Avec son collier connecté et dopé à l'intelligence artificielle, la start-up américaine Friend.com promet un compagnon émotionnel toujours disponible. Une promesse technologique qui interroge profondément notre rapport aux autres, à la solitude, à la vie privée et à la santé mentale. Dans le film « Her », le personnage de Theodore Twombly, incarné par Joaquin Phœnix tombe amoureux de Samantha ; un système d’exploitation doté d’une voix, d’une personnalité et d’une capacité d’écoute infinie. Sorti en 2013, le film de Spike Jonze décrivait un futur proche où la frontière entre relation humaine et relation artificielle devenait floue. Douze ans plus tard, ce scénario de science-fiction sert de référence implicite à une start-up bien réelle : Friend.com (ami). Un collier qui écoute tout La start-up américaine commercialise un collier connecté présenté comme un « ami » numérique. L’objet, un petit disque rond porté autour du cou, noir ou blanc, ne possède qu’un bouton lumineux. À l...
Lauréate du prix Le Monde-Smart Cities en mai 2016, la start-up bordealaise Qucit, spécialisée dans l'intelligence artificielle et l'analyse prédictive de données pour la mobilité urbaine, lance BikePredict, une application destinée aux utilisateurs de vélos en libre-service, à Toulouse.
BikePredict est la première application prédictive pour les vélos en Libre Service et permet de connaître, jusqu'à 45 minutes à l'avance, les stations où l’on est sûr de trouver un vélo ou une borne disponible pour raccrocher son vélo. BikePredict fonctionne aussi pour les voyages en groupe. Par exemple, si vous voyagez à 3 amis, renseignez cette information et BikePredict détermine alors les stations dans lesquelles vous avez le plus de chances de trouver 3 vélos ou 3 bornes disponibles. Et ce toujours jusqu'à 45 minutes en avance. Lorsqu'il y a un risque que la station soit vide ou pleine, BikePredict l'estime aussi précisément que possible pour laisser l’utilisateur décider de tenter sa chance ou non. Cette application est dans la continuité du “VCub Predict” lancé à Bordeaux en 2014 et intégré à l’application “La Bonne Station” de Keolis.
« Qucit collecte actuellement les données d’usage de vélos en libre-service dans 500 villes du monde. Cela nous permet d’entraîner nos modèles de machine learning et d’augmenter leur intelligence. Nous pouvons proposer ce même type d’application à tout opérateur ou ville qui a mis en place des systèmes de vélos en libre-service. Nos services aident les villes et les opérateurs de transport à planifier et à exploiter les infrastructures urbaines. C’est pourquoi nous avons choisi d’étendre notre offre à toute la France pour que tous les utilisateurs de vélos en libre-service bénéficient du confort de nos prévisions. » précise Raphaël Cherrier, président et fondateur de Qucit.
L’application “BikePredict Vélib” est déjà disponible pour les mobiles Apple et Android.
Lancée en février dernier, BikePredict étoffe le nombre de villes couvertes :
- Amiens (Le Velam)
- Avignon (Vélopop, Velopop)
- Belfort (Le Vélo Libre-Service/Optymo)
- Besançon (Vélocité, Velocite)
- Bordeaux (Vcub, V3)- Caen (V'éol, Veol)
- Calais (Vél'in, Velin)
- Cergypontoise (Velo2)
- Clermont-Ferrand (C.Vélo, cvelo)
- Créteil (Cristolib)
- Dijon (Vélodi, Velodi)
- Dunkirk (Dk'vélo, Dkvelo)
- Grenoble (Métrovélo, Metrovelo)
- La Rochelle (Yélo, Yelo)
- Lille (V'Lille, Vlille)
- Lyon (Vélo’V, VeloV)
- Marseille (Le Vélo)
- Montpellier (Vélomagg’)- Mulhouse (Vélocité)
- Nancy (Vélostan’Lib, Velostan, Velostanlib)
- Nantes (Bicloo)
- Orléans (Vélo'+)
- Paris (Vélib, Velib)
- Pau (Idecycle)
- Perpignan (BIP!)
- Rennes (Le Vélo Star)
- Rouen (Cy'Clic, Cyclic)
- Saint-Étienne (Vélivert, Velivert)
- Toulouse (Vélôtoulouse)- Vannes (Vélocéa, Velocea)
- Valence (Libélo, Libelo)