Avec les données personnelles, les applications prédictives gardent une longueur d'avance

Un nouveau type d'application mobile s'éloigne d'une pratique ancienne en informatique. En règle générale, les ordinateurs attendent bêtement que leurs opérateurs humains demandent de l'aide. Mais désormais, les applications basées sur un logiciel d'apprentissage automatique peuvent communiquer des informations en temps opportun, même sans qu'elles soient directement demandées. Ils peuvent récupérer automatiquement une carte d'embarquement pour votre vol juste au moment où vous arrivez à l'aéroport, ou vous dire que les conditions de circulation actuelles vous obligent à partir pour votre prochain rendez-vous dans les 10 minutes.

Promptomatons : Le logiciel du téléphone extrait les données personnelles pour repérer les rappels et les bulletins météo.

La plus connue de ces applications est Google maintenant , qui est une fonctionnalité de la dernière version du système d'exploitation mobile Android et a été récemment ajoutée à la Application de recherche Google pour l'iPhone. Google Now est formé pour prédire quand une personne est sur le point de prendre certaines mesures et proposer de l'aide en conséquence. Il peut également se renseigner sur un individu pour affiner l'assistance qu'il propose.

Les algorithmes de Google Now utilisent les données des comptes de messagerie et de calendrier Google d'une personne et des recherches sur le Web. L'application apprend où vous vivez et travaillez et quand vous vous déplacez afin qu'elle puisse offrir une carte d'index virtuelle indiquant les informations sur le trafic ou les transports en commun. D'autres cartes offrent des cartes d'embarquement et d'autres informations pratiques à des moments appropriés (voir la réponse de Google à Siri Thinks Ahead ).

Bill Ferrell, fondateur et PDG de Nounours , une entreprise avec une application iPhone qui offre des fonctions similaires, appelle cette idée l'intelligence prédictive. Le système d'Osito prédit les actions et les besoins d'une personne à partir des données de localisation, de courrier électronique et de calendrier et utilise ces prédictions pour aller au-delà de l'offre d'informations ou de conseils. Il présente également des moyens pour une personne de prendre des mesures. Un rappel de vol comprendra un bouton pour appeler un taxi, par exemple.

Maintenant que la première génération de ce type d'application a été bien accueillie, les ingénieurs de Google, d'Osito et d'ailleurs cherchent à tirer davantage d'informations des données qu'ils collectent sur leurs utilisateurs. Les ingénieurs d'Osito s'efforcent d'en savoir plus sur les traces de localisation passées d'une personne afin d'affiner les prédictions de l'activité future, explique Ferrell. Google Now a récemment commencé à afficher la météo dans les endroits où il pense que vous vous dirigez bientôt. Il peut également vous informer des propriétés à vendre à proximité si vous avez récemment effectué une recherche sur le Web suggérant que vous êtes à la recherche d'une nouvelle maison.

Experts en apprentissage automatique chez Grokr , une application prédictive pour iPhone, ont découvert qu'ils pouvaient deviner l'origine ethnique, le sexe et l'âge de leurs utilisateurs avec un degré élevé de précision, a déclaré le PDG Srivats Sampath. Cela peut nous aider à prévoir les endroits où vous aimeriez mieux aller, dit-il. Les informations seront utilisées pour affiner les recommandations proposées par Grokr pour les restaurants et les événements musicaux.

Ces applications bénéficient de techniques d'exploration de données améliorées, mais elles réussissent également en partie grâce à la façon dont elles sont présentées aux utilisateurs. Ils ne sont pas présentés comme des majordomes artificiels, un élément de base de la science-fiction qu'Apple a essayé d'imiter avec l'application à commande vocale Siri en 2010. Au lieu de cela, des applications comme Google Now sont intentionnellement créées sans personnalité et ne prétendent pas être des personnes.

Cela joue sur les atouts de la technologie d'intelligence artificielle d'aujourd'hui, déclare Mike Volpi, partenaire du capital-risqueur Index Ventures, qui a investi dans une application iPhone prédictive appelée Femme . Un assistant est probablement l'un des cas d'utilisation les plus difficiles, car vous vous attendez à ce qu'il soit au niveau humain, explique Volpi. L'assistant d'Apple n'est pas devenu un élément essentiel de la vie de nombreux utilisateurs d'iPhone, dit-il, car les logiciels ne peuvent pas reconnaître la parole avec suffisamment de précision. Apple a peut-être exacerbé ce problème en donnant à son application la capacité d'une répartie pleine d'esprit (voir Social Intelligence ) et en diffusant des publicités télévisées dans lesquelles Siri semble agir avec une intelligence presque humaine.

Hilary Mason, scientifique en chef des données de la société Web Bit.ly, a des critiques mitigées pour Google Now. Elle constate qu'elle fournit souvent des informations inutiles : par exemple, dit-elle, elle n'a pas besoin qu'on lui dise qu'elle se trouve à proximité d'un magasin de fournitures de bureau Staples, ce qui est vrai dans de nombreux quartiers de Manhattan, ou qu'on lui donne un horaire de bus chaque fois qu'elle passe un arrêt de bus. Ce n'est pas tout à fait à l'écoute de ce qui compte pour moi, dit-elle.

Mais cela représente quand même une étape importante dans l'informatique, ajoute-t-elle : Google Now est un produit un peu nul, mais je l'utilise quand même. C'est important, car c'est la première fois que Google utilise tout ce qu'il sait de nous pour créer un produit qui améliore notre vie.

cacher