« Nous ne mettons pas l'IA à mettre, nous voulons faciliter la télévision. » Nous avons parlé avec Lieve Lonoye, responsable des mégadonnées de Philips

Lieveye est une institution à Philips. Le chef actuel des mégadonnées de Philips faisait partie de l'équipe qui a développé une technologie d'emblème de la marque néerlandaise il y a deux décennies. Depuis lors, les téléviseurs ont changé la barbarie, passant des boîtes idiotes à la télévision intelligente à aujourd'hui, où un appareil a priori aussi passif Le téléviseur est devenu une magnifique source de données. Et à l'époque, une énorme quantité de données est nécessaire.

Laissant de côté les recommandations de contenu algorithmique (qui ont leur casuistique particulière en fonction du fabricant et ainsi), nous avons vu comment l'intelligence artificielle a atteint les téléviseurs pour les tâches aussi originales que la génération d'images, mais aussi pour atteindre la meilleure qualité d'image sans avoir à désespérer avec les ajustements. Ce n'est que le début: La télévision est un récif Pour obtenir des données qui améliorent l'expérience utilisateur et c'est, en un mot, la mission de Lieve Lonoye et de son équipe à Philips.

Note: Lainye clarifie deux types d'utilisations à la télévision complètement différents et avec les domaines de travail qui, bien qu'ils collaborent à l'échelle mondiale, sont indépendants. D'une part, il y a celui intégré dans le SO et ses recommandations (Android TV et Titan OS dans Philips) et un autre axé sur la partie technique, qui appartient à votre équipe de Big Data. Ce dernier est ce que nous nous concentrerons.

Quels intérêts, c'est comment la télévision est utilisée

Philips, le responsable des mégadonnées, résume clairement l'objectif de la collecte de données sur les téléviseurs: «faire des choses». Et bien qu'il semble vague et générique, nous verrons plus tard que sa mission n'est pas tant à suggérer mais à agir pour que L'expérience de l'utilisation est toujours la meilleure possible.

En ce qui concerne les informations qu'ils collectent, Lainye explique que « nous ne sommes pas intéressés par ce que les gens voient, mais dans Comment le téléviseur est utilisé En général, par exemple, la résolution ou la fréquence d'images utilisent « , ainsi que d'autres informations telles que les applications qu'ils ont été en exécution ou quel codec.

Si nous prenons en compte tous les paramètres analysés et que tout cela est produit à chaque télévision, le résultat est une énorme quantité d'informations liées aux habitudes d'utilisation, la question du million de dollars est:

Pour commencer L'analyse des données est l'optionL: « Le formulaire dans les mégadonnées est implémenté permet à l'utilisateur d'accepter ou de ne pas partager ses données, ce qui semble très important pour nous. » A clarifié ce point et en supposant l'acceptation de l'utilisateur, Lainye explique que tout est fait à la maison, qui a ses implications en termes de sécurité et de performances:

« Nous ne téléchargeons pas les choses sur le cloud pour les exécuter là-bas, nous avons choisi d'exécuter l'IA à la maison, ce qui garantit la confidentialité. Mais c'est aussi un défi en ce que vous devez utiliser les ressources disponibles du téléviseur, donc vous devez vous assurer que même si c'est le grand défi, mais un choix conscient.

De plus, cette surveillance a une application directe pour eux en tant que fabricants, car il les sert « à faire de meilleurs téléviseurs Les tester de la même manière qui sont utilisés dans les maisons« , mais aussi pour ceux qui utilisent la télévision de la marque à la maison.

Comment aide l'utilisateur dans son expérience

La plus responsable des mégadonnées de Philips montre clairement que ces données techniques sont l'endroit où son équipe alloue plus de temps et d'efforts. Cette information peut ne rien dire à première vue, mais c'est providentiel pour détecter les échecs:

« Malgré tous les tests sur les téléviseurs, parfois un problème apparaît et c'est là que les données peuvent aider à détecter. À ce moment-là, l'utilisateur appelle le support et nous pouvons voir ce qui a échoué, ce qui aide d'une part pour éviter les problèmes, les confirmer et même vérifier que les solutions fonctionnent. »

Comment font-ils? Lenoye explique que lorsque les gens appellent l'agent, l'agent qui reçoit l'appel a accès à certaines parties de nos données pour le dépannage. Après l'aide pertinente, les données parlent d'elles-mêmes pour confirmer que la solution appropriée a été trouvée.

Ce serait un cas de demande spécifique avant un certain échec d'une télévision d'une personne spécifique, mais dans le monde, cela les aide également à savoir Quels problèmes sont plus de personnes souffrant et ainsi « mettre les ingénieurs à travailler dessus ».

Après l'arrivée de Chatgpt et le boom de l'intelligence artificielle sous la forme de modèles, de multimodalité et de son intégration dans différents appareils, la sensation est que L'IA sera même dans la soupeparfois avec plus de raison d'être et d'être que les autres. Sauver les distances, le serviteur rappelle quand tout le monde l'a donné pour baptiser ses appareils comme «intelligents» alors qu'en réalité, tout ce qu'il a fait a été de mettre Bluetooth.

Si la question est l'IA à la télévision, vous avez raison de l'être, La réponse de Lonoye est un oui retentissant. « Nous essayons toujours de contribuer à l'innovation qui a du sens et c'est ce que nous pensons avec la mise en œuvre de l'intelligence artificielle à la télévision car elle vous aide à profiter correctement de la télévision. »

« Nous ne mettons pas l'IA à mettre, nous voulons faciliter la télévision, nous voulons soulager les téléspectateurs des responsabilités. Nous avons donc une IA exécutée à la télévision qui, par exemple, analyse l'image pour établir les ajustements et pour le service client. »

Ainsi, il conclut que « la section Big Data ne fonctionne pas pour les recommandations, nous nous intéressons à la façon dont les gens utilisent la télévision et lorsque quelque chose ne va pas à la télévision, comment cela se produit ou comment cela pourrait se produire. Nous collectons des informations pour nous assurer que tout fonctionne bien. « 

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