Créer des applications plus intelligentes à l'aide de l'intelligence artificielle mobile

L'intelligence artificielle mobile perturbe le jeu de développement d'applications mobiles déjà effréné. En 2020, le secteur de l'IA mobile a atteint une valorisation de 2,14 milliards de dollars, et ce nombre devrait être multiplié par 4,5 d'ici 2026. Il est sûr de dire que l'intelligence artificielle mobile est là pour rester, alors découvrons comment cette technologie innovante est utilisé dans le développement d'applications mobiles.

Comprendre les avantages de l'intelligence artificielle mobile

L'intelligence artificielle mobile vise à rendre la technologie mobile plus intelligente et plus fonctionnelle pour les utilisateurs. Un exemple bien connu de la puissance de l'IA mobile est le produit Alexa Shopping d'Amazon, qui a libéré d'innombrables heures de travail de support client pour Amazon. Au niveau UX, il a également apporté des améliorations notables à la qualité de vie des utilisateurs finaux.

La croissance la plus importante du secteur proviendra très probablement de la technologie des assistants virtuels IA. Le succès retentissant des assistants IA de dernière génération comme Siri et Alexa démontre le pouvoir de maintien de la technologie. Les processeurs compatibles avec l'IA dans les appareils mobiles de nouvelle génération seront pré-emballés avec diverses solutions intelligentes telles que des traducteurs de langue, des assistants d'IA contextuels, des améliorations AR et VR et des fonctionnalités de sécurité améliorées. L'avenir de ces applications et solutions embarquées réside dans une grande extensibilité et une intégration avec des applications mobiles tierces, offrant aux développeurs un écosystème de développement d'IA complet.

Les projections pour des secteurs connexes tels que les smartphones, les drones, les caméras et l'imagerie, la robotique, l'automobile et le cloud computing montrent également une croissance explosive de la technologie d'IA mobile. Malgré les tentatives des gouvernements des États-Unis et d'autres pays occidentaux d'imposer des restrictions sur la technologie des drones grand public, le secteur des drones devrait connaître une croissance exponentielle avec la disponibilité de processeurs mobiles compatibles avec l'IA. Les drones de nouvelle génération offrent des fonctionnalités époustouflantes aux particuliers et aux entreprises, telles que la photographie assistée par l'IA, le pilotage automatique et la navigation par l'IA, la cartographie de surface et le GPS, et bien d'autres applications.

Le potentiel de l'IA de nouvelle génération à supprimer d'innombrables heures de travail du pipeline de développement d'applications d'IA ne peut être surestimé. L'IA aide les programmeurs à surmonter des obstacles qui coûtaient autrefois beaucoup de temps et d'argent, comme le portage de logiciels sur plusieurs plates-formes et l'élimination d'une grande partie de la vérification manuelle des erreurs et du dépannage autrefois effectués par des testeurs humains.

Comment l'IA rend votre application plus intelligente

Alors que le nombre total d'utilisateurs de mobiles continue d'augmenter à mesure que les générations plus jeunes et plus instruites sur le plan technique arrivent à maturité, la demande de fonctionnalités telles que la personnalisation a explosé.

Alors que l'interface utilisateur dans le passé était gérée de manière autonome par les développeurs d'applications, il est désormais vrai que de nombreux développeurs d'applications utilisent l'interface utilisateur intégrée des fabricants de smartphones pour fournir une interface à leurs utilisateurs. Comme ces fabricants incluent des processeurs compatibles avec l'IA, les smartphones peuvent analyser le comportement de l'utilisateur et effectuer des personnalisations en temps réel des interfaces d'application pour une expérience utilisateur améliorée, comme des boutons de poussée dans l'interface de quelques millimètres pour tenir compte de la variation de la taille des doigts d'un utilisateur.

L'intelligence artificielle offre de nouvelles possibilités incroyables au développement mobile grâce au machine learning, aux technologies de reconnaissance, à la biométrie et aux technologies vocales.

Apprentissage automatique

Il y a une raison pour laquelle de nombreuses entreprises ont investi autant d'argent dans le développement de l'apprentissage automatique qui se résume à la capacité du paradigme de l'apprentissage automatique à prédire et à optimiser le comportement des utilisateurs, ce qui conduit à des ventes incitatives et croisées.

Une grande partie du succès de Spotify USA, Inc. avec son application phare, Spotify, vient de l'intégration de l'apprentissage automatique. Spotify propose des listes de lecture sur mesure et du contenu accrocheur, comme de nouvelles versions correspondant aux intérêts d'un client dès le démarrage de l'application. L'apprentissage automatique permet non seulement d'améliorer l'expérience globale de l'utilisateur final avec l'application, mais il l'incite également à revenir pour en savoir plus en utilisant le contexte pour fournir un contenu approprié afin d'augmenter le nombre total d'heures d'utilisation.

Dans un marché des applications hautement concurrentiel, guidé par des mesures telles que la durée d'utilisation de votre application par l'utilisateur, le machine learning permet aux entreprises de divertir et d'engager les utilisateurs, en augmentant les mesures pertinentes pour se classer plus haut sur Google Play et l'App Store.

Les détaillants en ligne utilisent l'apprentissage automatique pour générer un profil pour leurs clients en fonction de diverses mesures telles que les achats que le client a déjà effectués, la relation du client avec d'autres utilisateurs, le comportement du client sur le site ou l'application, et de nombreux autres facteurs. À l'aide de ces données, le détaillant propose au client un ensemble de produits recommandés en fonction de ses intérêts. Par exemple, Amazon utilise largement l'apprentissage automatique pour connecter les clients aux produits qu'ils sont susceptibles d'acheter. L'apprentissage automatique est présent à chaque étape du flux de travail logistique d'Amazon, de l'expérience de l'utilisateur final utilisant le site ou l'application jusqu'à l'optimisation des calendriers d'expédition.

Les principaux fournisseurs de transport comme Uber implémentent l'apprentissage automatique dans leurs applications logistiques pour fournir aux chauffeurs des informations à jour sur la route. Les solutions d'apprentissage automatique aident à prédire l'itinéraire le plus rapide possible pour les conducteurs, en optimisant les éventuels embouteillages. En utilisant des données historiques pour faire des déductions sur les conditions routières, les applications basées sur le ML peuvent également intégrer des informations de trafic en temps réel dans des projections historiques pour faire les suppositions les plus précises.

Technologie de reconnaissance

L'IA mobile alimente une technologie révolutionnaire de reconnaissance d'images comme Google Lens. Google Lens et d'autres applications similaires ont révolutionné la façon dont de nombreuses personnes interagissent avec le monde. Les progrès de la reconnaissance d'images ont permis de faire n'importe quoi, de la reconnaissance de variétés et d'espèces végétales spécifiques à la traduction de texte en langue étrangère en temps réel avec l'OCR alimenté par l'apprentissage automatique.

Les institutions financières utilisent la même technologie dans leurs applications mobiles pour traiter les chèques sans que le client n'ait besoin de se rendre à l'agence bancaire. Les pharmaciens utilisent cette technologie pour scanner les ordonnances médicales et les importer dans un logiciel pour vérifier la présence du médicament dans les bases de données des pharmacies. Les détaillants utilisent l'OCR pour extraire automatiquement des informations précieuses de l'analyse des bons de commande. Et la liste s'allonge encore et encore.

L'IA mobile de nouvelle génération améliore la technologie de reconnaissance faciale antérieure, en utilisant des technologies telles que les réseaux de neurones artificiels pour accélérer le processus de détection des visages humains. Les modules de reconnaissance faciale mobiles AI recherchent d'abord l'image en temps réel, détectant et suivant les visages humains. Une fois qu'un visage dans une image est étiqueté, le visage est correctement aligné pour une analyse plus approfondie. Les caractéristiques sont ensuite extraites du visage et associées à une base de données d'informations faciales pour fournir une authentification fiable.

La biométrie de l'IA augmente considérablement le niveau de protection des applications mobiles, les rendant adaptées au stockage de données plus sensibles. Cela élargit les cas d'utilisation des applications mobiles dans des domaines tels que la santé, le gouvernement, la finance, etc.

Technologies vocales

La technologie sophistiquée de synthèse vocale bénéficie des implémentations de l'intelligence artificielle mobile, offrant une fonctionnalité vocale claire et nette générée à partir de la saisie de texte. La synthèse vocale améliorée aide les utilisateurs malvoyants à naviguer dans les applications et les sites Web, transformant le texte statique en contenu riche en voix. À mesure que la technologie de synthèse vocale s'améliorera, les utilisateurs pourront traduire des livres entiers en livres audio d'une simple pression sur un bouton.

La technologie d'assistant IA utilise la reconnaissance vocale pilotée par l'intelligence artificielle mobile pour interagir avec les utilisateurs sans aucune latence. Les commandes formulées par l'utilisateur sont transformées en actions par l'assistant virtuel, offrant une expérience transparente. Par exemple, Alexa d'Amazon et Siri d'Apple sont désormais capables d'exécuter de nombreuses requêtes différentes, en détectant intelligemment l'intention de la requête de l'utilisateur en fonction du contexte, et en faisant des déductions là où les informations sont incomplètes.

Les changements à venir

Le secteur de l'intelligence artificielle mobile connaît une croissance exponentielle. De nombreuses industries sont confrontées à une transformation rapide en raison des progrès de la technologie de l'intelligence artificielle. À mesure que les processeurs mobiles intègrent des fonctionnalités compatibles avec l'IA, les capacités d'IA des applications propriétaires et tierces s'amélioreront considérablement.

Les technologies clés qui rendent cela possible incluent l'apprentissage automatique, la technologie de reconnaissance, la biométrie et les technologies vocales. L'IA mobile aide à optimiser les processus, à supprimer les obstacles pour les utilisateurs et les fournisseurs, à fournir un contenu pertinent, à renforcer l'engagement des utilisateurs finaux et à améliorer le processus de développement. L'IA rend les applications mobiles plus extensibles, modulaires, dynamiques et offre des performances supérieures pour les développeurs et les utilisateurs.