Google travaille depuis des années sur un “nouveau langage d’interaction” et a partagé aujourd’hui ce qu’il a développé jusqu’à présent.

L’idée derrière ce “langage d’interaction” est que les machines qui nous entourent puissent sentir notre désir d’interagir avec elles (ou non) en identifiant mieux nos signaux non verbaux.

Le système mis au point par Google analyse nos mouvements (par opposition aux tonalités vocales ou aux expressions faciales) pour déterminer si nous sommes prêts à interagir, afin que les appareils sachent quand rester en arrière-plan plutôt que de nous bombarder d’informations.

Google utilise le capteur radar Soli de la société pour détecter la proximité, la direction et les trajectoires des personnes qui l’entourent. Il analyse ensuite ces données pour déterminer si une personne regarde, passe, s’approche ou tourne la tête vers le capteur.

Google prend en compte quatre mouvements clés : l’approche, le regard, le virage et le pas. Ces actions peuvent être utilisées pour déclencher des commandes ou des réactions dans des appareils tels que les écrans intelligents.

L’identification de ces mouvements permet aux appareils de savoir quand vous (ou une partie de votre corps) vous approchez, de sorte qu’ils peuvent afficher des informations que vous pourriez être assez près pour voir.

Pour que tout cela fonctionne bien, les capteurs et les algorithmes de Google doivent être incroyablement intelligents, non seulement pour reconnaître quand une action spécifique est effectuée, mais aussi quand elle ne l’est pas.

Le responsable de la conception chez Google, Leonardo Giusti, déclare que “c’est le plus grand défi que nous devons relever avec ces signaux“. Il explique qu’avec les appareils branchés, il y a plus de puissance disponible pour exécuter des algorithmes plus complexes que sur un appareil mobile. Pour que le système soit plus précis, il faut collecter davantage de données pour entraîner les algorithmes d’apprentissage automatique, notamment les actions correctes et les actions similaires mais incorrectes (afin qu’ils apprennent également ce qu’il ne faut pas accepter).

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