Texte descriptif

“One Push” Concept
Simplifier l'utilisation des objets informatiques.
Les ordinateurs et objets informatiques sont des outils complexes à appréhender pour beaucoup de personnes. La raison est systématiquement que les interactions entre les humains et les machines ne s'adaptent pas automatiquement en fonction de leur utilisation au fur et à mesure pour devenir de plus en plus ergonomique (pour chaque personne de manière indépendante).
Le projet se propose d'utiliser un type d'intelligence artificielle pour modeler et adapter automatiquement les interactions au fil du temps et des usages et d'atteindre dans certains cas particuliers une autonomisation de l'utilisation. Le premier objet qui sera testé est un média center avec sa complète autonomisation.
(Les évolutions en informatique ont permis de créer ces intelligences capables d'apprendre de manière efficiente et rapide. La puissance de calcul nécessaire pour faire fonctionner ce type d'intelligence est désormais disponible sur des composants électroniques à bas coût et très faible empreinte écologique.)
contact : Jérôme, BENOIT, jerome.benoit@piment-noir.org
site : http://www.piment-noir.org

Texte de la présentation

Durée 6 minutes.

Ancienne présentation : http://people.grenouille.com/~fraggle/docs/informatique/presentation_one_push_concept.pdf

Description en une phrase

Phrase un : Simplifier les interactions homme-machine

Phrase deux : Rendre les objets informatiques vraiment intelligents

Phrase trois : Créer des interfaces homme-machine adaptatives intelligentes

Les usages, la praxis de l'innovation

Exemple d'usage un : le média center “intelligent”. The learning mediacenter.

Un jour avec le mediacenter

Vous vous levez et le matin le média center met seul chaque jour une musique ou une web radio conforme à vos habitudes du jour et/ou goûts. Vous rentrez chez vous et le média center vous accueille en faisant défiler les photos du mois précédent sur une des chansons les plus écoutés et les mieux notées.

Une aide au choix

Aide aux choix des programmes TV : Il existe environ 100 chaines de télé. Avoir des bases d'habitudes analysées très finement en temps réel permet de faire des suggestions tout aussi fines et adaptées, surtout immédiates. Masse de contenus grandissantes. Humainement pas pratique d'analyser l'intégralité des choix possibles. Aide pour faire ce choix. Comment ? ⇒ système d’apprentissage sur des bases d'habitudes/de goûts. Décrire concrètement comment çà se passe pour l'utilisateur point par point, faire un avant/après.

Exemple d'usage deux : le bureau “intelligent” sur smartphone. The learning desktop. Adaptation des icônes affichés en fonction des jours et de l'heure.

Exemple d'usage trois : la fenêtre volante adaptative d'une application. Adaptation du contenu de la fenêtre volante en fonction de l'usage de l'application.

Exemple d'usage quatre : la table de mixage virtuelle adaptative. Capture des canevas comportementaux de l'ingénieur(e) du son et reproduction adaptative à la demande ou sous forme de suggestions.

Exemple cinq : Success story ⇒ Nest “The learning thermostat”. Comparaison entre un ancien thermostat et le Nest. Il rend un service pratique aux gens qui optimise vraiment la consommation tout en gardant le logement à la température choisie. Faire une comparaison niveau usage, pratique et technique.