Des solutions de communication audio intra-équipes sont déjà utilisées par de nombreux distributeurs, comme Under Armour. Mais l'appareil de Theatro va au-delà : il communique avec le système IT de l'entreprise et permet à ses utilisateurs d'avoir accès à l'ensemble des données sur ses stocks, ses clients... Le vendeur d'une boutique de meubles qui veut aider son client monsieur Dupont peut dire discrètement dans son micro "Monsieur Dupont a-t-il déjà acheté des articles chez nous?" "Oui, il a acheté six chaises X et une table basse Y". Pas besoin de faire des recherches sur un écran pour avoir ces données et améliorer le service client. Une vingtaine de distributeurs américains utilisent déjà cette solution.
Les adblocks sont plébiscités par les internautes mais représentent un problème majeur pour l'industrie publicitaire et les entreprises qui vivent de ses revenus. Dilemme pour les géants du web. Facebook prend position en passant outre ces logiciels bloqueurs de pubs afin que les messages commerciaux puissent atteindre tous ses membres. Le réseau social fait dans le même temps un geste vers ses utilisateurs en leur donnant la possibilité de régler plus finement ce qui peut s'afficher sur leur mur ou pas. Mais cette stratégie de ciblage très précis est-elle vraiment pertinente ? Le plus gros annonceur au monde affirme le contraire.
Un nouveau chapitre s'ouvre dans la bataille qui oppose les publicitaires et les bloqueurs de publicités (comme Adblock Plus) : Facebook a annoncé le 9 août qu'il va désormais passer outre ces logiciels sur son réseau social lorsqu'ils sont utilisés sur un ordinateur (les bloqueurs pour smartphones ne sont pas affectés). Le sujet pub/anti-pub fait rage depuis plusieurs mois, et la popularité croissante de ces "ad blockers" (plus de 200 millions d'utilisateurs sur PC) a conduit le milieu de la pub à remettre en question ses pratiques et à chercher d'autres voies pour remplir son rôle sans déranger le consommateur.
Il faut dire que cette relation conflictuelle entre les internautes et la publicité ne date pas d'hier. Les publicitaires ont commis suffisamment d'abus par le passé pour justifier la création de ces logiciels et plugins qui bloquent leur messages : pop-ups, affichages intempestifs, publicités très lourdes qui ralentissent le chargement des pages, utilisations de techniques proches du malware pour tracker les utilisateurs contre leur gré... Leur principe de fonctionnement est simple : ils font la distinction entre le contenu provenant du site en lui-même et celui provenant d'un réseau de distribution de publicité, et le bloquent.
Mais les revenus de nombreux sites dépendent exclusivement de la publicité, et son blocage total menace leur business model. Certaines d'entres elles, comme Wired, Forbes, le Times et bien d'autres ont donc récemment mis en place des techniques bloquant l'accès à leur site lorsqu'un logiciel d'adblock est détecté. Pour Facebook, la chose est plus simple : il n'a pas à demander à ses membres de désactiver ces ad blockers, car il contrôle directement la publicité sur son site via son propre réseau de distribution. Il a donc fait en sorte de rendre les contenus publicitaires indissociables des contenus normaux, empêchant leur blocage.
LE CIBLAGE A-T-IL ATTEINT SES LIMITES ?
Pour faire accepter cette mesure par ses utilisateurs anti-pub, le réseau social promet de leur donner plus de contrôle sur les publicités qui peuvent ou pas apparaitre sur leur mur. Une nouvelle version de son menu de gestion des préférences publicitaires a ainsi été dévoilée ce mardi 9 août. L'objectif : ne pas noyer l'utilisateur sous les publicités, mais lui proposer celles qui sont le plus susceptibles de l'intéresser. Cette stratégie de ciblage n'est cependant pas plébiscitée. En effet, le Wall Street Journal rapportait le même jour que Procter & Gamble, le plus gros annonceur au monde, a décidé de réduire son ciblage publicitaire sur Facebook.
Après avoir passé plusieurs années à chercher le ciblage le plus précis possible, basé sur des critères démographiques, les habitudes d'achats, les évènements récents comme la naissance d'un enfant ou l'achat d'une maison, la multinationale américaine spécialisée dans la vente de biens de consommation courante a conclu qu'elle avait fait fausse route, au regard de taux de conversion décevants. Elle ne compte pas réduire ses dépenses publicitaires sur Facebook, mais diminuer le ciblage pour n'en faire "que lorsque cela sera pertinent".
Or, les tarifs publicitaires de Facebook augmentent avec la précision du ciblage. Présenter moins de pub mais présenter des pubs qui intéressent l'utilisateur semblait donc le meilleur moyen pour le réseau social de ne pas faire fuir ses membres tout en augmentant la valeur du panier moyen des annonceurs utilisant sa régie. La décision de Procter & Gamble remet en cause la pertinence de cette stratégie.
TRIBUNE Les quantités de données vidéo ont explosé ces dix dernières années avec la banalisation des caméras sur les smartphones, le succès des caméras d'action et l'avènement de plateformes d'hébergement massives comme YouTube ou Dailymotion. Mais ces masses de données sont difficilement exploitables car leur analyse prend beaucoup trop de temps. La solution a ce problème est son automatisation, qui a fait de rapides progrès ces dernières années grâce à l'essor du deep learning.
La vidéo connaît un succès foudroyant, et je ne parle pas simplement de la hausse inéluctable du nombre de vidéos de chatons. Nous sommes entourés d’une myriade de dispositifs intelligents qui enregistrent en continu des quantités astronomiques de données sur ce que nous faisons et la façon dont nous vivons. Fin 2014, IHS Technology a estimé que plus de 245 millions de caméras opérationnelles étaient actives à travers le monde, dont 1144 aux dessus des rues de Paris et dès l’année prochaine, 165 nouvelles caméras de vidéoprotection pourraient faire leur apparition.
L'EXPLOSION DU NOMBRE DE VIDÉOS REND LEUR ANALYSE IMPOSSIBLE PAR LES MOYENS TRADITIONNELS
Grâce aux caméras intelligentes, aux dispositifs CCTV et même aux drones équipés de caméras intelligentes, nous sommes désormais capables de réaliser des vidéos à un rythme et une échelle sans précédent, et générons ainsi des volumes colossaux de contenus riches en données. La vidéo est utilisée dans de multiples secteurs, notamment le jeu vidéo, l’application des lois, la gestion des foules lors des grands événements ou encore la distribution, certains magasins exploitant en effet les cartes thermiques pour comprendre et améliorer l’expérience d’achat de leurs clients.
Au vu du volume considérable de vidéos produites à l’heure actuelle, il nous est impossible de traiter manuellement les données générées de façon efficace. Une analyse vidéo intelligente doit être effectuée pour filtrer les données inutiles, suivre les objets en mouvement, détecter les anomalies et générer des alarmes afin que les organismes de réglementation puissent prendre les mesures qui s’imposent.
Autrefois, ce type d’analyse vidéo automatisée était purement inenvisageable d’un point de vue technologique. Mais aujourd’hui, le secteur bénéficie des technologies de deep learning ("apprentissage profond"), qui permettent désormais de traiter, voire même d’analyser avec précision, de vastes séquences vidéos. Le deep learning, qui consiste à utiliser des réseaux de neurones "profonds" multi-niveaux et sophistiqués pour créer des systèmes capables d’effectuer une reconnaissance de caractéristiques à partir d’un volume considérable de données d’entraînement non étiquetées, a mobilisé d’importants investissements et projets de recherche. PC Portable Batterie | Batterie pour ordinateur portable et adaptateur boutique - www.fr-batterie-portable.com
Les spécialistes des données, que ce soit dans le milieu industriel ou universitaire, utilisent des processeurs graphiques (GPU) pour le deep learning car ils permettent d'effectuer un grand nombre de calculs en parallèle. Cela donne lieu à un large éventail d’applications, notamment la classification des images, l’analyse vidéo, la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel.
Dans le secteur de l’analyse vidéo intelligente, Herta fait partie des sociétés qui s’appuient sur la technologie du deep learning. Grâce à ses solutions, cette société espagnole spécialisée dans la reconnaissance faciale permet à ses clients de suivre et identifier instantanément des individus à partir de leurs caractéristiques faciales. Leur technologie est utilisée pour la vidéosurveillance dans une multitude d’applications, telles que la sécurité, la banque, les stades de sport et les centres commerciaux.
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