La startup israélienne 3DSignals a trouvé un moyen d’anticiper les pannes de voiture : elle utilise une intelligence artificielle (IA) pour analyser leurs bruits et ainsi prévoir un problème plus ou moins imminent.
D’après IEEE Spectrum, cette méthode, basée sur un algorithme, est dotée d’une précision de 98 % grâce à ses microphones capables de détecter des sons jusqu’à une fréquence de 100 KHz.
Ces appareils sont directement connectés à un ordinateur qui traite les données et les transfère ensuite en ligne pour permettre aux algorithmes de traiter ces informations. Pour relier chaque son spécifique à une problématique particulière, l’IA de deep learning — une méthode qui consiste à faire ingérer d’importantes quantités de données à une machine pour qu’elle puisse à terme travailler en autonomie — doit d’abord recourir à l’aide des clients pour pouvoir classifier ces défaillances et apprendre à les reconnaître correctement.
https://www.youtube.com/watch?v=VgOEt_gcfOY
Yair Lavi, co-fondateur et responsable de la section algorithmes de 3DSignals, affirme : « Je pense que la plupart du monde se concentre sur le côté visuel du deep learning. (…) Mais une partie de l’industrie utilise ce processus d’apprentissage sur les sonorités, notamment pour la reconnaissance vocale et les fonctions de conversation. Je pense que nous faisons partie d’un petit groupe d’entreprises qui travaillent sur le secteur de l’acoustique générale. »
3DSignals investit essentiellement le secteur automobile, et vise aussi celui des voitures autonomes en espérant trouver un accord avec les futurs taxis sans chauffeur. « Au bout d’un moment, nous serons non seulement capables de dire quand le problème A se produit mais aussi de l’annoncer 5 heures avant qu’il se manifeste. Certains problèmes ne sont pas instantanés mais sont provoqués par une détérioration » explique Lavi.
L’objectif principal de cette startup de 15 employés est de devenir l’un des pionniers de cette nouvelle technologie.
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