondial de téléphones intelligents d’ici 2021, avant Apple et Samsung, et les dernières données sur le marché suggèrent qu’il avance sur cet objectif. La société a expédié environ 38,4 millions de smartphones au trimestre de juin, soit une augmentation de 20% par rapport à l’année précédente, selon Strategy Analytics. En comparaison, Apple a déclaré avoir vendu 41 millions d’iPhones au cours de la même période, en hausse de près de 2% par rapport à 40,4 millions d’iPhones au trimestre correspondant de l’année dernière.]

Cette puce, d’Apple, l’A11 Bionic est un processeur 64 bits à six cœurs avec 4,3 milliards de transistors avec un système neuronal qui est le coeur de l’iPhone pour la puissance (25% de plus que l’A10 et 70% plus rapide), ce qui permet plusieurs choses, comme la gestion de la caméra TrueDepth et d’animer des emoji, de modéliser plus de 50 muscles en temps réel pour la reconnaissance facial, gérer le double appareil photo 12MP, optimiser l’image avant que la photo soit prise avec le machine learning, la compréhension des commandes vocales pour Siri…

Lors de sa conférence de développement de la WWDC en juin, Apple a introduit Core ML, un cadre pour construire des algorithmes d’intelligence artificielle dans des applications pour les produits Apple. Depuis, Google et Amazon ont construit des convertisseurs pour rendre leurs AI compatibles avec le nouveau format d’Apple.

Les puces vont gérer de nombreuses choses dans les smartphones, en voici 3 :

Camera & Face ID
La toute nouvelle fonctionnalité de l’iPhone X n’a jamais existé sur aucun autre iPhone, elle va permettre avec la numérisation du visage avec  l’infrarouge : Déverrouiller votre téléphone du regard,  tracer la géométrie de votre visage avec 30 000 points invisibles, acheter avec Apple Pay. C’est aussi de l’usage dans votre smartphone, par exemple, il peut aussi afficher vos messages et notifications en maintenant l’écran allumé lorsque vous lisez (regarder). Il pourrait devenir notre mot de passe universel ?

La technologie fonctionne en pulvérisant sur l’objet des points infrarouges pour recueillir des informations sur la profondeur d’un objet en fonction de la taille et de la contorsion des points. Le système d’imagerie peut ensuite assembler les points en une image détaillée 3D de votre visage pour déterminer si vous êtes effectivement le propriétaire de votre smartphone avant de le déverrouiller. En 2013, le fabricant a acquis Primsense, une société qui a développé des capteurs pour Kinect de Microsoft, un système de caméra qui balaye le corps des gens afin que les gens puissent jouer aux jeux Xbox à l’aide des mouvements corporels.

SIRI
Apple espère que les améliorations qu’il mettra en œuvre sur Siri remédieront aux perceptions négatives que les utilisateurs ont de l’assistant virtuel. La voix est maintenant plus naturellement parlé et permet aux utilisateurs d’obtenir une traduction en temps réel entre certaines langues. La technologie AI signifie que Siri va mieux comprendre ce que vous voulez (compréhension contextuelle des questions) et avoir une meilleure compréhension des besoins de l’utilisateur en fonction des circonstances et de l’heure de la journée.

AR
Le lancement de ARKit, fait démarrer probablement une nouvelle ère pour l’App Store, faute de concurrent elle va devenir une plateforme de réalité augmentée. C’est un marché qui existe depuis longtemps, mais qui n’a pas trouvé le démarrage ! Pourtant 7 personnes sur 10, parmi les premiers adoptants de la réalité virtuelle/augmentée, pensent que ces concepts vont bouleverser notre vie de tous les jours dans six domaines : les médias, l’éducation, le travail, les interactions sociales, les voyages et le commerce.

Apple, Hololens, Snapchat, Facebook sont les premiers à y croire en investissant dans des compétences pour construire cet écosystème.

À Lire :
La réalité augmentée séisme pour les publicitaires ?
[Analyse] WWDC17, Apple lance le marché de la réalité augmentée (AR)

Tout le monde ne croit pas que les puces spécifiques à l’IA sont l’avenir et joue sur les deux tableaux c’est le cas de ZTE

ZTE a officiellement publié sa solution AI pour aider les opérateurs à construire la prochaine génération de réseaux automatisés automatisés hautement intelligents et rentables. La solution AI de ZTE peut fournir des applications diversifiées, pour les services dans le cloud, un réseau intelligent, ainsi que des puces et un terminal. L’application de service cloud basée sur l’IA peut fournir des services de voix et vidéo basés sur la reconnaissance du visage, l’identification des personnes et des véhicules, la reconnaissance vocale et les technologies de traitement du langage naturel (PNL).

Développement & Data

Le fabricant Nvidia a trouvé, au milieu des années 2000, que ses puces GPU y gagnaient considérablement en utilisant le deep-learning, ce qui a été très prometteur dans la recherche sur l’AI. La société a investi dans l’exécution de ces algorithmes pour ses GPU, et a connu une explosion massive de revenus depuis le début en 2012. Les GPU sont moins efficaces en énergie que les puces spécialisées, ce qui importe pour les Data Center et les smartphones, mais ils ont l’avantage supplémentaire de pouvoir gérer des graphiques complexes comme la réalité virtuelle, la réalité augmentée et les jeux.

Il est également intéressant de noter que Nvidia n’a pas beaucoup de présence dans les GPU mobiles. Cet espace appartient à Qualcomm, ce qui rend son GPU mobile présent dans le Samsung S8, HTC U11, LG V30 et Google Pixel.

Lors de sa conférence  WWDC de juin, Apple a introduit Core ML, un cadre pour construire des algorithmes d’intelligence artificielle dans des applications pour les produits Apple. Depuis, Google et Amazon ont construit des convertisseurs pour rendre leur AI compatible avec le nouveau format d’Apple. La société a également mis en œuvre l’IA dans ses téléphones, tablettes et ordinateurs, et en améliorant les capacités de Siri.

Mais, comprendre et anticiper les attentes des clients est plus difficile que jamais, certaines organisations doivent stocker des quantités massives de données importantes, parfois autant que des dizaines ou des centaines de téraoctets de données structurées et non structurées. Ces données résident souvent dans des bases de données et des Data center dans toutes ces entreprises, parfois dans des systèmes dispersés. L’analyse de ces données nécessite souvent l’utilisation des techniques d’apprentissage par ordinateur (machine learning) et d’analyse prédictive pour filtrer les données afin d’identifier les tendances et de prédire les besoins et les comportements des clients.

Ceux qui vont intégrer la puissance des puces, la data et les outils mis à disposition dans leurs applications mobiles vont faire un bond dans le temps 🙂 au travail et pas dans 5 ans, n’attendez pas, démarrez !!