Jour 31 – Entrevue avec Mehdi Merai – L’IA dans le commerce en ligne, une vision du futur
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Jour 31 – Entrevue avec Mehdi Merai – L’IA dans le commerce en ligne, une vision du futur


-On est présentement
dans le quartier Saint-Henri. Je vais rencontrer Mehdi Merai, un des fondateurs
de Dataperformers, qui est une compagnie qui a créé une technologie d’analyse vidéo qui est vraiment intéressante. (indicatif musical) -Bien évidemment, à Montréal, c’est un sujet qui intéresse plein de monde. C’est un sujet qui intéresse différents chercheurs
de différentes disciplines parce que ce qui est intéressant en intelligence artificielle, c’est comme un ensemble
de techniques qui permettent de résoudre différents
types de problèmes. Donc, dans l’équipe,
on s’est retrouvés avec une personne
qui construisait des satellites, un spécialiste en finances,
un gestionnaire, trois spécialistes en intelligence artificielle fondamentale, une physicienne théoricienne, une spécialiste de géographie. Donc, on s’est retrouvés tous ensemble dans cette dynamique-là en voulant résoudre
nos différents problèmes. Et on s’est intéressés à la vidéo par la simple constatation que la vidéo constitue de plus en plus le canal le plus utilisé pour communiquer
de l’information. Vous voyez, par exemple, pour communiquer entre nous, pour expliquer quelque chose, pour apprendre à utiliser
un nouvel outil. On est de plus en plus dans cette culture de la vidéo là. Et il y a même
un changement générationnel où on peut constater que,
par exemple, les générations des tout-petits, ils sont beaucoup
plus confortables à consommer l’information
dans un média vidéo. Spectrenet, c’est
une technologie qui cherche à extraire plus de connaissances à partir du média vidéo dans le sens où on a
une technologie qui permet de reconnaître
et identifier et traquer l’ensemble des objets qui peuvent survenir dans une vidéo. Ça, ça permettrait déjà d’apporter
une certaine structure au contenu vidéo qui est,
par défaut, non structuré et par la suite un ensemble
de tâches automatisées comme… Ça sert à la recherche,
la classification, à la détection, etc. L’exemple le plus concret, il est relié au commerce électronique, par exemple. Imaginez que vous avez
un contenu vidéo dans lequel
vous pouvez interagir, mais l’interaction… Par exemple, je vois
un produit qui me plaît, je vois une chemise
qui me plaît, je peux cliquer là-dessus et automatiquement y aller
pour voir plus de détails pour aller acheter peut-être. Donc, cette technologie-là rend cela possible tout simplement en automatisant la jointure entre les différents produits, les informations
sur les produits et le produit lui-même
qui est présent dans la vidéo. On voit que dans la vraie vie, beaucoup d’objets qu’on veut reconnaître, par exemple, on ne dispose pas
d’assez de données. Par exemple, si je prends
cette chemise-là, je ne pense pas
qu’il peut y avoir 3000 images de cette chemise-là. Donc, ce frein-là par rapport à la quantité
de données nécessaires pour bien identifier,
par exemple, un objet, on s’est attaqués directement
à cette problématique-là et grâce à des modèles
que nous avons développés, on arrive maintenant
à avoir des modèles apprenants qui arrivent à reconnaître,
par exemple, des objets bien spécifiques: une chemise bien particulière, une voiture bien particulière avec très, très peu de données, ce qui a rendu encore une fois dans le commerce électronique possible d’associer automatiquement des produits à des vidéos sans en disposer des milliers d’images,
par exemple. L’objectif
de ces technologies-là, c’est de réduire
ce travail manuel où on a besoin
d’annoter manuellement chacune des 60 frames
par seconde. L’un des projets
sur lequel on a travaillé, c’est dans le cadre de XPRIZE. C’est le fait de créer une carte simplifiée et temps réel de la situation
lors d’un désastre, parce que voyez-vous,
dans un désastre, le premier besoin,
c’est un besoin informationnel. J’ai besoin de savoir
où sont les personnes, quelles sont
les routes praticables, combien j’ai de ressources
pour pouvoir secourir les personnes dans un point A et les personnes dans un point B? Donc, il y a un manquement… il y a un manque naturel d’information lors d’un désastre. Déjà, avec le stress, avec l’infrastructure
qui peut être brouillée. Mais aujourd’hui,
on s’est retrouvés avec des technologies
de plus en plus accessibles grâce aux drones, par exemple, où des drones peuvent collecter les informations et l’information qui est collectée par les drones, ça peut être automatiquement interprété, simplifié et mis sur une map. On peut avoir comme Google Maps où je peux voir au presque temps réel le déplacement d’un flux humain. Et ça aiderait énormément
les agences de secourisme. En fait, avec le temps, on
se rend de plus en plus compte que le monde
dans lequel on évolue, il est très complexe, mais
très intéressant à découvrir. -Hum-hum. -Que ce soit
en intelligence artificielle ou dans d’autres pratiques. Je pense que le plus on avance en recherche scientifique, le plus on découvre qu’il y a des choses à découvrir, en fait. Et c’est ça qui est fascinant, qui rend notre vie
de plus en plus intéressante. -Hé, super! Bien, merci! Moi,
je pense que ça finit bien. Sous-titrage: Épilogue
Services Techniques Inc.

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