La campagne Toyota Mirai avec Watson

Cas intéressant d’IA appliquée à la publicité.

Saatchi LA et Watson ont monté une campagne à 1000 accroches.

« Thousands of Ways to Say Yes” a commencé par la rédaction de 50 accroches par des humains. Watson les a étudié. Ensuite Watson est allé naviguer dans un corpus de sites au wording proche de la cible de geeks de la voiture.

A partir de ce moment Watson se met à écrire des phrases. L’humain réintervient pour « entrainer l’IA » pour lui indiquer les bonnes et mauvaises phrases.

Le résultat n’a rien de dingue mais pave la voie à des idées d’une nouvelle espèce.

10 choses que je ne savais pas la semaine dernière #304

1.La chronostase explique pourquoi la première seconde regardée sur une montre à aiguille semble toujours plus longue que les autres.

2. Historiquement, le plagiaire est un voleur d’esclaves. Merci Victor

3. Les vestes à épaulettes et les coupes mulet? Parlez plutôt de power dressing.

4. Le mot le plus dur à trouver au pendu est jazz (en anglais en tout cas).

5. Afin d’éviter les acronymes locaux, l’organisme international des normes choisi le nom iso en référence au grec.

6. La première télécommande pour téléviseur s’appelait ad zapper.

7. L’italique a été inventé pour gagner de la place donc économiser sur les coûts de production de l’imprimerie. Merci Simon

8. Le logo des monuments historiques représente le labyrinthe de la cathédrale de Reims.

9. Les jus de fruit ne sont pas bons pour la santé.

10. L’appellation kop des clubs de supporteurs de football vient d’une bataille de la guerre des Boers. Merci François

WTF is your capteur strategy?

Ce post fait suite au post d’hier faisant état du grand nombre d’entreprises pivotant du hardware vers le software, donc vers la data.

Pour avoir de la data, il faut collecter de la data.

John Deere a des tracteurs, Bloomberg des journalistes, IBM des commerciaux, NVidia bientôt des caméras de surveillance, Snapchat un appareil photo, Google et Amazon veulent connecter les maisons.

La qualité des capteurs fera la qualité des datas.

La qualité des datas dépendra de la qualité du service collecteur de datas offert aux utilisateurs.

Comme dirait Benedict Evans :

The image sensor in a phone is more than just a camera that takes pictures – it’s also part of new ways of thinking about mobile UIs and services, and part of a general shift in what a computer can do.

Et vous? Quelle est votre *capteur stratégie*?

Vous allez devenir une *data company* dans 3,2,1…

La quantité de données produite en 2015 est égale à la quantité de données produite depuis le début de l’humanité.

Les masses de datas générées par la digitalisation de nos vies sont énormes.

Qui dit données dit connaissance, qui dit connaissance dit intelligence, qui dit intelligence dit opportunité business.

Les entreprises n’ayant pas encore fait leur pivot pour devenir des data companies vont faire leur pivot pour devenir des data companies dans les 10 prochaines années.

Bloomberg fut une des premières entreprises a comprendre le pouvoir de l’information en transformant son business de journal papier en source exclusive d’information à destination des marchés.

John Deere et les semenciers constituèrent une des premières cohortes. Les tracteurs sont désormais des capteurs centralisant les informations nécessaires à une bonne exploitation agricole. Les semenciers (Monsanto ou Invivo en France) en font de même en allant vers un modèle économique « à la Xerox » : les graines coûtent moins chères que les conseils et la maintenance.

Nvidia a annoncé la semaine passée devenir une camera company dont les capteurs installés dans les villes vont permettre d’optimiser les flux de piétons, transports, transits.

IBM est devenu une cognitive company depuis une dizaine d’année, au moment où elle a lâché la fabrication de hardware au bénéfice du software et de la connaissance. Après des années de leadership sur les ordinateurs, Watson est son nouveau produit star.

Le site de e-commerce Farfetch a lancé un logiciel de gestion retail tiré de ses propres enseignements. Il compte bien le commercialiser à la concurrence.

Même la NBA est en train de faire son pivot en transformant son métier de base en base de données et statistiques sportives sur laquelle un écosystème de jeunes pousses viennent se greffer.

***

Qui seront les prochaines data companies?

L’industrie du jeu vidéo qui partagera la code source des intelligences artificielles de ses jeux pour améliorer le soin des séniors ou les voitures autonomes?

La finance et la fintech pour réguler les pratiques frauduleuses et identifier l’équilibre de croissance respectueuse de l’environnement?

La santé et la health tech pour guérir les maladies?

L’agro-alimentaire et la food tech pour transformer les données de sourcing/fabrication/consommation en cerveau de l’alimentation mondiale?

Et vous? Quel est votre projet data?