Apple aurait acquis en silence la start-up Silk Labs

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Apple a connu une année de recrutement axé sur l’Intelligence Artificielle (AI), après avoir persuadé l’ancien chef de l’IA de Google de diriger une nouvelle équipe réunissant ses principaux groupes d’apprentissage automatique et Siri, ainsi que de nombreux ingénieurs en logiciel. Quelque part sur le chemin, il a également acquis discrètement Silk Labs, une jeune entreprise en démarrage spécialisée dans la vie privée.

L’Intelligence Artificielle au cœur des travaux d’Apple

Apple aurait racheté Silk Labs, une start-up peu connue spécialisée dans la création de logiciels d’apprentissage automatique sur périphérique. L’achat, qui a eu lieu plus tôt cette année selon les médias américains, serait un choix naturel pour l’approche d’Apple centrée sur la confidentialité et l’IA. Silk Labs n’est pas un nom familier en technologie. La société a été cofondée par l’ancien directeur de la technologie de Mozilla, Andreas Gal, et n’a lancé qu’un seul produit: un «appareil photo intelligent et hub pour votre maison intelligente», Sense. Le hub, élégant et bien conçu, était destiné à connecter des produits de maison intelligents, notamment des thermostats, des haut-parleurs et des appareils photo. Sense a été lancé sur Kickstarter en février 2016 mais n’a reçu qu’un financement d’environ 150 000 $ de 774 contributeurs. La même année, le projet a été abandonné. Par la suite, la start-up a annoncé son intention de développer des logiciels d’intelligence artificielle pour d’autres entreprises.

Le site Web de la société (toujours en ligne au moment de la rédaction) détaille une gamme de services faisant appel à la technologie de vision industrielle. Celles-ci incluent la détection de personnes et la reconnaissance faciale pour des tâches telles que la surveillance des bâtiments, l’analyse de détail et la sécurité du domicile. Sur le site de la société et sur les médias sociaux, il souligne que son utilisation des technologies de pointe et du cryptage rend ses services plus privés que ceux de ses concurrents.

Apple a adopté une approche similaire dans le développement de l’intelligence artificielle, en se différenciant de ses rivaux comme Google, qui collecte des quantités substantielles de données utilisateur et les traite dans le cloud. « En ce qui concerne l’analyse de vos données », a déclaré Craig Federighi, dirigeant d’Apple, en 2016. « Nous le faisons sur vos appareils, en maintenant vos données personnelles sous votre contrôle. » Selon les médias américains, le prix d’achat de Silk Labs était probablement peu élevé. La start-up ne comptait qu’une douzaine d’employés et avait mobilisé environ 4 millions de dollars.

Apple s’investit de plus en plus dans l’IA

Apple a connu un parcours mitigé en matière d’IA. La société a été un pionnier lorsqu’elle a installé son assistant vocal Siri dans son iPhone 4S en 2011. Plus récemment, cependant, il semble que des sociétés comme Amazon, avec son portefeuille d’appareils axés sur Alexa, et Google ont volé la vedette en ce qui concerne les produits grand public construits avec les technologies de l’IA.

Mais c’est presque certainement faux de supposer qu’Apple s’est égarée dans ce domaine. Il y a eu quelques indications, cependant, que cela devient une priorité pour le géant américain. Il y a quelques mois, il a réorganisé ses équipes d’intelligence artificielle sous l’ancien ex-googler John Giannandrea. Il a perdu un peu de talent dans le processus mais a donné une impulsion plus significative à la manière dont ses équipes Siri et Core ML travailleraient ensemble et à travers différents projets de la société, du développeur outils de cartographie et plus.

Au cours des dernières années, Apple a également réalisé des dizaines d’acquisitions de plus en plus petites et de grande envergure dans le but de renforcer son intelligence artificielle dans différents domaines, de la réalité augmentée à la vision par ordinateur, en passant par le traitement de données volumineuses. Il a même acquis d’autres startups, telles que VocalIQ en Angleterre, qui se concentrent sur les interfaces vocales et «apprennent» des interactions.

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