Pokémon Go était un plan visant à exploiter vos données afin d’accélérer le développement d’un concurrent dépourvu d’IA à Google Maps.

Niantic développe un système de navigation basé sur l’IA en utilisant des photographies du monde réel issues du jeu.

Niantic, la société mère privée de l’application Pokémon Go, a lancé l’application de réalité augmentée auprès du grand public en juillet 2016. Le jeu était installé sur plus d’un milliard de téléphones d’ici 2019. Il est probable que vous ayez déjà rencontré le jeu; cependant, au cas où ce ne serait pas le cas, les joueurs sont tenus de visiter des lieux physiques pour découvrir de nouveaux Pokémon et se battre avec d’autres utilisateurs. La société a pu acquérir des images et des scans de lieux que même Google n’a pas en vue de rue en plaçant stratégiquement des PokéStops et des Arènes Pokémon.

Niantic parvient à établir un modèle plus détaillé des rues, des footpaths, des parcs et des commerces en employant des individus se promenant avec leurs téléphones plutôt que des véhicules équipés de caméras montées sur le toit.

«Niantic s’est concentrée sur le développement de notre système de positionnement visuel au cours des cinq dernières années. Ce système utilise une seule image d’un téléphone pour déterminer sa position et son orientation en utilisant une carte 3D générée par des individus scannant des lieux intrigants dans nos jeux et Scaniverse.»

Niantic a développé des scans approfondis de plus de 10 millions de lieux dans le monde entier, et les utilisateurs acquièrent environ un million de nouveaux scans individuels chaque semaine. La société utilise ces centaines de millions d’images pour entraîner “plus de 50 millions de réseaux neuronaux”, qui compressent des milliers d’images cartographiées en recréations numériques d’espaces physiques du monde réel.

«Imaginez-vous debout derrière une église», continue l’article de blog. «Le modèle local qui vous est le plus proche n’a observé que l’entrée principale de cette église; il ne pourra donc pas vous fournir votre position. » Cependant, à l’échelle mondiale, nous avons observé que des modèles locaux ont captivé des milliers de congrégations à travers le monde. Bien que chaque église soit unique, de nombreuses églises présentent des attributs similaires. Cette connaissance distribuée est accessible via un modèle géospatial substantiel.

Quel est le but de réaliser tous ces scans? Niantic propose que la technologie a le potentiel d’améliorer les systèmes autonomes, la navigation et les produits de réalité augmentée. Par le passé, l’application a été utilisée pour déterminer les chemins de marche optimaux entre deux lieux et pour apprendre les routines de ses utilisateurs. Par conséquent, cela représente une avancée significative.