Informations ludiques ou décalées du secteur du numérique.

Cette semaine: aide à la recherche de modèles d’impression 3D ; un outil qui détecte les contenus licencieux sur les réseaux d’entreprise ; l’habitacle de la voiture bientôt e-médicalisé ? ; mieux comprendre les frustrations de navigation des acheteurs sur sites e-commerce.

A déguster en toute décontraction…

Sommaire

• Moteur de recherche spécialisé en… impression 3D 
• Un Mr Propre pour les réseaux d’entreprise
• IoT, e-santé et voiture intelligente… trio gagnant?
• “Au revoir, cher client”

Moteur de recherche spécialisé en… impression 3D

Ce type de “ressource” est encore relativement rare mais on ne saura sans doute bientôt retrouver son aiguille dans la méga-botte de foin des modèles et fichiers pour imprimantes 3D. Du plus anodin des objets du quotidien jusqu’à la pièce hyper-sophistiquée pour avion de combat ou dispositif médical, tout semble devoir pouvoir être imprimé demain en 3D. Comment trouver le bon fichier qui permettra, moyennant éventuelle adaptation, de produire la bonne pièce?

Désormais “il y a une app pour ça”. Ou plus exactement des search engines qui en font leur spécificité. Une société néerlandaise s’est lancée dans la mêlée: 3D Ninja dévoile son moteur IFind3D (encore au stade de la version bêta). Il répertorie dès à présent plus de 740.000 modèles 3D sont déjà répertoriés. selon les chiffres avancés par la société, “70% de tous les dépôts et bibliothèques en ligne sont connectés et 90% de tous les modèles pour imprimantes 3D au monde seront indexés d’ici à la fin 2017.”

L’outil fait appel à la solution (AI) Watson d’IBM et s’appuie sur des algorithmes maison et une centaine de variables pour sélectionner les “meilleurs résultats”.

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Un Mr Propre pour les réseaux d’entreprise

Comment s’assurer, dans une entreprise, que les ressources informatiques et les moyens de communication ne sont pas utilisés à des fins contraires aux règles de bonne conduite et aux bonnes moeurs? Pour éviter par exemple la consultation voire la diffusion ou le stockage de contenus pédopornographiques ou faisant l’apologie de la violence ou du terrorisme…

Une nouvelle solution a été développée par SEC Consult, société spécialisée en conseils de sécurité informatique et applicative, et Fraunhofer IPK, qui permet d’identifier des utilisations “abusives” via analyse mixte (images et textes) et application d’algorithmes. Traffiic (Traffic analysis for incriminating image content) scrute et analyse en permanence tout ce qui transite sur l’infrastructure de l’entreprise (sans créer de délais de transfert) et classifie les contenus en catégories grâce à des modules spécialisés, dotés d’une capacité d’auto-apprentissage.

La solution analyse également les noms de fichiers et métadonnées eXiF (Exchangeable image file format) qui permettent d’identifier le type d’appareil numérique utilisé pour la prise des photos licencieuses. Un autre module se concentre sur l’analyse de la réputation du système pointé comme étant source d’abus.

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IoT, e-santé et voiture intelligente… trio gagnant?

On n’attend plus que le 5G, a récemment estimé le bureau d’analystes Frost & Sullivan, pour combiner “intelligence” embarquée dans la voiture et solutions e-santé/fitness.

Demain, nos voitures seront des assistants santé, veillant à notre bien-être. Premières manifestations: l’inclusion de capteurs cardiaques dans les ceintures de sécurité ou des dispositifs portés à même le coeur qui suivront nos constantes pour les relayer en continu et temps réel, via le “cloud”, vers des  systèmes de surveillance à distance.

Source: Frost & Sullivan

Un peu plus tard… gare aux yeux! De la réalité augmentée surgira du tableau de bord ou du pare-brise pour afficher vos données santé temps réel. Grand nerveux et anxieux, s’abstenir !

Autre aspect de cette “innovation”: les équipements et Dr Mabuse convertis à l’automobile se rempliront les poches au passage en exploitant commercialement la myriade de données ô combien personnelles qui seront ainsi récoltées chaque seconde.

Voici une citation d’une consultante de Frost & Sullivan. Nous vous la livrons telle quelle. Pas sûre qu’elle rassure… “ »By 2030 the world of healthcare will be unrecognisable – today’s data giants IBM, Amazon, Google will be our healthcare providers. Our cars, homes and workplaces will be our hospitals. Most of the world will be genome sequenced and precision medicine will be revolutionising accurate healthcare treatment. Healthcare will be democratised, data based, automated and driven by consumers themselves. As new players flood this market is it time for the mobility industry to make their move. »

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“Au revoir, cher client”

Quand les marges bénéficiaires sont réduites, tout client qu’on parvient à garder “live” sur un site d’e-commerce, évitant qu’il ne coupe court à son intention d’achat, peut faire la différence entre rentabilité et clé sous la porte.

Encore faut-il comprendre pourquoi tel site plaît aux clients et tel autre les rebute, décourage ou déçoit. Voilà pourquoi les outils d’analyse et de “traçage” du “parcours-client” sur un site Internet sont tellement en vogue. Parmi eux, une solution d’analyse automatisée de comportements créée par Quantum Metric, une start-up américaine. Algorithmes et apprentissage automatique sont chargés de passer au crible les myriades d’informations générées par des outils de Web marketing analytique.

Ils passent à la moulinette les milliers voire millions de transactions en-ligne et données techniques qui documentent le trajet suivi sur un site, afin de détecter les “little data” qui révèlent l’obstacle qui a provoqué, ou contribué à provoquer, un abandon de transaction. Par exemple, une rafale de clics rageurs sur un bouton “Ajouter au panier” qui ne fonctionne ou ne réagit pas…

La solution génère des portraits-robot d’acheteurs frustrés et permet de hiérarchiser les problèmes, non seulement pour pointer ceux conduisent le plus fréquemment à une rupture de transaction, mais aussi pour déterminer ceux qui coûtent le plus cher à une société.

PHOTO : connexions entre personnes – Source- Quantum Metric

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