Comment l’intelligence artificielle modifiera votre façon de consommer

Par Stéphanie Perron Mise en ligne : 31 mai 2018

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Domotique, transport, assistance vocale, sécurité alimentaire… L’intelligence artificielle s’immisce dans notre façon d’acheter, de manger et de magasiner.

L’intelligence artificielle (IA) est en plein essor et Montréal est un joueur important dans le domaine, regroupant de grandes entreprises, des chercheurs et même un centre d’excellence en IA.

Dans ce contexte, pas surprenant que Movin'On Montréal, un événement dédié à la mobilité durable, consacre cette semaine une série d’activités et de conférences à l’IA. De passage à l’événement, Protégez-Vous en a profité pour mettre en relief de quelle façon l’intégration de l’IA dans l’industrie du transport influencera nos habitudes de consommation grâce aux mégadonnées provenant des médias sociaux, des téléphones intelligents, des transactions bancaires, des informations publiques, des caméras de surveillance, des GPS, etc.

Pour référence, le terme «mégadonnées» (Big Data) désigne un ensemble de données produites en continu et dont la croissance est exponentielle. À cause de leur taille, on ne peut les gérer avec des outils traditionnels de gestion de bases de données.

La livraison où vous voulez, quand vous voulez

L’un des aspects les plus importants dans le transport de biens commandés sur Amazon, Alibaba.com ou eBay, c’est la flexibilité de livraison. «Les mégadonnées peuvent mémoriser et imaginer», résume Anand Mahurkar, fondateur et président de Findability Sciences, une entreprise spécialisée dans la gestion de mégadonnées. «Les fabricants et les distributeurs prennent leurs décisions presque exclusivement en fonction des mégadonnées qu’ils recueillent», souligne-t-il. En exploitant de grands volumes de données, l’IA permet aux entreprises d’offrir au consommateur l’option qu’il préfère. Veut-il recevoir son nouvel extracteur à jus par livraison express, dans un délai de 8 à 10 jours ou par bateau d’ici un mois ou deux?

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La diminution des interactions avec les commerçants

Les modèles d’affaires évoluent et les entreprises auront de moins en moins besoin d’humains, explique Girish Rishi, directeur général de JDA Software, une entreprise qui fournit des solutions de logistique sur les chaînes d’approvisionnement. «Plus la population mondiale grossira, plus le nombre de données augmentera. Sans disparaître complètement, les interactions entre les humains évolueront afin que les moins pertinentes soient tranquillement éliminées. C’est ce qui est arrivé, par exemple, quand nous avons commencé à recevoir notre paye directement dans notre compte de banque plutôt que par chèque. Nous n’avons pas éliminé les interactions humaines, mais, en tant que société, cela nous a permis de nous concentrer sur d’autres interactions plus importantes.»

La façon dont vous cherchez un taxi dans la rue

La compréhension des algorithmes et l’infinie quantité de données permettent d’«entraîner» les machines à développer une capacité de réfléchir et d’apprendre à partir de données puisées dans la vie réelle. Ainsi, les stations où plusieurs taxis attendent que les clients viennent à eux seront de moins en moins présentes car l’IA permet d’anticiper les endroits les plus susceptibles d’être fréquentés par des gens à la recherche d’un taxi, en fonction de la température, du jour de la semaine, de l’heure, de la circulation, des événements culturels, etc.

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La sécurité des aliments

La sécurité alimentaire constitue un défi majeur dans nos sociétés, car la plupart des aliments sont distribués à grande échelle. «La solution aux problèmes de sécurité passera par une décentralisation [des technologies liées au stockage d’information] afin que nous puissions savoir d’où provient la nourriture, qui l’a livrée et qui en assure la sécurité», observe Girish Rishi. La collecte de données à grande échelle permet une traçabilité totale tout au long du processus. Par exemple, les produits nécessitant d’être maintenus à une certaine température peuvent être transportés dans des conteneurs équipés de capteurs pouvant envoyer une alerte si un problème est détecté au niveau de l’humidité, de la salubrité, de la température, etc.

La baisse des frais d’envois

Les algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning) permettent d’anticiper quels produits seront plus ou moins commandés en fonction des périodes, de la température, des tendances sociales, des fluctuations économiques, etc. Grâce à sa capacité de prédire l’avenir, le système informatique peut suggérer à l’entreprise d’attendre 48h avant de procéder à la livraison de l'appareil photo que vous avez commandé, car il anticipe d’autres commandes imminentes, permettant ainsi de diminuer les frais de manutention et de livraison et, du même coup, votre facture.

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