Les joueurs de Pokémon Go entraînent involontairement un système d’IA avancé conçu par Niantic pour compléter des lieux du monde réel. Cette initiative s’articule autour d’un « grand modèle géospatial » (LGM), qui s’appuie sur les données générées par les utilisateurs pour améliorer les applications de réalité augmentée et de robotique.
Les joueurs de Pokémon Go ont entraîné une IA avancée pour des applications du monde réel
celui de Niantic blog officiel souligne que le LGM fonctionne de manière similaire à un « grand modèle de langage », comme ChatGPT, mais se rapporte spécifiquement aux environnements physiques. Le LGM est formé sur de nombreux points de données provenant d’emplacements réels tels que des églises, des parcs et des maisons. En utilisant ce modèle, Niantic vise à prédire les caractéristiques des emplacements qu’il n’a pas directement rencontrés. L’entreprise a souligné que, bien que uniques à leur région, de nombreuses structures partagent des traits communs qui rendent ce modèle efficace pour comprendre la géographie urbaine.
Pour faciliter cela, Niantic développe un système de positionnement visuel (VPS). Cette technologie utilise des images de smartphone pour discerner la position et l’orientation d’un utilisateur avec une grande précision, permettant ainsi des superpositions numériques précises sur le paysage physique. Niantic a expliqué que cela permettra au contenu de réalité augmentée de rester à des endroits spécifiques, contribuant ainsi à une expérience utilisateur plus complexe. Par exemple, sa fonctionnalité « Pokémon Playgrounds » récemment déployée permet aux joueurs de placer des Pokémon dans des emplacements précis du monde réel, qui restent accessibles aux autres utilisateurs.
Le volume considérable de données générées par les joueurs de Pokémon Go a été fondamental pour ce projet. Niantic compte actuellement environ 10 millions d’emplacements analysés, dont 1 million sont viables pour son service VPS. La société collecte environ 1 million de nouveaux scans chaque semaine, contenant chacun des centaines d’images. Cet afflux continu de données de localisation est essentiel pour affiner la fonctionnalité d’IA géospatiale que Niantic développe.
« Imaginez-vous debout derrière une église. Supposons que le modèle local le plus proche n’ait vu que l’entrée principale de cette église et qu’il ne pourra donc pas vous dire où vous vous trouvez. 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 ailleurs dans le 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.
-Niantique
Malgré ces applications optimistes, les inquiétudes concernant la confidentialité des données et les implications plus larges de la formation à l’IA persistent. Comme l’ont souligné divers commentateurs, dont Elise Thomas, analyste de l’OSINT, les applications militaires potentielles d’une telle technologie soulèvent des questions éthiques. La technologie exploitée pour les jeux pourrait évoluer vers des outils ayant des ramifications significatives dans divers domaines, au-delà du divertissement.
Les applications peuvent démarrer de manière inoffensive – comme la création de Pokémon numériques dans des lieux spécifiques du monde réel – mais les enquêtes sur les implications plus larges de cette technologie vont probablement se poursuivre. Alors que Niantic avance avec le projet LGM, l’équilibre entre l’exploitation de données précieuses et la garantie de la confidentialité des utilisateurs reste un sujet central du débat en cours.
Crédit image en vedette : Pokémon Aller
