Comment l’intelligence artificielle veut prendre le contrôle des supermarchés ?

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L’intelligence artificielle va bien au-delà de demander à Alexa ou Siri d’allumer les lumières à la maison et d’ajouter un rappel au calendrier pour obtenir du lait au magasin plus tard dans l’après-midi.

Le véritable pouvoir de l’IA et de l’apprentissage automatique est de savoir comment elle peut démocratiser l’expertise, en abaissant les barrières à l’entrée pour des tâches qui, auparavant, ne pouvaient être accomplies que par un petit groupe de spécialistes. Le résultat, un jour, sera que votre auto-conduite vous dépose au supermarché, où vous trouverez des aliments de qualité supérieure disponibles à des prix inférieurs à ce qu’ils ont jamais été.

Cela se fera par l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique qui absorberont un grand volume de données, reconnaîtront des modèles et appliqueront des probabilités statistiques pour choisir le plan d’action le plus susceptible d’aboutir à un résultat positif.

Par exemple, la célèbre voiture auto-conduite de Google a utilisé l’apprentissage automatique pour cataloguer un certain nombre de comportements intéressants sur la route. Chaque fois que les capteurs de la voiture reconnaissaient un camion à ordures devant eux, les véhicules qui suivaient avaient tendance à se faufiler soudainement dans la voie suivante pour contourner le problème, généralement sans signalisation. La voiture de Google a donc stocké ce comportement et adapté sa position et sa vitesse pour minimiser la possibilité que ces changements de voie « inattendus » provoquent une collision.

Pour les humains, c’est une compétence de conduite défensive courante, mais reproduire ce niveau de conscience dans une machine aurait été impensable il y a quelques années. Maintenant, des algorithmes puissants peuvent conquérir le chaos des rues remplies de conducteurs de tous niveaux, y compris ceux qui accordent plus d’attention à leurs téléphones que la route à venir.

Intelligence artificielle et agriculture

Aussi étonnant que cela puisse être, l’application de l’apprentissage automatique aux domaines vivants de l’agriculture est un ordre de grandeur plus complexe. Un réseau routier est fixe, avec une carte qui change rarement et fournit une base solide pour que l’algorithme prenne ses décisions.

Quel que soit le calme et la sérénité d’un champ de blé balayé par le vent, les champs agricoles sont des lieux vraiment chaotiques. Il y a des conditions météorologiques imprévisibles, des changements dans la qualité du sol et la possibilité omniprésente que les ravageurs et les maladies peuvent y faire une visite. Les conditions dans une partie d’un champ peuvent être totalement différentes d’une autre partie. Par conséquent, les producteurs ne savent jamais vraiment avant le dernier jour s’ils vont réussir ou non leurs récoltes.

Le potentiel de croissance des systèmes d’IA agricoles est important.

Prenez une graine et plantez-la dans un champ de l’Iowa. Ensuite, prenez exactement la même graine et plantez-la au Brésil. Les résultats ne seront presque certainement pas les mêmes et il y a de fortes chances que le rendement de chacun soit différent. En effet, des milliers de variables interdépendantes sont en jeu, de la quantité de nutriments dans le sol à la présence de soleil ou de nuages, aux niveaux de pluie, à la température, à la présence d’insectes et ainsi de suite.

C’est là que l’apprentissage automatique peut tirer la clarté du chaos. Les capteurs à distance placés dans des champs perçoivent l’environnement comme des données statistiques. Les algorithmes traitent ces données, s’adaptent et apprennent à prédire une gamme de résultats.

Les agriculteurs peuvent utiliser ces algorithmes d’IA pour prendre de meilleures décisions sur le terrain qui augmentent les chances d’une récolte réussie. Les éleveurs peuvent également utiliser des algorithmes d’IA pour améliorer les plantes elles-mêmes. La combinaison de ces utilisations entraînera finalement des prix plus bas au supermarché.

La démocratisation de l’expertise agricole

C’est un changement massif dans la manière dont les choses ont toujours été faites dans l’agriculture. Les agriculteurs ont une tradition qui remonte à des siècles en s’appuyant sur l’instinct dans les cultures en croissance. Ils ont une intuition de ce qui est le mieux basé sur une longue expérience. Ce n’est pas que les agriculteurs ne voulaient pas utiliser d’ordinateurs, c’est qu’ils n’ont pas été particulièrement efficaces. Les premières machines, avec leur logique binaire, n’étaient pas bien adaptées aux environnements de terrain hautement complexes et variables.

Ainsi, la productivité d’une ferme dépend souvent de la présence des cultivateurs les plus expérimentés. Mais que se passerait-il si nous pouvions changer cela, et prendre les meilleures décisions et techniques de culture disponibles même pour les agriculteurs novices ? Ceci est particulièrement important pour les pays en développement qui pourraient ne pas avoir accès à des cultivateurs très expérimentés.

La montée de l’agriculture de précision a ouvert la possibilité de répandre le bénéfice de l’expertise de la machine. Les capteurs à distance, les satellites et les drones peuvent recueillir des informations 24 heures sur 24 sur tout un champ. Ceux-ci peuvent surveiller la santé des plantes, l’état du sol, la température, l’humidité et ainsi de suite. La quantité de données que ces capteurs peuvent générer est écrasante, mais les algorithmes de l’agriculture de précision peuvent traiter et interpréter les données de manière utile.

Le prochain grand pas viendra du déploiement de vrais algorithmes d’intelligence artificielle qui apprendront des données et interprèteront des situations inédites, permettant à chaque récolte de devenir de plus en plus efficace. Cela réduira l’effort gaspillé et réduira le coût de la culture, la majeure partie des économies étant répercutées sur les consommateurs.

L’IA construit de meilleures plantes

Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent également être appliqués au processus séculaire de sélection de variétés végétales mieux à même de résister à la sécheresse ou aux pressions des insectes. Les sélectionneurs ont depuis longtemps utilisé les méthodes conventionnelles de sélection des «meilleures» plantes parentales pour créer des variétés avec une apparence plus agréable, une durée de conservation plus longue et un goût supérieur. En raison de l’application de l’IA dans la sélection, les plantes plus fortes sont plus susceptibles de se rendre à la récolte, et les rendements continueront d’augmenter.

Comme pour les techniques agricoles, l’apprentissage automatique aide à tous les aspects du processus décisionnel de sélection des plantes et de test de nouvelles variétés. Les algorithmes accélèrent le processus afin que les améliorations apportées aux variétés végétales se fassent plus rapidement que jamais dans les champs et les supermarchés. Ceci, encore une fois, aide à réduire les coûts tout en améliorant la qualité.

Le potentiel de croissance des systèmes d’IA agricoles est important et, au fur et à mesure que les algorithmes deviennent plus intelligents, les avantages continueront d’être visibles chaque fois que vous ferez vos achats au supermarché.

Source : https://techcrunch.com/2018/04/11/how-artificial-intelligence-will-take-over-the-supermarket-produce-aisles/?mc_cid=a0e9d3cfb1&mc_eid=c7900b08a7

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