10 choses quotidiennes qui utilisent l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle s'est insinuée dans notre vie quotidienne de manière si naturelle que nous ne la remarquons souvent pas. Des moments où nous nous réveillons à ceux où nous nous endormons, les algorithmes d'intelligence artificielle travaillent sans relâche pour personnaliser nos expériences, simplifier nos tâches et améliorer nos capacités. Cette intégration a été si fluide que beaucoup de gens ignorent à quel point l'intelligence artificielle est devenue prévalente dans les aspects les plus ordinaires de la vie quotidienne. Examinons dix objets et services courants qui dépendent fortement de technologies d'intelligence artificielle.

1. Fonctionnalités des smartphones

Les capacités de votre smartphone vont bien au-delà des appels et des messages. L'assistant vocal qui répond quand vous demandez la météo, programmez une alarme ou recherchez des informations utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre vos demandes et l'apprentissage automatique pour améliorer ses réponses au fil du temps.

La photographie en mode portrait, maintenant standard sur la plupart des appareils, utilise l'IA pour identifier le sujet en arrière-plan, créant un effet de profondeur de champ professionnel. La reconnaissance faciale pour déverrouiller votre appareil analyse des milliers de points de données pour vérifier votre identité en quelques millisecondes.

Même la fonction de prédicteur de texte de votre clavier utilise des algorithmes IA pour analyser vos habitudes de frappe et vos phrases courantes pour proposer des suggestions tout en tapant. Google Gboard, par exemple, traite plus de 100 milliards de mots par jour pour affiner ses capacités de prédiction.

2. Applications de navigation

Lorsque vous ouvrez Google Maps ou Waze pour vous diriger vers une nouvelle destination, vous interagissez avec des systèmes IA sophistiqués. Ces applications ne se contentent pas de tracer des itinéraires en fonction de la distance ; elles analysent les données de trafic en temps réel, les données historiques du trafic, les conditions routières et même les incidents signalés par les utilisateurs pour suggérer le meilleur chemin.

En 2023, Google Maps a évité une estimation de 17 millions d'heures de congestion trafique mondiale grâce à ses systèmes de réacheminement IA. L'application apprend continuellement à partir de milliards de parcours d'utilisateurs pour améliorer l'exactitude de ses prévisions et l'efficacité de ses itinéraires.

Les algorithmes d'apprentissage automatique alimentent également les calculs du temps estimé d'arrivée, en tenant compte de variables comme l'heure de la journée, les conditions météorologiques et les modèles de trafic saisonniers pour fournir des prévisions surprenamment précises de l'heure à laquelle vous arriverez à destination.

3. Recommandations des services de streaming

La capacité semble magique de Netflix, Spotify ou YouTube à recommander du contenu en adéquation avec vos préférences n'est pas un hasard. Ces plateformes utilisent des moteurs de recommandation complexes alimentés par IA qui analysent non seulement ce que vous avez regardé ou écouté, mais aussi comment vous avez interagi avec ce contenu.

Le système de recommandation de Netflix, par exemple, traite plus de 200 millions de profils utilisateurs et des milliards d'heures de visionnage pour générer des suggestions personnalisées. La plateforme catégorise le contenu en milliers de micro-genres et analyse les comportements de visionnage comme les pauses, les rediffusions ou l'abandon des émissions pour affiner ses recommandations.

Spotify's Discover Weekly playlist, qui fournit des recommandations musicales personnalisées à plus de 100 millions d'utilisateurs hebdomadairement, utilise des algorithmes de filtrage collaboratif et de traitement du langage naturel pour analyser non seulement les habitudes d'écoute, mais aussi les paroles des chansons, les blogs musicaux et les listes de lecture créées par les utilisateurs.

4. Filtre de messagerie électronique

L'état relativement propre de votre boîte de réception est en grande partie grâce aux filtres anti-spam alimentés par IA. Ces systèmes analysent des millions de messages pour identifier les modèles et les caractéristiques des courriels indésirables. Gmail de Google utilise des algorithmes d'apprentissage profond qui détectent plus de 99,9 % du spam, des tentatives de phishing et des malwares.

Au-delà du filtrage du spam, l'IA alimente également les fonctionnalités de catégorisation qui trient automatiquement les courriels dans les onglets Principales, Sociales et Promocionales. Les suggestions de réponses intelligentes qui apparaissent en bas des courriels sont générées par des réseaux de neurones entraînés sur des millions de conversations de courriels pour fournir des réponses contextuellement appropriées.

5. Dispositifs intelligents de la maison

Les enceintes intelligentes, les thermostats, les caméras de sécurité et les systèmes d'éclairage qui composent les maisons modernes sont profondément dépendants des technologies IA. Ces dispositifs apprennent des comportements des utilisateurs pour anticiper les besoins et les préférences.

Les thermostats intelligents comme Nest analysent les modèles de présence, les préférences de température et même les prévisions météorologiques pour optimiser les horaires de chauffage et de climatisation. Depuis leur introduction, les thermostats Nest ont économisé une estimation de 50 milliards de kilowattheures d'énergie dans des millions de foyers.

Les caméras de sécurité utilisent des algorithmes de vision par ordinateur pour distinguer entre les humains, les animaux et les véhicules, envoyant uniquement des alertes pour des activités pertinentes. Certains systèmes avancés peuvent même reconnaître des visages familiers et notifier les propriétaires en conséquence.

6. Services bancaires

L'industrie financière a adopté l'IA pour diverses applications qui impactent le quotidien du bancaire. Lorsque vous faites glisser votre carte de crédit, les systèmes de détection de fraudes IA évaluent la transaction en millisecondes, la comparant à vos habitudes d'achat pour signaler une activité suspecte.

Les grandes institutions financières comme JPMorgan Chase traitent plus de 12 milliards de transactions annuellement via des systèmes de détection de fraudes IA, empêchant des pertes potentielles de plusieurs milliards. Ces systèmes analysent plus de 200 variables par transaction en temps réel.

Les chatbots de service client traitent des millions d'enquêtes bancaires courantes quotidiennement, tandis que les systèmes IA en后台 approuvent des prêts, déterminent la solvabilité et gèrent des portefeuilles d'investissement. L'assistant virtuel de Bank of America, Erica, a assisté plus de 20 millions de clients avec plus de 400 millions de demandes depuis son lancement.

7. Flux de médias sociaux

Le contenu qui apparaît dans vos flux de médias sociaux est soigneusement sélectionné par des algorithmes IA conçus pour maximiser l'engagement. Ces systèmes analysent des milliers de signaux, y compris vos interactions passées, le temps passé à visionner un contenu spécifique et les modèles d'engagement plus larges sur la plateforme.

L'algorithme de News Feed de Facebook évalue plus de 100 000 facteurs individuels pour déterminer quel contenu afficher à chaque utilisateur. Le système classe des milliers de publications potentielles, de vidéos et de publicités pour sélectionner les quelques-unes qui apparaîtront lorsque vous ouvrez l'application.

L'IA de reconnaissance d'images analyse également des milliards de photos téléchargées quotidiennement pour identifier des visages pour des suggestions d'étiquetage, détecter des contenus potentiellement nuisibles et même décrire des images pour les utilisateurs en situation de handicap visuel.

8. Expériences de commerce de détail

Les expériences en ligne et dans les magasins physiques sont de plus en plus façonnées par les technologies IA. Les plateformes e-commerce utilisent des moteurs de recommandation similaires aux services de streaming pour suggérer des produits en fonction de l'historique de navigation, des habitudes d'achat et des profils similaires des clients.

Le moteur de recommandation de produits d'Amazon génère environ 35 % du chiffre d'affaires de l'entreprise grâce à des suggestions personnalisées. Le système analyse des milliards de points de données, y compris l'historique d'achat, les requêtes de recherche, les listes de souhaits et même le temps passé à regarder des articles spécifiques.

Les commerçants physiques utilisent l'IA pour la gestion des stocks, en utilisant la vision par ordinateur pour suivre les niveaux de stock et prédire les besoins en réapprovisionnement. Les systèmes de tarification dynamique ajustent les coûts en fonction de la demande, des prix des concurrents et même des conditions météorologiques. Walmart utilise une gestion des stocks IA dans ses 4 700 magasins aux États-Unis, traitant plus de 1,5 milliard de points de données par jour pour optimiser les stocks.

9. Applications de santé et de fitness

Les applications de santé sur votre smartphone ou vos appareils portables utilisent l'IA pour transformer les données brutes en informations exploitables. Les trackers de fitness utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier des activités spécifiques - en distinguant entre la course à pied, le cyclisme ou la natation - et calculer la dépense calorique en fonction de métriques personnalisées.

Les applications de suivi du sommeil analysent les modèles de mouvement, la variabilité de la fréquence cardiaque et les facteurs environnementaux pour évaluer la qualité du sommeil et fournir des recommandations pour l'améliorer. L'application populaire Sleep Cycle analyse plus d'1 milliard de nuits de données de sommeil pour affiner ses algorithmes.

Même les applications de méditation utilisent l'IA pour personnaliser les guides en fonction des commentaires des utilisateurs, des niveaux de stress et des modèles de réalisation des sessions. Les principales applications Calm et Headspace ont appliqué l'apprentissage automatique pour optimiser la durée des sessions et le contenu pour plus de 100 millions d'utilisateurs dans le monde.

10. Fonctionnalités automobiles

Les véhicules modernes intègrent de nombreux systèmes IA qui renforcent la sécurité et le confort. Les systèmes d'aide à la conduite avancée (ADAS) utilisent la vision par ordinateur et la fusion des capteurs pour activer des fonctionnalités comme le freinage d'urgence automatique, l'assistance au maintien de lane et le régulateur de vitesse adaptatif.

Le système Autopilot de Tesla, l'une des offres ADAS les plus avancées pour les consommateurs, analyse plus de 70 milliards de miles de données de conduite pour améliorer ses capacités. Le système prend environ 2 300 décisions par seconde sur la base des entrées de 8 caméras, 12 capteurs ultrasoniques et du radar embarqué.

Au-delà de l'assistance à la conduite, l'IA alimente les assistants vocaux en voiture, les systèmes de navigation et les recommandations de divertissement. Certains véhicules récents utilisent l'apprentissage automatique pour adapter les paramètres de suspension en fonction des conditions de la route et des habitudes de conduite, ou pour optimiser la gestion de la batterie dans les véhicules électriques, augmentant la portée de jusqu'à 10 %.

Conclusion

La prévalence de l'IA dans des objets et services quotidiens démontre comment cette technologie est passée de la science-fiction spéculative à des applications pratiques qui améliorent véritablement nos expériences quotidiennes. Alors que l'IA continue de progresser, nous pouvons nous attendre à une intégration encore plus profonde dans des objets et activités courants, enflammant davantage la ligne entre la fonctionnalité conventionnelle et l'assistance intelligente.

Ce foisonnement est particulièrement notable par sa nature discrète - ces systèmes IA travaillent généralement sans annonce ou fanfare, améliorant silencieusement les capacités et personnalisant les expériences. Cette approche derrière la scène a permis à l'intelligence artificielle de devenir indispensable sans susciter l'inquiétude que pourraient provoquer des applications plus visibles.

Alors que les consommateurs deviennent plus conscients de la présence de l'IA dans les objets quotidiens, les questions concernant la protection des données, la transparence des algorithmes et la dépendance technologique sont susceptibles de gagner en importance. Cependant, les avantages concrets que ces systèmes apportent - du temps économisé et de la commodité renforcée à une meilleure sécurité et personnalisation - suggèrent que les objets quotidiens alimentés par IA ne sont pas une tendance éphémère, mais la base d'un avenir plus intelligent.