Pourquoi ce générateur de noms de chiens est l’avenir de l’humanité

Souvent, tout commence par quelque chose de futile.

En ce moment, la mode est d’utiliser des reseaux neuronnaux pour inventer des noms.

La technique est simple:

  1. Recuperer une base de noms existants
  2. Installer Char-rnn ou Torch-rnn sur son ordi ou une instance Amazon
  3. Lancer le programme (en vrai pre-process puis entrainer le model puis extraire la data)

J’avais bien aime les noms de villes anglaises de Dan Hon (ancien de chez Wieden) mais mon petit plaisir a ete les noms de chiens par Jon Keefe de Quartz.

J’ai l’impression de me retrouver au debut de l’Internet ou du P2P (je fais vieux comme ça hein) où on experimente en etant stupide.

Ce qui me fascine dans ces experimentations c’est a quel point c’est facile d’acces. En aucun cas vous n’avez besoin de savoir coder ou meme de comprendre comment un RNN marche.

Vous suivez les instructions et la magie opere (presque) toute seule.

Comprendre l’impact de l’IA sur l’humanite, c’est comprendre que créer quelque chose de nouveau ne necessitera plus de savoir faire ou de connaissance.
C
‘est realiser que faire des belles photos ne necessitera plus un oeil ou de ne serait-ce savoir ce qu’est Photoshop.

It will just work.

Comprendre l’innovation à travers l’histoire de la réalité augmentée

The future is already here — it’s just not very evenly distributed.

Cette citation, attribuée à l’auteur William Gibson, n’a jamais autant été d’actualité.

Cette semaine je suis tombé sur un formidable article qui vaut bien ses 20 minutes de lecture.

(source: Matt Miesnieks)

À travers l’explication de la « technologie » ARKit (le nom de l’API de réalité augmentée dans iOS11 #autopromo), il raconte avant tout l’histoire de la réalité augmentée; et en filigrane de l’innovation.

En effet, l’innovation n’arrive pas d’un coup, elle est le fruit d’une longe pensée, de multiples échecs et souvent d’un peu de hasard.

La force d’ARKit c’est non seulement la réduction drastique du taux d’erreur permis par une maîtrise conjointe de l’hardware et du software, mais surtout l’échelle d’utilisateurs que cette technologie permet.

On comprend ainsi que l’innovation c’est de passer d’une demo technologique qui marche dans certaines conditions pour un groupe réduit de personne à une technologie qui marche à 99% pour une masse critique de la population. (l’aspect OEM et hardware adoption est aussi tout a fait interessant)

Bref le future est là, à nous de l’inventer.

Bonus: Suivez @MadewithARKit

Les aveugles vont permettre aux machines de voir

Il y a quelques annees, Microsoft lançait son initiative d’inclusive design. 

Le principe est simple: en designant pour tout le monde, on design pour tous les cas de figure, et donc on design mieux.

L’example habituel est l’utilisateur qui n’a qu’un bras: en designant pour lui, on permet aussi aux parents de jeunes enfants d’utiliser le service.

(Microsoft Inclusive Toolkit)

L’accessibilité, c’est l’universalité.

Là où ce principe est encore plus fort, c’est dans le cadre du machine learning.

Comme vous le savez tous, la nouvelle frontiere c’est la camera.

Il y a quelques mois, Microsoft (encore eux) lançait Path Guide  une application pour faire de la navigation indoor navigation.
En 2 mots, l’utilisateur utilise differents capteurs de son telephone pour laisser une « trajectoire » (path en anglais) qui peut etre partagee avec d’autres utilisateurs pour les guider. Bref, le chaperon rouge 2.0

(video tutorial)

Bien entendu, l’idee de ce produit est d’avoir un nombre de trajectoires consequent dans un meme endroit pour en definir un mapping indoor base sur un modele statistique.

Le cas d’usage pour un utilisateur lambda est assez faible… sauf si ce dernier est aveugle.

Designez cette application pour les aveugles et tout d’un coup vous aurez des milions d’utilisateurs pret a enregistrer des trajectoires, pret a affiner votre machine learning.

Les machines pourront voir et les voyants vous remercieront.

Intelligence Artificielle: La Chine est l’anti Galapagos

J’ai adore l’idee que les langues chinoises etant difficiles a ecrire sur un smartphones, les Chinois ont adopte bien plus rapidement les interfaces voix que les occidentaux.

Ceci leur donne un avantage enorme en terme de donnees pour ameliorer la technologie de Speech Recognition, et donc d’Intelligence Artificielle. (ne vous inquietez pas, nous on a The Rock)

Cette notion que, parfois la difficulte crée l’usage, qui elle-meme crée l’innovation.

Si l’amelioraiton iterative est trop facile, perd-on de vue les vrais ruptures possibles?

Rappelez-vous les possesseurs de Blackberry qui se vantaient que personne ne pourrait ecrire plus vite qu’eux grace a leur clavier physique.

De ce point de vue la, la Chine est l’anti Galapagos  (attention article vintage).
Je n’aurais jamais du me moquer du fait qu’ils adorent les QR codes.

 

9 choses que je ne savais pas la semaine dernière

  1. Les morts qui valaient 5 milliards.
  2. Le business du « bespoke porn » (SFW)
  3. Le plus beau coup RP de la semaine: P&G reduit de $140 millions ses investissements digitaux, ses ventes progressent. (ne vous faites pas avoir, hein)
  4. Qui vend le plus aux Etats-Unis? Apple TV, Chromecast ou Amazon Fire Stick? Aucun des 3.
  5. $200 millions pour un film qui fait flop? Ne vous inquietez pas, Luc Bessoin dort tranquille, l’exposition d’Europa Corp n’etait que des 20 millions sur Valerian.
  6. Les championnats du monde de football des marais. Deja la 20eme edition.
  7. Le probleme de la VR? Les gens valorisent plus la praticite que l’immersion .
  8. La guerre dans le monde du bitcoin: les chartalismes affrontent les monetaristes .
  9. Google et la recette des « equipes qui marchent« .