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Articles avec #internet

Meubles inspirés par les bâtiments industriels par Mieke Meijer

6 Janvier 2012, 19:26pm

Publié par Grégory SANT

Meubles gravelplants Archéologie industrielle par Mieke Meijer

Depuis 1959, les artistes allemandes Bernd et Hilla Becher se sont consacrées à l'enregistrement des vestiges de l'ère industrielle en Europe occidentale et les Etats-Unis à travers la photographie. Au 20e siècle, beaucoup de ces bâtiments ont été démolis parce qu'ils avaient atteint leur but et ne propose plus une solution économique. Dans de nombreux cas les photos prises par Becher restent la seule trace visuelle de ces «anonymes» structures.

gravelplant01 Becher Meubles Archéologie industrielle par Mieke Meijer

Inspiré par les photographies de ces bâtiments industriels, le designer hollandais Mieke Meijer a créé une série de meubles appelée Archéologie industrielle . 

gavelplant01 Meubles Archéologie industrielle par Mieke Meijer

gavelplant01 1 Mobilier Archéologie industrielle par Mieke Meijer

gravelplant01 2 Meubles Archéologie industrielle par Mieke Meijer

gravelplant01 3 Meubles Archéologie industrielle par Mieke Meijer

Au Salone del Mobile 2010, elle a présenté « gravière 01 'et la collection a été poursuivie avec « Gravel usine 02 ', d'abord présenté lors de  London Design Festival  2010.

gravelplant02 Becher Meubles Archéologie industrielle par Mieke Meijer

gravelplant02 Meubles Archéologie industrielle par Mieke Meijer

gravelplant02 1 Mobilier Archéologie industrielle par Mieke Meijer

gravelplant02 2 Meubles Archéologie industrielle par Mieke Meijer

gravelplant02 3 Meubles Archéologie industrielle par Mieke Meijer

gravelplant02 4 Meubles Archéologie industrielle par Mieke Meijer

gravelplant02 Meubles Archéologie industrielle en détail par Mieke Meijer

gravelplants2 Meubles Archéologie industrielle par Mieke Meijer

La troisième pièce de la série, « PowerPlant 01 ', n'était pas fondée sur une photographie Becher, mais sur un bâtiment Eindhoven Marquant, le patrimoine de la société Philips. Mieke Meijer a traduit en une table basse avec deux lampes en forme conique.

TR31 Meubles Archéologie industrielle par Mieke Meijer

motorisation 01 Meubles Archéologie industrielle par Mieke Meijer

motorisation 03 Meubles Archéologie industrielle par Mieke Meijer

motorisation 04 Meubles Archéologie industrielle par Mieke Meijer

motorisation 05 Meubles Archéologie industrielle par Mieke Meijer

« Tour de refroidissement 01 ', dont la forme est évidemment dérivée d'une tour de refroidissement, a été transformé en une lampe construite à partir de plus de 300 pièces.

coolingtower Becher Meubles Archéologie industrielle par Mieke Meijer

coolingtower 01 Meubles Archéologie industrielle par Mieke Meijer

coolingtower 02 Meubles Archéologie industrielle par Mieke Meijer

coolingtower 03 Meubles Archéologie industrielle par Mieke Meijer

coolingtower 04 Meubles Archéologie industrielle par Mieke Meijer

coolingtower 05 Meubles Archéologie industrielle par Mieke Meijer

Source : freshome.com

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Le web de demain sera contextuel

6 Novembre 2011, 19:29pm

Publié par Grégory SANT

Le User Context Module ajoute les caractéristiques nécessaires à un réseau Internet capable de tenir compte de l'utilisateur en fonction de l'endroit et de l'outil de connexion, du réseau disponible...

A l’origine, l’Internet mis au point par le DARPA a été conçu comme moyen de communication entre deux hôtes désirant se parler. Aujourd’hui, le modèle n’est plus valable. On le sait, à l’avenir, le réseau des réseaux doit être "user-centric". Internet aujourd’hui doit donc prendre en compte, en plus des noeuds interconnectés du réseau, l’utilisateur final et son contexte, comme une seule entité. C’est ce que des chercheurs de l’université de Singapour prônent, en proposant leur "User-Context-Module" (Module Utilisateur contextuel), à intégrer dans les architectures Internet de demain. Objectif avoué : améliorer à terme l’expérience utilisateur, ajuster les réseaux et les applications en fonction des besoins et des ressources, en fonction du terminal qu’il utilise, ou de l’endroit où il se trouve, et du réseau disponible, en bref, selon le contexte.

Un module spécifique pour pêcher des informations de contexte

Les chercheurs se sont appuyés sur les sciences cognitives, qui traitent de la manière dont les informations sont représentées et traitées par le cerveau humain : la pensée humaine est "sensible" au contexte et à son environnement, et prend les bonnes décisions en fonction de ceux-ci. Pour parvenir à ce type d’intelligence, l’architecture idéale doit savoir séparer l’hôte, son adresse, le nom de l’utilisateur final, les données et les périphériques réseau, et les manipuler de manière individuelle. Le module proposé, User-Context Module, a pour but d’intégrer des informations pertinentes de contexte.

Trois couches interconnectées au dessus de l’infrastructure

Le Module se divise en trois sous-systèmes : le Context Interface, le Context Model, et le Contrôleur. Le premier interagit directement avec l’utilisateur final et son environnement : il collecte les informations relevant du contexte (préférences, localisation, identités...). Le deuxième collecte des informations sur le modèle de contexte, données abstraites sur le statut de l’utilisateur, son comportement sur le réseau. Enfin, le système de Contrôle interagit directement avec les couches réseau et l’infrastructure, pour ajuster automatiquement les protocoles ou les paramètres capables d’optimiser les performances du réseau, et ainsi offrir une meilleure expérience à l’utilisateur. 

Source : atelier.net

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L'internet aide à réduire notre consommation énergétique

31 Octobre 2011, 19:21pm

Publié par Grégory SANT

Surprise. Contrairement à ce que l'on croit, la mise en place et le fonctionnement du réseau Internet mondial requiert relativement peu d'énergie. C'est la conclusion à laquelle sont parvenus Barath Raghavan et Justin Ma, chercheurs à l'institut USCIet à l'université de Berkeley. Leur étude a en fait consisté à estimer la quantité totale d'énergie nécessaire à la construction et l'entretien des infrastructures réseau, ainsi qu'au fonctionnement permanent du réseau mondial.

L'Internet consomme une part réduite de l'énergie mondiale

Et bien qu'en valeur absolue, les résultats soient extrêmement impressionnants (entre 200 et 300 Gigawatts, soit la puissance d'une cinquantaine de centrales nucléaires), ils ne représentent qu'entre 1 et 2% du besoin global en énergie (de 16 Térawatts) de la planète. Les chercheurs en ont donc tiré deux conclusions majeures. D'une part, malgré la nécessité évidente de mettre au point des serveurs économes en énergie, il ne s'agit pas d'un secteur où les gains réalisés peuvent avoir un impact conséquent sur la consommation mondiale totale.

Plutôt un moyen de combattre la consommation d'énergie

D'autre part, cette valeur relativement faible doit être considérée comme une opportunité. Elle doit en effet pousser à modifier certains comportements, et à généraliser l'usage de l'Internet. Par exemple, pour organiser un colloque ou une réunion internationale, les chercheurs recommandent le recours massif à la vidéoconférence. D'après leurs calculs, une telle solution consommerait 100 fois moins d'énergie qu'une table ronde où chacun des participants aurait fait le déplacement depuis son pays ou sa ville d'origine.

Source : latelier.net

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Weezic : partagez et jouez vos partitions de musique préférées

28 Octobre 2011, 17:19pm

Publié par Grégory SANT

 

Alors qu’écouter et partager de la musique via internet ont souvent donné naissance à de très belles startups (Deezer, Spotify, Soundcloud …), pratiquer sa musique sur le web – notamment de la musique classique -  n’est pas chose aisée.

Grâce à Weezic, jeune startup française, ce manque est comblé. Le site entend fournir aux musiciens classiques un accès simple à une pratique musicale plus vivante et stimulante.  La plateforme répond à 3 besoins fondamentaux :

-          Trouver les partitions : Fini les nombres incalculables de pages de résultats Google. Un seul endroit pour récupérer toutes les partitions.

-          Répéter c’est bien, avec un orchestre, c’est mieux. Grâce à une technologie innovante, Weezic analyse les partitions et réenregistre automatiquement chaque morceau, permettant ainsi à l’utilisateur de sélectionner son instrument (mais aussi son tempo ou encore sa tonalité) et donc de se faire accompagner par tous les instruments, le sien ou tous sauf le sien.

-          Pour s’évaluer, pas besoin de se déplacer, les autres “weeziciens” donneront leur avis directement après avoir écouté votre interprétation en commentant et en vous attribuant une note.

2 Exemples : pour les instrumentistes et pour les choristes.

L’expérience utilisateur est aujourd’hui quelque peu rudimentaire mais, il faut le dire simple. On se connecte, on cherche son morceau, on écoute, on apprend et on partage. Le site regroupe aujourd’hui plus de 7000 partitions. En fonction des votes des utilisateurs, les plus populaires d’entre elles ont un accompagnement et donc permettent une expérience globale. Weezic adresse un marché de 200 millions de musiciens dans le monde et entend devenir la plateforme de référence pour la pratique musicale. Ouverte depuis Avril 2011, 6000 weeziciens utilisent déjà la version Beta.

Source : techcrunch.com

 

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De nouveaux produits "de données"

7 Octobre 2011, 19:00pm

Publié par Grégory SANT

Pour O’Reilly Radar, Mike Loukides, a publié un court rapport sur la nature de ce qu’il appelle les “produits de données” où il tente de dresser une esquisse d’une taxonomie des services imaginables depuis ce que produisent les données.

EvolutionofdataproductLa science des données explique-t-il, est en train de donner naissance à de nouveaux types de produits qu’on n’imaginait pas il y a encore quelques années. En fait, les données sont en train de devenir des produits, que ce soit des produits liés aux données elles-mêmes (des données de transports ou de trafic par exemple qui deviennent des services en tant que tels), ou des produits liés à l’activation des données par les utilisateurs (par exemple les produits liés au Quantified Self). Ce que suggère Mike Loukides, c’est que les produits de demain reposeront avant tout sur l’exploitation originale de données.

Les données font naître de nouveaux types de produits

Nous commençons à nous habituer aux produits virtuels à mesure qu’ils remplacent les produits physiques, explique Mike Loukides. De stockée sur des supports physiques, la musique s’achète désormais de façon numérique. Avec des services comme Spotify, elle est même devenue un produit de données pures. Mais qu’allons-nous vouloir demain ? Des produits qui fournissent des données ? Ou des produits qui offrent des résultats depuis les données ?

L’iPod est pour Mike Loukides le meilleur exemple d’un produit qui livre des données, bien que son application partenaire, iTunes, ne soit rien d’autre qu’un tableur exposant les métadonnées de vos collections. De même la recommandation sociale que l’on trouve sur des sites comme LinkedIn ou Facebook pioche ses recommandations dans les métadonnées de nos relations, en les présentant de manière un peu moins classique qu’une feuille de calcul. Mais ces produits de données demeurent classiques. Ils conservent “l’odeur de données” qui les produisent. Pour Mike Loukides ce sont “des produits de données déclarés”, manifestes, car les données sont clairement visibles dans ce qui nous est délivré.

Pour Mike Loukides, il existe néanmoins d’autres formes de livrables. Des systèmes capables d’analyser des données de trafic pour optimiser votre itinéraire utilisent également des données pour produire un service et des produits. Ford utilise ce type de données couplées à des outils de prédiction de trafic pour optimiser le trajet proposé par des navigateurs GPS expérimentaux qu’il destine à des voitures hybrides. Tous les produits de données ne sont donc pas explicites, beaucoup utilisent des produits de données “secrètes” pour fourbir d’autres services.

En filant l’analogie, la Google Car capable de se déplacer toute seule (et qui utilise une quantité considérable de données y compris les cartes et les images de Google Street View pour calculer l’emplacement des trottoirs, bordures et panneaux… ainsi bien sûr que des données de trafic comme les données que la voiture produit elle-même) est typiquement un produit de données, même si celles-ci ne sont pas visibles dans le résultat final : une voiture qui se déplace toute seule.

Aujourd’hui, une grande chaîne d’hôtel peut voir son métier de nombreuses façons différentes, et se considérer avant tout comme une société de logiciels, qui fournit un produit de données : son système de réservation. C’est un système souvent complexe, qui doit être capable de gérer des milliers de chambres, d’énormes masses de clients, de faire des offres spéciales selon le taux de réservation, etc. Pour l’utilisateur, l’expérience est celle d’un lit confortable, mais la réalité repose sur des masses de données cachées.

“Les produits de données manifestes” ont tendant à dépendre d’une collecte de données ouvertes, avance-t-il encore. LinkedIn ou Facebook ne disposent pas de données qui n’aient été apportées de façons explicites, même s’ils sont en mesure de les combiner de manières inattendues, notamment en les mixant avec d’autres. “Les produits de données secrètes”, non seulement proposent des données invisibles dans les résultats, mais ont également tendance à être collectés de façon invisible. Nous ne pourrions obtenir une voiture qui se conduit toute seule si nous ne devions la nourrir qu’avec nos antécédents de conduite. La Google Car est construite notamment à partir d’un “échappement de données”, c’est-à-dire de données qui proviennent de dispositifs qui recueillent des informations sur nos activités. Ces échappements de données ambiantes, à l’avenir, vont être un réservoir important pour produire de nouveaux “produits de données” : les données sur l’utilisation de l’eau par exemple vont permettre de produire des données sur la localisation des fuites et permettre d’imaginer de nouveaux services.

Puissance et limites de la combinaison de données

Les premières générations de produits de données reposaient sur des bases de données uniques, mais les plus récentes, comme la base de données de compétences de LinkedIn, sont composites : elle intègre à la fois les bases de données d’utilisateurs, d’employeurs, d’offres d’emplois, etc. L’intégration de la reconnaissance faciale dans Facebook est un excellent exemple de la puissance des bases de données liées. Alors que l’identification des visages est un problème complexe, la réponse de Facebook de restreindre l’identification a priori aux amis de celui qui l’a prise, permet de lever dans de très nombreux cas l’immensité du problème de l’identification des visages. Le croisement des données permet de résoudre le problème de l’appariement de millions de photos, pour le restreindre à un cercle limité. La solution ne provient pas d’un robot surpuissant, mais de pouvoir apparier les photos au graphe social.

Beaucoup de produits de donnéesactuels sont en fait des moteurs de recommandations utilisant le filtrage collaboratif, estime Mike Loukides. Mais la recommandation est un objectif limité. “Le problème avec la recommandation c’est qu’elle ne cherche qu’à recommander quelque chose que l’utilisateur va apprécier.” Or l’appréciation n’est pas toujours un bon critère. Genius, sur mon iPad m’a ainsi récemment recommandé d’essayer Zite, parce que dans mes applications je disposais de Flipboard (deux applications qui créent des magazines depuis les recommandations de vos relations sociales sur Facebook ou Twitter, NDT). Certes, j’ai bien aimé Zite, mais j’aurais préféré qu’il me recommande une application pour faire autre chose”. J’ai besoin d’un logiciel qui me raconte des choses nouvelles : des choses que je ne savais pas et que je voudrais, ou dont je pourrais avoir pensé que je n’en voudrais pas alors qu’elles pourraient m’être indispensables, explique-t-il. “Si vous disposez de ForScore, une application qui permet de transformer votre iPad en lecteur de partition de musique et qui indique que vous êtes musicien, alors le système doit pouvoir vous proposer une application comme Magic Fiddle, qui n’a pourtant a priori rien à voir, mais intéressera tout musicien.”

Il faut que la recommandation nous amène à la découverte et pas seulement à la recommandation du similaire. Et de faire référence au livre d’Eli Pariser, The Bubble Filter, une excellente réflexion sur le danger de la personnalisation excessive liée à l’utilisation des médias sociaux…

Pour autant, le filtrage nous est nécessaire, rappelle Mike Loukides. “Essayez de faire des recherches dans Google Chrome en mode privé, qui supprime toute information qui pourrait être utilisée pour personnaliser les résultats de recherche. J’en ai fait l’expérience. Il est difficile d’obtenir des résultats de recherches pertinents lorsque le filtrage n’est pas basé sur la connaissance préalable de vos intérêts. Pour autant, quand les outils que nous utilisons se transforment en parodie de nos goûts, cela dégrade également les résultats. Passer de la recommandation à la découverte est le problème principal auquel nous allons être confronté dans la prochaine génération des “produits de données”.”

Concevoir des produits de données

Dans les premiers temps des produits de données, nous les avons consultés via nos ordinateurs. Mais ce n’est désormais plus le cas. On écoute de la musique via nos iPod, on lit des livres sur nos Kindle, on joue des vidéos sur nos téléviseurs… Or, les ordinateurs avaient l’avantage de nous faire prendre conscience que les données étaient des données. DJ Patil, spécialiste des données en résidence chez Greylock Partners, affirme que lors de la construction d’un produit de données, il est essentiel d’intégrer des designers dans l’équipe d’ingénierie dès le début. Pour Patil par exemple, Foursquare a réussi parce qu’il a utilisé le GPS d’une manière très simple et c’était autant une décision technique qu’une décision de conception. Les nouvelles interfaces des produits de données travaillent toutes à masquer les données proprement dites pour trouver et faire apparaitre ce que l’utilisateur souhaite. L’iPod a révolutionné l’écoute audio en éliminant les boutons et les commandes pour accéder à sa base de données musicale !

Dans le passé, nos recherches sur Google étaient basées sur des données datant parfois de plusieurs semaines. Désormais, bien souvent, les données doivent être basées sur le “temps humain”, comme le dit Justin Sheehy, de Basho Technologies. L’heure d’arrivée du bus n’a pas de sens si le bus est passé. Faire une prédiction de trafic depuis des données de la veille peut avoir une certaine valeur, mais elle est bien moindre que de la faire depuis des données temps réel. Une Google Car ne pourrait pas circuler depuis les conditions routières d’hier. Prédire l’infection chez un nourrisson prématuré n’est utile que si vous pouvez l’annoncer avant qu’elle devienne apparente pour les observateurs humains, via les données enregistrées en continu par les moniteurs. Pour répondre à l’exigence du temps humain, de nouveaux outillages de données voient le jour, Percolator, Apache Flume, Storm… permettant de produire des données en temps réel, de produire des flux de traitement en contexte.

Mike Loukides conclut en expliquant que les produits de données font de plus en plus partie de nos vies. Mais que les changements à venir seront plus flagrants encore quand ils ne ressembleront plus à des données. Nous allons vers un monde où nos appareils délivreront des résultats de données plus que des données elles-mêmes. Les données qui font fonctionner la Google Car ne nous intéressent pas en tant qu’utilisateurs, estime peut-être un peu rapidement Loukides. Eric Schmidt, le PDG de Google, déclarait en juin dernier : “Google a besoin d’aller au-delà du format de rechercheactuel qui est d’entrer une requête pour obtenir une dizaine de résultats. L’idéal serait que nous sachions ce que vous voulez avant de le chercher…”

Cette phrase controversée et quelque peu effrayante capture pourtant l’étape suivante dans l’évolution des données, estime Mike Loukides. Nous ne voulons pas des listes ou des tableurs, nous ne voulons pas de données en forme de données, nous voulons des résultats qui soient en phases avec nos objectifs humains. “Nous avons besoin de produits de données qui tirent leurs puissances de plusieurs sources, qui offrent des résultats dans le temps humains, plutôt que via des procédés discontinus, et plus importants encore, nous avons besoin de produits de données qui nous conduisent de la recommandation à la découverte.”

Dans les années 80-90, vous ne pouviez penser le réseau sans être conscient de sa plomberie. Aujourd’hui, les produits de données se battent pour le même objectif : les consommateurs se moquent d’être conscients qu’ils utilisent des données. Lorsque nous réaliserons que la richesse des produits de données repose sur des données qui n’appellent pas l’attention sur elles, alors nous serons prêts pour la prochaine révolution.

Bien sûr, les propos de Mike Loukides sont à replacer dans leur contexte. Il n’est pas si simple d’affirmer – trop rapidement, cela n’était pas son sujet – que les consommateurs ne s’intéressent pas à la manière dont elles sont assemblées. L’esquisse de taxonomie qu’il propose est encore bien fragile, mais sa tentative d’essayer de comprendre ce que les données produisent et permettent comme nouveaux types de services ou d’objets, est certainement un point de vue fécond pour mieux comprendre les transformations en cours liées à la production de masses de données.

Source : internetactu.net

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Appli WhatWasThere pour remonter dans le temps

26 Septembre 2011, 18:16pm

Publié par Grégory SANT

À tous ceux qui raffolent d’anecdotes et histoires sur leur ville (je sais qu’ils sont nombreux), voici une application qui devrait vous combler ! WhatWasThere vous propose en effet de vous faire découvrir l’histoire de votre commune et de ses environs !

whatwasthere iphone screenshots1 WhatWasThere, lapplication qui vous replonge dans lhistoire de votre ville

Développée par Enlighten Ventures (une filiale de Enlighten), l’application se base sur la notion de crowdsourcing : elle fait appel à la connaissance de tout le monde de manière bénévole. Ainsi, comme pour des sites tels que Wikipédia, chacun est libre d’effectuer ses propres ajouts ! Il vous suffit donc de scanner de vieilles photos en votre possession, et de renseigner WhatWasThere sur l’année et le lieu où elles ont été prises en les taggant depuis Google Maps.

 

L’application, gratuite, est disponible que sur l’Apple App Store. Une fois lancée, les endroits vous entourant sont représentés sous forme de marqueurs sur une carte. Au clic sur l’un de ces marqueurs, vous avez accès à une liste de photos et à leur description. Cliquez sur l’une d’entre elles, et elle sera affichée en plein écran. Activez alors la caméra de votre téléphone et orientez-la en direction de l’endroit où la photo est censée avoir été prise et vous aurez un aperçu direct de “l’avant-après” via la superposition des deux images (celle-ci peut se régler avec une barre de défilement). L’occasion de découvrir qui se trouvait en face de vous il y a quelques décennies, ou encore quels bâtiments ont su résister au temps ! Le résultat est assez bluffant :

 

whatwasthere preview WhatWasThere, lapplication qui vous replonge dans lhistoire de votre ville

 

À l’occasion de la quizième édition des WebAwards organisée récemment par la Web Marketing Organisation – qui récompense les sites web les plus réussis en termes de design, contenu, innovation, et interactivité –, WhatWasThere remporta le prix de la réalisation la plus élaborée en matière de développement Web.

 

Il est certain que ce concept de projections historiques proches de la réalité augmentée saura séduire de nombreuses personnes, et que nous auront droit dans les mois qui viennent à d’autres applications de ce genre, toutes aussi prometteuses les unes que les autres. Une cinquantaine d’endroits semblent avoir déjà été répertoriés en France. Je vous laisse le plaisir de les découvrir et d’apprendre, ou de faire partager, des histoires sur vos villes !

Source : presse-citon.net

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Cloo crée des toilettes 2.0

17 Septembre 2011, 19:55pm

Publié par Grégory SANT

Community + Loo (WC en VO) = CLOO’ ou comment l’envie pressante entre dans l’internet 2.0. Le principe est simple et communautaire : le partage de… toilettes privées entre particuliers.

cloo1 CLOO ou comment vos toilettes vont devenir un futur lieu de rencontre...

Alors que nous partageons déjà beaucoup de choses (connexions internet, photos, vidéos, idées…) et que les passerelles Online/IRL se développent de plus en plus, CLOO est un projet ambitieux : faire en sorte de monétiser ses toilettes.

Un besoin pressant (ça arrive à tout le monde) ? CLOO lance une recherche géolocalisée, une requête est envoyée aux propriétaires (avec acceptation et déclinaison possible), un bump pour payer (à priori le prix d’un café) et un commentaire à laisser via l’appli. Le tour est joué. Le projet pourrait faire des émules, même si pour le moment il n’est pas encore disponible.

Cela pourrait même devenir une application à utilité publique puisqu’elle a pour vocation de rendre la ville plus propre, en évitant les dégradations de quelques indélicats.

Source : presse-citron.net

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Xilopix affine votre recherche d'images

12 Juillet 2011, 19:42pm

Publié par Grégory SANT

Pour affiner la recherche d'images, Xilopix a développé un logiciel qui utilise des technologies sémantiques pour répertorier des clichés. Et qui propose de les reconnaître automatiquement à travers leurs éléments graphiques tels les contrastes, les couleurs, la texture, ou encore la forme. Comment ? En combinant plusieurs algorithmes d'analyse graphique et en s'appuyant sur un thésaurus enrichi au fur et à mesure par les utilisateurs. Celui-ci est constitué des mots-clés renseignés par les internautes sur une image. Ces derniers choisissent de participer à la base de données quand ils utilisent le système. Cela, via une barre d'outils qui leur donne la possibilité d'affiner la description sur la composition d'un cliché (la matière d'un objet, la luminosité…).

Mémoriser les sélections

Plus le système enregistrera des images indiquant la matière d'un objet, par exemple, plus il sera capable de reconnaître cette dernière sur un cliché non taggué. "Plus la mémoire est remplie des précédentes sélections, plus le logiciel est efficace car il a plus de données pour reconnaître l’image",explique ainsi à L'Atelier Cyril March, co-fondateur de Xilopix. En ce qui concerne l'utilisation, lorsqu’un individu cherche l’image d’un phare de port, il finit souvent par trouver, à la fois des photos de phare de voiture et de phare de port. S'il cherche des images du deuxième, il n'a alors plus qu'à cocher l’icône "j’aime" et toutes les images de phares de voiture disparaîtront.

Gérer des photothèques

De la même manière, s’il cherche des photos d’un phare de nuit, il n'a qu'à indiquer la même case sous le premier cliché d'un phare pris la nuit et toutes les images prises de jour disparaîtront. A cette sélection, les mots clés : "phare de nuit" seront directement associés à l’image, et mémorisés pour favoriser les recherches postérieures. "Cette sélection s’opère automatiquement et surtout sans subir la barrière de la langue", ajoute le responsable. La société a déposé un brevet pour cette solution a été déposée en mars 2011. Le système était présenté à l'occasion de la onzième édition de Start West, qui se tenait cette semaine à Rennes.

Source : atelier.net

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ProductWiki : donner votre avis sur les produits

10 Juillet 2011, 17:44pm

Publié par Grégory SANT

page d'accueil de productwiki

 
Page d'accueil de ProductWiki ©  Capture d'écran / ProductWiki.com

Spécialisé dans les produits électroniques, ProductWiki donne d'une part accès à des avis d'internautes sur les produits, mais offre d'autre part un service de comparaison de prix.

 

L'une des fonctionnalités phares est le "pros and cons", qui permet de voir en un coup d'œil avantages et inconvénients du produit, mais également combien de personnes sont d'accord avec chaque avantage et inconvénient.

Sur le Web : ProductWiki.com 

Source : journaldunet.com

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Google face à Facebook

2 Mai 2011, 19:59pm

Publié par Grégory SANT

Le moteur de recherche pourrait lancer prochainement un réseau social baptisé "Google Me". Malgré son omniprésence en ligne, Google n'a jamais réussi à s'imposer dans le Web social.

Google chercherait à prendre sa revanche sur le terrain des réseaux sociaux. Après quelques tentatives malheureuses dans le domaine du Web social, le moteur de recherche s'apprêterait à lancer sous peu un réseau social baptisé "Google Me", selon une rumeur lancée par le co-fondateur de Digg, Kevin Rose sur Twitter, citant une source "très crédible".

L'information, qui n'a pas été confirmée, est cependant vraissemblable. En mai dernier, le moteur de recherche a mandaté un chasseur de têtes pour trouver le futur responsable de sa stratégie sur les médias sociaux. Ce nouveau poste de "head of social" pourrait conduire soit à la construction d'une offre innovante dans ce domaine, soit à l'intégration plus fine des outils sociaux que Google possède déjà dans son portefeuille de services.

Leader sur la recherche en ligne et la publicité, le groupe américain pêche en effet à s'imposer sur l'aspect social du Web, l'une des principales tendances Internet de ces dernières années. Malgré sa puissance, le groupe peine en effet à s'imposer dans l'univers du Web social. Son réseau social, Orkut, est essentiellement populaire au Brésil (où Google est allé le racheter) et ses différents services (Google Friend Connect, Buzz, etc.) ne parviennent pas à trouver leur public.

En lançant un vrai produit social Google pourrait donc chercher à concurrencer Facebook. Un retour de bâton alors que d'autres rumeurs prêtent à Facebook le désir de monter un moteur de recherche global, basé sur sa technologie "Open Graph". En se servant de l'analyse de son bouton "J'aime", le réseau social pourrait en effet proposer une classification du Web différente de celle de Google.

Source : journaldunet.com

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