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Google I / O 2021 : concentré du cortège d’annonces de cette édition numérique ! (Google I / O promise, Google I / O dûe…)

Firebase et TensorFlow

Les professionnels en entreprise ou développeurs indépendants n’étaient pas en reste : les solutions reposant sous l’intelligence artificielle et le machine learning ont subit des évolutions pour juguler les attentes-utilisateurs tout en permettant une organisation de la veille analytique, entre-autres, plus pertinente et surtout plus claire.

 

 

Voici la liste des nouveautés de Firebase (qui compte déjà près de 3 M d’applications actives) :

 

  • Avènement de Storage Emulator (Interface de Ligne de Commande – CLI – à télécharger au préalable) au sein de la suite Firebase Emulator : possibilité de charger, télécharger et modifier les fichiers ;

 

  • App Distribution : support des bundles d’applications Android (bêta) ;

 

 

  • App Check (bêta) : suivi-utilisateur pour faire le distinguo entre un individu légitime et malveillant ;

 

  • SDKs Web (bêta), version 9 : amélioration de la taille (plus petite) ce qui permet des chargements moindres (développeurs) et des chargements (utilisateurs) également moindres ;

 

 

  • Extensions (APIs) : avènement multiple. Persepective (pré-révision de commentaires), Search avec Algolia (indexation et mise à jour base de données), Mailchimp (synchronisation des données-utilisateur avec audience Mailchimp), Send Messages avec MessageBird (personnalisation des diffusions ou mailing depuis le tableau de bord pour “tout type de réseau social“) ;

 

 

  • CrashAnalytics : amélioration des clés personnalisées au niveau de la recherche et du filtrage, support pour les jeux amélioré (NDK et Unity), clarté accrue sur les types de plantages ;

 

 

  • Performance Monitoring : refonte importante du tableau de bord, notamment le pan de droite qui permet de personnaliser les indicateurs. Traitement de la donnée en temps réel pour les déploiements d’une nouvelle version de site Web, le lancement d’une nouvelle fonctionnalité voire le retour expérience-utilisateur ;

 

 

 

  • RC, RemoteConfig (alpha) : optimisation de l’expérience-utilisateur, configuration de l’application mobile à distance (sans versionnage) pour affiner les analyses et testing (groupe, cohorte). La liste de paramètres (Parameter List) évolue via un descriptif-paramètre permettant plus de texte. Diminution des valeurs de paramètres, en réduisant donc leur longueur. Listing global pouvant être agrandi ou réduit pour visualiser l’ensemble des valeurs conditionnelles. Plus de clarté, également, concernant le Publish Flow (les modifications en attente) ainsi que les tests A-B relatifs à la page de résultats ;

 

  • Personnalisation des expériences-utilisateurs : “bientôt“.

 

 

L’outil d’apprentissage automatique (Machine Learning – ML) – qui compte 200 M de téléchargements et plus d’un million d’utilisateurs – subit, également, quelques mises à jour donc voici ces dernières :

 

  • Know Your Data (disponible dès à présent) : pour la gestion de données riches type texte, par exemple ;
  • TensorFlow Lite : support intégré de Systrace (compatible Perfetto et Android Studio), ajout de capacités d’entraînement sur les terminaus (“plus tard cette année“), ajout du bundle runtime au sein de Google Play : “vous n’avez plus besoin de regrouper TF Lite séparemment dans votre application“, ce qui permettra de ne pas augmenter la taille-APK, pour les applications mobiles en version dîtes “lite”. Actualisation donnée se fait seule : pas besoin de mise à jour pour les applications mobiles. Lancement, également, “plus tard cette année” ;

 

  • Kit ML : quatre nouveaux outils (depuis 2020) via la reconnaissance de l’encre digitale, la traduction on-device, la détection de pose, la segmentation sur selfie et l’extraction d’entité ;

 

  • TensorFlow X (Extended) : avènement de la version 1.0. Il s’agit d’un pipeline, pour permettre de rapidement passer de l’état de prototype à la mise en production ;

 

Un exemple d’application (logiciel) de TF Lite Micro-contrôlleur est évoqué avec Jason Barnes, un batteur qui a perdu son avant-bras droit en 2012 (électrocution). En partenariat avec Georgia Tech, la technologie a permis de concevoir un nouveau bras personnalisé afin qu’il puisse continuer à jouer de la batterie (!) notamment via des capteurs de mouvements sous la coupe du Machine Learning. Autre prouesse évoquée : un projet initié par Harvard sous Arduino pour effectuer une traduction du langage Navajo.

 

De plus, Google annonce la mise à disposition d’une nouvelle plate-forme ML : nommée Vertex AI (IA), elle permet de regrouper de regrouper de nombreux outils ou logiciels (dont ceux autour de TensorFlow) qui permettront d’accélérer la mise en place et l’expérimentation de modèles. La partie pipeline est issu d’un SDK Python pour créer des formats Kubeflow ou TensorFlow X (Extended), toujours pour passer plus rapidement du prototype à la mise en production.

Il est annoncé qu’autoML sera supporté par Vertex AI, directement depuis la console Google Cloud.

 

 

Sources :




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