Construire des apps plus intelligentes avec l'IA mobile : libérer l'innovation et la croissance

L'intelligence artificielle mobile perturbe le jeu déjà effréné du développement d'applications mobiles. En 2020, le secteur de l'IA mobile a atteint une valorisation de 2,14 milliards de dollars, et ce chiffre devrait croître de 4,5x d'ici 2026. On peut dire que l'IA mobile est là pour durer, alors découvrons comment cette technologie innovante est utilisée dans le développement d'applications mobiles.

Comprendre les avantages de l'intelligence artificielle mobile

L'IA mobile vise à rendre la technologie mobile plus intelligente et fonctionnelle pour les utilisateurs. Un exemple connu de la puissance de l'IA mobile est le produit Alexa Shopping d'Amazon, qui a libéré d'innombrables heures de support client pour Amazon. Sur le plan UX, elle a aussi apporté des améliorations notables de qualité de vie aux utilisateurs finaux.

La croissance sectorielle la plus significative viendra probablement de la technologie d'assistant virtuel IA. Le succès retentissant des assistants IA de génération précédente comme Siri et Alexa démontre la force de cette technologie. Les processeurs IA dans les appareils mobiles next-gen viendront pré-emballés avec diverses solutions intelligentes : traducteurs linguistiques, assistants IA contextuels, améliorations AR/VR, fonctionnalités de sécurité améliorées. L'avenir de ces apps et solutions embarquées est la haute extensibilité et intégration avec applications mobiles tierces, offrant aux développeurs un écosystème de développement IA complet.

Les projections pour secteurs connexes comme smartphones, drones, caméras & imagerie, robotique, automobile, cloud computing montrent aussi une croissance explosive grâce à l'IA mobile. Malgré les tentatives des gouvernements US et autres pays occidentaux de restreindre la technologie drones grand public, le secteur drones devrait croître exponentiellement avec la disponibilité de processeurs mobiles IA. Les drones next-gen offrent des fonctionnalités époustouflantes aux utilisateurs particuliers et entreprises : photographie assistée IA, pilotage automatique et navigation IA, cartographie de surface et GPS, et bien d'autres applications.

Le potentiel de l'IA next-gen pour éliminer d'innombrables heures-hommes du pipeline de développement d'apps IA ne peut être surestimé. L'IA aide les programmeurs à surmonter les obstacles qui coûtaient beaucoup de temps et d'argent, comme le portage de logiciels cross-platform et l'élimination de beaucoup de vérifications d'erreurs manuelles et débogage autrefois faits par testeurs humains.

Comment l'IA rend votre app plus intelligente

Alors que le nombre total d'utilisateurs mobiles continue de croître avec les générations plus jeunes et techniquement lettrées qui viennent à l'âge adulte, la demande pour des fonctionnalités comme la personnalisation a explosé.

Alors que l'UI était gérée en first-party par les développeurs d'apps par le passé, il en va maintenant que beaucoup d'utilisent l'UI embarquée des fabricants de smartphones pour fournir une interface à leurs utilisateurs. Comme ces fabricants incluent des processeurs IA, les smartphones peuvent analyser le comportement utilisateur et effectuer des personnalisations temps réel des interfaces d'apps pour une UX améliorée, comme décaler les boutons de quelques millimètres pour tenir compte de la variation de taille des doigts de l'utilisateur.

L'intelligence artificielle apporte de nouvelles possibilités incroyables au développement mobile via machine learning, technologies de reconnaissance, biométrie et technologies vocales.

Machine Learning

Il y a une raison pour laquelle beaucoup d'entreprises ont investi massivement dans le développement machine learning : la capacité du paradigme à prédire et optimiser le comportement utilisateur menant à ventes croisées et additionnelles.

Une grande partie du succès de Spotify USA, Inc. avec son application phare Spotify vient de l'intégration machine learning. Spotify livre des playlists sur mesure et du contenu accrocheur comme nouvelles sorties pertinentes aux intérêts du client dès le lancement de l'app. Le machine learning n'améliore pas seulement l'expérience utilisateur globale, mais les garde engagés en utilisant le contexte pour livrer du contenu approprié et augmenter les heures d'utilisation totales.

Dans un marché d'apps hautement compétitif piloté par métriques comme le temps d'utilisation, le machine learning permet aux entreprises de garder utilisateurs divertis et engagés, augmentant les métriques pertinentes pour mieux se classer sur Google Play et l'App Store.

Les e-commerçants utilisent le machine learning pour générer un profil client basé sur métriques variées : achats déjà faits, relation avec autres utilisateurs, comportement sur site/app, et bien d'autres facteurs. Avec ces données, le commerçant donne un ensemble de produits recommandés selon leurs intérêts. Par exemple, Amazon utilise massivement le machine learning pour connecter clients aux produits qu'ils sont susceptibles d'acheter. Le machine learning est présent à chaque étape du workflow logistique Amazon, de l'expérience utilisateur final sur site/app jusqu'à l'optimisation des plannings d'expédition.

Les grands transporteurs comme Uber implémentent le machine learning dans leurs apps logistiques pour fournir aux chauffeurs des infos à jour sur la route. Les solutions ML aident à prédire le trajet le plus rapide, optimisant pour embouteillages potentiels. En utilisant données historiques pour inférer conditions routières, les apps basées ML peuvent aussi brancher infos trafic temps réel dans projections historiques pour les prédictions les plus précises.

Technologie de reconnaissance

L'IA mobile alimente la technologie révolutionnaire de reconnaissance d'image comme Google Lens. Google Lens et apps similaires ont révolutionné la façon dont beaucoup de gens interagissent avec le monde. Les progrès en reconnaissance d'image permettent de faire n'importe quoi : reconnaître variétés et espèces de plantes spécifiques, traduire texte en langue étrangère en temps réel avec OCR propulsé par machine learning.

Les institutions financières utilisent la même technologie dans leurs apps mobiles pour traiter chèques sans que le client vienne en agence. Pharmaciens l'utilisent pour scanner ordonnances médicales et les importer dans logiciels pour vérifier la présence du médicament en base pharmacie. Détaillants utilisent OCR pour extraire insights précieux d'analytics bons de commande automatiquement. Et la liste continue.

L'IA mobile next-gen améliore la technologie de reconnaissance faciale antérieure, utilisant technologies comme réseaux de neurones artificiels pour accélérer la détection de visages humains. Les modules de reconnaissance faciale IA mobile cherchent d'abord l'image en temps réel, détectant et suivant les visages humains. Une fois un visage étiqueté dans une image, il est correctement aligné pour analyse ultérieure. Les caractéristiques sont extraites du visage et comparées à une base de données d'infos faciales pour authentification fiable.

La biométrie IA augmente significativement le niveau de protection des applications mobiles, les rendant adaptées au stockage de données plus sensibles. Cela étend les cas d'usage des apps mobiles pour domaines comme santé, gouvernement, finance, et plus.

Technologies vocales

La technologie sophistiquée text-to-speech bénéficie des implémentations IA mobile, fournissant une fonctionnalité vocale nette et claire générée depuis entrée texte. Le text-to-speech amélioré aide utilisateurs malvoyants à naviguer apps et sites, transformant texte statique en contenu vocal riche. À mesure que le text-to-speech s'améliore, utilisateurs pourront transformer livres entiers en livres audio d'une simple pression.

La technologie d'assistant IA utilise la reconnaissance vocale pilotée par IA mobile pour interagir avec utilisateurs sans latence. Commandes phrasées de l'utilisateur sont traitées en actions par l'assistant virtuel, offrant une expérience fluide. Par exemple, Alexa d'Amazon et Siri d'Apple peuvent maintenant exécuter de nombreuses requêtes différentes, sentant intelligemment l'intention de la requête utilisateur basée sur le contexte, faisant des inférences où l'info est incomplète.

Les changements à venir

Le secteur de l'IA mobile croît exponentiellement. Beaucoup d'industries font face à une transformation rapide grâce aux avancées technologiques en IA. À mesure que les processeurs mobiles intègrent des fonctionnalités IA-friendly, les capacités IA des apps first et third-party s'amélioreront drastiquement.

Technologies clés : machine learning, technologie de reconnaissance, biométrie, technologies vocales. L'IA mobile optimise processus, élimine obstacles pour utilisateurs et fournisseurs, livre contenu pertinent, améliore engagement utilisateur final, et améliore le processus de développement. L'IA rend les apps mobiles plus extensibles, modulaires, dynamiques, et offre performance supérieure pour développeurs et utilisateurs.