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Tendances digitales
Août 2013
Omnitouch, et tout devient
tactile…
Peut-on imaginer une interface plus naturelle que celle de son propre corps ?
Avec Omnitouch, le projet développé par Andy Wilson, à Microsoft Research,
en collaboration avec l’université Carnegie Mellon (Pennsylvanie), un
dispositif portable permet de rendre tactile n’importe quelle surface présente
dans l’environnement, y compris la paume de la main ou l’avant-bras de
l’utilisateur. C’est par un système de projection que ce dernier peut rendre
une surface de son choix graphique et interactive, et lui conférer les
fonctionnalités d’une souris ou d’un écran tactile. Il pourra ainsi lire ses mails
sur le mur d’en face en cliquant d’un doigt sur la paume de sa main…
Source : RSLN
WWW.RSLNMAG.FR
Quand les machines apprennent à
prédire
Les machines ont-elles le même mode d’apprentissage que les humains ?
Jusque dans les années 80, les chercheurs ont tenté de rendre les machines «
intelligentes » en modélisant l’intelligence humaine sous la forme de règles
toutes faites à partir desquelles les machines étaient censées construire leur
« raisonnement ».
Avec le machine learning (en français, apprentissage automatique), l’idée est
que les machines sont capables d’apprendre par l’expérience. C’est par
exemple en « visionnant » un très grand nombre d’êtres humains en
mouvement que Kinect a pu apprendre à reconnaître les différentes parties
du corps et à les positionner dans l’espace. Vous l’avez compris, pas de
machine learning sans big data ! Cette forme d’apprentissage est rendue
possible par l’utilisation de très puissants algorithmes d’analyse de données,
nécessitant eux-mêmes des ressources de calcul importantes. En analysant
de grandes quantités de données réelles, les machines acquièrent des
capacités prédictives. Par exemple, on peut imaginer que, si on enregistre
tous les jours l’itinéraire emprunté par un sanglier, on devienne capable de
prédire ses futurs déplacements avec une certaine marge de confiance… De
même, en faisant analyser à un ordinateur les symptômes d’un grand nombre
de patients atteints de la même maladie, on peut le rendre capable de déceler
cette même maladie avec une marge d’erreur connue.
« Avec la puissance de calcul disponible aujourd’hui, nous sommes à l’aube
d’un âge d’or du machine learning », considère Chris Bishop, le directeur
adjoint de Microsoft Research Cambridge. De la prédiction des risques de
maladie à l’amélioration des techniques de reconnaissance vocale, les champs
d’application seront vastes.
Source : RSLN
WWW.RSLNMAG.FR
Challenges du design numérique
Un miroir de salle de bains, le pare-brise d’une voiture, un panneau
indicateur, et même un papier peint : autour de nous, les objets les plus
communs sont en train de devenir… intelligents. Ce nouveau monde que le
numérique dessine, c’est au designer d’interaction de nous le rendre
intelligible, naturel, d’inventer de nouvelles « grammaires » afin que tous nos
sens puissent être sollicités. Une fonction désormais stratégique, qui
nécessite de fédérer plusieurs compétences, de transgresser les habitudes.
L’espace des dialogues numériques n’a plus de limites. Ce qui pose
inévitablement la question de notre rapport à ce nouveau monde.
Les objets vont développer des comportements
Cette abondance technologique ne sera acceptée et optimisée que si elle
apparaît naturelle, transparente. Mieux : invisible. Quoi de plus naturel alors
que notre corps pour dialoguer avec ces objets vivants : en touchant de ses
doigts, en bougeant ses membres, ses yeux, ou même tout simplement en
pensant (si, si, c’est déjà possible grâce à des petits capteurs posés sur la
tête)…
L’éclosion d’une nouvelle grammaire des sens
Le design d’interaction ouvre sur la nécessité d’« inventer de nouvelles
grammaires », d’après Vincent Puig, directeur adjoint de l’Institut de
recherche et d’innovation du Centre Pompidou. L’un des exemples les plus
parlants est sans doute cette gestuelle des doigts que nous imposent
désormais les écrans tactiles des smartphones.
Ce bouleversement, qui touche le processus de création industrielle et de
services, place le designer dans une position déterminante. Il est
indispensable pour repenser en permanence la manière d’interagir.
Nous assistons à un véritable changement d’âge. Le design numérique
possède un potentiel stratégique dont il faut convaincre le monde industriel.
Source : RSLN
WWW.RSLNMAG.FR

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  • 2. Omnitouch, et tout devient tactile… Peut-on imaginer une interface plus naturelle que celle de son propre corps ? Avec Omnitouch, le projet développé par Andy Wilson, à Microsoft Research, en collaboration avec l’université Carnegie Mellon (Pennsylvanie), un dispositif portable permet de rendre tactile n’importe quelle surface présente dans l’environnement, y compris la paume de la main ou l’avant-bras de l’utilisateur. C’est par un système de projection que ce dernier peut rendre une surface de son choix graphique et interactive, et lui conférer les fonctionnalités d’une souris ou d’un écran tactile. Il pourra ainsi lire ses mails sur le mur d’en face en cliquant d’un doigt sur la paume de sa main… Source : RSLN WWW.RSLNMAG.FR
  • 3. Quand les machines apprennent à prédire Les machines ont-elles le même mode d’apprentissage que les humains ? Jusque dans les années 80, les chercheurs ont tenté de rendre les machines « intelligentes » en modélisant l’intelligence humaine sous la forme de règles toutes faites à partir desquelles les machines étaient censées construire leur « raisonnement ». Avec le machine learning (en français, apprentissage automatique), l’idée est que les machines sont capables d’apprendre par l’expérience. C’est par exemple en « visionnant » un très grand nombre d’êtres humains en mouvement que Kinect a pu apprendre à reconnaître les différentes parties du corps et à les positionner dans l’espace. Vous l’avez compris, pas de machine learning sans big data ! Cette forme d’apprentissage est rendue possible par l’utilisation de très puissants algorithmes d’analyse de données, nécessitant eux-mêmes des ressources de calcul importantes. En analysant de grandes quantités de données réelles, les machines acquièrent des capacités prédictives. Par exemple, on peut imaginer que, si on enregistre tous les jours l’itinéraire emprunté par un sanglier, on devienne capable de prédire ses futurs déplacements avec une certaine marge de confiance… De même, en faisant analyser à un ordinateur les symptômes d’un grand nombre de patients atteints de la même maladie, on peut le rendre capable de déceler cette même maladie avec une marge d’erreur connue. « Avec la puissance de calcul disponible aujourd’hui, nous sommes à l’aube d’un âge d’or du machine learning », considère Chris Bishop, le directeur adjoint de Microsoft Research Cambridge. De la prédiction des risques de maladie à l’amélioration des techniques de reconnaissance vocale, les champs d’application seront vastes. Source : RSLN WWW.RSLNMAG.FR
  • 4. Challenges du design numérique Un miroir de salle de bains, le pare-brise d’une voiture, un panneau indicateur, et même un papier peint : autour de nous, les objets les plus communs sont en train de devenir… intelligents. Ce nouveau monde que le numérique dessine, c’est au designer d’interaction de nous le rendre intelligible, naturel, d’inventer de nouvelles « grammaires » afin que tous nos sens puissent être sollicités. Une fonction désormais stratégique, qui nécessite de fédérer plusieurs compétences, de transgresser les habitudes. L’espace des dialogues numériques n’a plus de limites. Ce qui pose inévitablement la question de notre rapport à ce nouveau monde. Les objets vont développer des comportements Cette abondance technologique ne sera acceptée et optimisée que si elle apparaît naturelle, transparente. Mieux : invisible. Quoi de plus naturel alors que notre corps pour dialoguer avec ces objets vivants : en touchant de ses doigts, en bougeant ses membres, ses yeux, ou même tout simplement en pensant (si, si, c’est déjà possible grâce à des petits capteurs posés sur la tête)… L’éclosion d’une nouvelle grammaire des sens Le design d’interaction ouvre sur la nécessité d’« inventer de nouvelles grammaires », d’après Vincent Puig, directeur adjoint de l’Institut de recherche et d’innovation du Centre Pompidou. L’un des exemples les plus parlants est sans doute cette gestuelle des doigts que nous imposent désormais les écrans tactiles des smartphones. Ce bouleversement, qui touche le processus de création industrielle et de services, place le designer dans une position déterminante. Il est indispensable pour repenser en permanence la manière d’interagir. Nous assistons à un véritable changement d’âge. Le design numérique possède un potentiel stratégique dont il faut convaincre le monde industriel. Source : RSLN WWW.RSLNMAG.FR