Niantic, développeur de Pokémon Go, travaille dur pour créer et entraîner une IA capable de saisie semi-automatique des emplacements du monde réel avec une quantité limitée d’informations. Et pour ce faire, il utilise les données collectées par les joueurs de Pokémon Go.
En un article de blog officiel découvert par Journée des déchets et publié par 404 MédiasNiantic révèle qu’il construit quelque chose appelé “Grand modèle géospatial”. Vous savez peut-être déjà ce qu’est un « grand modèle linguistique » : il s’agit du chat GPT. Il s’agit d’une IA qui s’entraîne sur d’énormes quantités de texte existant afin de pouvoir ensuite produire elle-même un texte à consonance normale.
Un grand modèle géospatial est essentiellement la même idée, mais appliqué au monde physique. Il est formé sur l’apparence des lieux du monde réel (une église, un parc, une maison, etc.) et peut ensuite utiliser ces données pour produire des informations sur l’apparence des lieux qu’il n’a pas encore vus. Niantic affirme que Cela sera utile pour des technologies telles que les lunettes de réalité augmentée, la robotique, la création de contenu, etc.
Ou comme le dit Niantic :
Imaginez que vous êtes derrière une église. Supposons que le modèle local le plus proche n’ait vu que l’entrée principale de cette église et ne soit donc pas en mesure de vous dire où elle se trouve. Le modèle n’a jamais vu l’arrière de ce bâtiment. Mais à l’échelle mondiale, nous avons vu de nombreuses églises, des milliers d’entre elles, toutes capturées par leurs modèles locaux respectifs dans d’autres endroits du monde. Aucune église n’est identique, mais plusieurs partagent des caractéristiques communes. Un LGM (Large Geospatial Model) est un moyen d’accéder à ces connaissances distribuées.
Mais pour que cela fonctionne, Niantic a besoin de beaucoup de données avec lesquelles entraîner l’IA, et il ne peut pas faire grand-chose par lui-même. Google collecte des données de localisation via Google Maps depuis des années et les curieuses voitures qu’il utilise pour obtenir des informations sur les ruesmais cela ne suffit pas dans ce cas. Les voitures ne peuvent circuler que sur les routes et Niantic a besoin d’informations sur les piétons dans les endroits inaccessibles aux voitures. Heureusement, Niantic compte des milliers de personnes à travers le monde qui ils pointent leur téléphone vers des choses et ils envoient ces informations à travers leurs différents projets et applications, y compris Pokémon Go.
Une façon de « deviner » le monde que nous ne pouvons pas voir
Plus précisément, Niantic explique dans son message qu’il a construit quelque chose appelé Système de positionnement visuel (VPS), une technologie qui utilise une image téléphonique pour déterminer la position et l’orientation d’un lieu sur une carte 3D. Cette technologie est censée permettre aux utilisateurs de se positionner dans le monde avec une « précision centimétrique », leur permettant de voir le contenu numérique superposé au monde physique de manière transparente. “précis et réaliste”. Encore une fois, de Niantic :
Ce contenu est persistant dans le sens où il reste au même endroit après votre départ et peut ensuite être partagé avec d’autres. Par exemple, nous avons récemment commencé à déployer une fonctionnalité expérimentale dans Pokémon GO appelée Pokémon Playgrounds, où l’utilisateur peut placer des Pokémon dans un emplacement spécifique et ils y resteront pour que les autres puissent les voir et avec lesquels interagir.
Mais toute cette technologie existe parce que les utilisateurs scrutent constamment le monde avec leur téléphone tout en utilisant les applications Niantic, notamment Pokémon Go, et ce depuis des années. Niantic a dit qu’actuellement compte 10 millions d’emplacements scannés dans le mondeun million utilisable avec votre service VPS, et vous obtenez chaque semaine un million de nouveaux scans contenant des centaines d’images discrètes. Il y a beaucoup de données.
Pour l’instant, Niantic affirme utiliser les données explicitement pour développer vos propres technologies que vous retournez ensuite et implémentez dans vos produits existants. Cependant, ces dernières années, il y a eu de nombreuses préoccupations sur la manière dont les entreprises collectent des données, les utilisent pour former l’IA et à quoi ces modèles d’IA pourraient finalement être utilisés. Même si aujourd’hui, le travail de Niantic sur LGM peut se limiter à nous permettre de publier de jolis modèles de Pokémon dans le monde pour que d’autres personnes puissent les trouver, Demain, ses usages pourraient devenir de plus en plus complexes.