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Longue Vue n°10 – spéciale intelligence artificielle

Longue Vue n°10 – spéciale intelligence artificielle

Ce format de Longue Vue revisité est le deuxième d’une série de trois réalisés l’hiver 2019. Ils traitent de l’actualité chinoise de la recherche en matière d’intelligence artificielle, cybersécurité, utilisation des big datas, etc. Un sujet large donc, qui met en valeur nos capacités de veille.

Ce format est aujourd’hui remplacé par notre service de veille personnalisée, EastIsRed – Watch. Pour plus de détail, rendez vous sur la page correspondante.

Politiques gouvernementales

Données biométriques

Réunion du sous-comité technique sur l’identification des caractéristiques biométriques – 人民网 – 22 novembre – accédé le 28 novembre Ce sous-comité ( 生物特征识别分技术委员会 ) de la commission nationale sur la standardisation des technologies de l’information (全国信息技术标准化技术委员会) s’est réuni à Beijing en session plénière. Le comité technique (code SAC / TC28 / SC37) est composé de 59 membres. Parmi les directions pour les cinq prochaines années : (1) mettre l’accent sur la standardisation des technologies nationales, (2) renforcer la recherche et la formulation de normes d’application de l’identification biométrique, (3) renforcer la recherche sur l’identification biométrique et les questions de sécurité connexes, et (4) accélérer les travaux sur le “droit de s’exprimer à l’échelle internationale” et la promotion des industries nationales.
Les participants ont souligné qu’au regard que prend l’utilisation des données biométriques dans l’industrie et la gouvernance, il faut également assurer la sécurité de l’information. Le représentant du ministère des ressources humaines et de la sécurité sociale (人社部) a en outre insisté sur l’importance de ces technologies dans la création d’un nouveau “modèle de management”.
Par ailleurs, le comité a chargé SenseTime de prendre la tête d’un groupe de travail destiné à la standardisation des technologies de reconnaissance faciale. Voir Technode (en anglais) pour plus d’informations ou le communiqué de SenseTime (en chinois). Notons que SenseTime est sur liste noire américaine pour son implication dans les programmes concentrationnaires du Parti communiste au Xinjiang. Le Financial Times a consacré, le 1er décembre, un article à la poussée chinoise à l’Union internationale des télécommunications des Nations Unies en matière de définition des standards de reconnaissances faciale (Financial Times) – article en anglais.

Qingdao mise sur l’intelligence artificielle – 中国日报 – le 5 décembre, accédé le 8 décembre Le Shandong (Qingdao) cherche à se positionner comme région-phare en matière d’intelligence artificielle. Dans le numéro de novembre, nous parlions de l’ouverture des bases de données de la ville pour une compétition sur l’utilisation innovantes des Big Data. Le 30 novembre, le gouvernement provincial a tenu une conférence sur le développement de l’intelligence artificielle avec la participation de : Huawei, iFlyTek (科大讯飞 – reconnaissance vocale), SenseTime, Megvii, Hickvision, Hisense, Haier, GoerTek (歌尔股份).

La conférence, classique sur la forme, rappelle certains des domaines d’intérêts pour le gouvernement en matière d’application de l’IA. Dans le cas présent, les domaines incluent agriculture (et sécurité alimentaire), santé, sécurité, éducation pour les thèmes « sociaux », industrie intelligente, robotique dite « de foyer » (家用机器人), véhicules autonomes.

Développement de la 5G

Le ministère de l’industrie publie le plan d’action pour le “projet 512, 5G + Internet industriel” – MIIT – 22 novembre, accédé le 30 novembre Ce plan, disponible en entier dans l’article, vise à disposer en 2022 de technologies, projets pilotes, solutions réseaux et logicielles pour l’application de la 5G dans l’industrie. Parmi les axes prioritaires : la standardisation des technologies, les travaux en matière de “multi-access edge computing”, en matière d’automate programmables industriels et 5G, de “distributed control system”. Une section du plan est en outre consacré aux travaux sur les questions de sécurité.

Nouveaux développements dans la construction et l’utilisation partagée des infrastructures 5G de Pékin – 工信微报 – 19 novembre – accédé le 28 novembre  Les principaux opérateurs chinois (China Mobile et China Unicom) travaillent ensemble et partagent la construction et le réseau de leurs stations 5G, permettant ainsi de faire passer la couverture 5G passe de 7 à 9% dans la capitale. Notons que cette coopération est “provoquée” par les consignes politiques, d’après le communiqué du ministère, elle serait néanmoins avancée : avec la mise en commun de matériels et une planification commune des stations. 

Collecte de cas d’études d’applications des technologies de l’IA et des big data dans le domaine de la sécurité publique – 人工智能产业发展联盟AIIA – 27 novembre, accédé le 1 décembre Afin d’appliquer les demandes énoncées par Xi Jinping dans le cadre d’un discours portant sur le travail à effectuer en matière de sécurité intérieure, l’Alliance pour le développement de l’Industrie de l’Intelligence Artificielle (AIIA) prépare une liste des applications de l’IA et des Big Data en matière de sécurité publique. La liste des domaines d’intérêts (non exhaustives) inclut notamment les applications de ces technologies dans le cadre d’enquête, de la cybersécurité, de l’anti-terrorisme, la prévention et le contrôle des troubles publiques, la gestion du trafic et des transports, la lutte contre les drogues, etc. Cette collecte de cas d’études (provenant des membres de l’association) sera inclus dans un livre sur le sujet à destination des organes de la sécurité publique. (L’article inclut un lien vers les détails demandés pour les cas d’étude)

Tendances & actualités de la filière

Wang Jianmin (Qinghua) : “les logiciels big data aident à la transformation numérique de l’industrie” – 雷锋网 – 25 novembre, accédé le 30 novembre Wang Jianmin (王建民) est directeur de l’Institut logiciel de Tsinghua, sous-directeur de l’Institut d’étude de l’information (信息学), et directeur du centre de recherche sur les Big Data (大数据研究中心). Wang Jianmin est intervenu dans le cadre d’une conférence donnée à Shenzhen le 22 novembre sur l’IoT et l’industrie intelligente. Sa conférence en quatre parties est disponible en entier dans l’article. Dans une première partie, il introduit le modèle le pertinent selon lui pour développer l’industrie intelligente, qui doit à terme amener à une intégration organique de l’homme et la machine (人和装备之间的有机融合). Dans la seconde, il présente les technologies de logiciels Big Data (大数据软件技术), visant à intégrer les quatre composantes des Big Data (大数据四个内涵), tandis que la troisième partie parle des applications concrètes des Big Data industrielles. L’article contient plusieurs infographies intéressantes.

Tencent et la bataille décisive du “newsfeed” – 虎嗅APP19 novembre 2019, accédé le 23 novembre Le 18 novembre, Tencent a publié une mise à jour de son “newsfeed” en proposant un nouvel agrégateur, disponible comme application indépendante ou mini-programme WeChat, QQ, et QQBrowser : “Tencent Viewpoint” (腾讯看点). Tencent Viewpoint est un agrégateur : son rôle est de regrouper les flux de contenus provenant de plusieurs plateformes : QQWatch (QQ看点) ; Daily Express (天天快报) ou encore “Watch” (看点视频). L’enjeu est de taille : si Bytedance avec Jinri Toutiao (今日头条 – 120 millions de DAU – Daily Average User) a dominé les applications proposant des flux d’actualités personnalisés, c’est aujourd’hui l’application Baidu (recherche & newsfeed) qui mène la course avec 200 millions de DAU. Pour Tencent, Viewpoint devrait pouvoir réunir 185 millions de DAU et donc augmenter significativement ses revenus publicitaires. Surtout, l’article note que derrière cette intégration de contenu, Tencent a réorganisé ses équipes : les équipes gérant les contenus des applications mentionnées précédemment étaient éclatées entre différents groupes : elles sont désormais regroupées. Reste finalement, selon les dirigeants du groupe, la question de la synthèse entre ce service de “content provider” et l’utilisation de média social qu’ont les gens de WeChat : “l’écosystème de contenu de Tencent n’est pas encore entièrement convergent et ne partage pas les mêmes technologies”.

L’utilisation toujours plus intégrée et extensive de l’IA – MOST – 19 novembreaccédé le 26 novembre Article originalement publié dans le Quotidien du Peuple. Article classique des médias officiels, sur l’utilisation de l’IA dans différents domaines industriels ou sociaux, vantant ainsi les avancées permis. Parmi les exemples intéressants : des lunettes de réalités augmentées produites par Lenovo seraient utilisées dans la construction du C919 (l’avion de ligne chinois), notamment pour les branchements des 15000 câbles de l’appareil. Les lunettes identifient les câbles et aideraient l’humain dans les connexions, le tout étant enregistré et stocké dans le cloud. Une entreprise de vêtement utilise xiaobing (Microsoft – 微软小冰) pour dessiner ses motifs ; Lenovo a aussi développé un système de traçabilité pour les fruits de mers, etc.

Entreprises

Tencent

“Venez construire avec Tencent la ville du futur” – 腾讯研究院 – 26 novembre, accédé le 30 novembre Il ne s’agit pas d’un article mais d’une promotion de l’accélérateur de startup de Tencent dédié aux smart city. Plusieurs startups seront intégrées, pourront bénéficier des ressources de l’entreprise et l’accès à des financements Série C et B. L’article lance donc l’appel à projet, dans des domaines allant de la santé, les transports, la sécurité publique, etc. On trouve un organigramme de l’équipe de l’équipe de l’accélérateur en fin de page.

Le portfolio de Tencent dans les marchés émergents – 36 – 15 août 2019 – consulté le 18 novembre De même, la version “outremer” de 36Kr présente une série d’infographie sur les entreprises dans lesquelles a investi Tencent. – NB : les colonnes des tableaux originales sont, dans cet ordre : nom de l’entreprise, date de l’investissement, « funding round », secteur d’activité, dernière valorisation, siège social.

Alibaba

Le concept de plateforme intermédiaire d’exploitation des données (数据中台) d’Alibaba (AI科技大本营)18 novembre, accédé le 30 novembre L’article reprend le concept de PACE Layer introduit par Gartner (voir le lien), qui divise les logiciels entre différentes strates en fonction de leur rapidité d’évolution et des fonctions qui leur sont associées (record, différenciation, innovation). Transposé à l’industrie de l’exploitation des données, le noyau des modèles de données et le travail de protection font partie de la strate d’évolution lente, tandis que les innovations introduites par les entreprises et l’évolution des exigences quant aux données sont très rapides. La création d’une plateforme intermédiaire vise à combler ce hiatus entre l’exploitation des données (dont la vitesse demeure insuffisante) et leur utilisation. Cette plateforme répondrait à 3 types de problèmes :

  1. l’efficience : pourquoi la mise un jour d’un formulaire par exploitation de données peut-elle prendre jusqu’à 10 jours et est-elle impossible à effectuer instantanément ? Les moindres vérifications sont extrêmement chronophages
  2. les problèmes de coopération : selon les projets, certaines exploitations de données sont très similaires et pourraient être mises en commun, ce qui est empêché par un fonctionnement en silo par projets
  3. les problèmes de capacité : les développeurs d’applications sont bien plus nombreux que les data développeurs.

La plateforme développée par Alibaba pour son écosystème (qui comprend entre autres les entreprises Taobao, Tmall, Hema …) répond à cet objectif de mise en commun de l’exploitation et de la valorisation à travers une plateforme intermédiaire composée de trois systèmes : OneData (mise en commun des données), OneEntity (extraction de données), OneService (transformation des données valorisées en produit)

On peut penser qu’Alibaba cherche à développer un tel produit pour ne plus avoir à passer par Oracle. Oracle avait, en mai 2019, fermé un centre R&D et licencié plus de 1600 employés en Chine (voir SupChina)

Le portfolio d’Alibaba dans les marchés émergents – 36 – 18 novembre – consulté le 18 novembre La version “outremer” de 36Kr présente une série d’infographie sur les entreprises dans lesquelles a investi Alibaba. Pour reprendre dans un tableau les principales entreprises. NB : les colonnes des tableaux sont, dans cet ordre : nom de l’entreprise, date de l’investissement, « funding round », secteur d’activité, dernière valorisation, siège social.

Huawei

Huawei a encore donné un coup d’accélérateur au cloud computing – 虎嗅APP – 18 novembre, accédé le 29 novembre Selon Huxiu, la prochaine révolution dans le Cloud va être la combinaison de la 5G, de l’IA et du Cloud. Or, Huawei semble avoir déjà bien préparé sa stratégie pour répondre aux besoins des industriels, avec son système d’exploitation IA dédié au Cloud : Alkaid (瑶光智慧云脑).

Huawei a présenté 5 caractéristiques à son logiciel : 

  • Une gestion de tous les domaines (all domaine dispatch – 全域调度), solution adaptée à l’IoT et à la 5G où il faut gérer efficacement les milliers de liens et connexions entre les différents hardwares et équipements
  • Une gestion dynamique des consultations et de la gouvernance (动态协商与治理) qui permettra de réduire au maximum la latence (?)
  • Optimisation multi-objectif (多目标优化), pour optimiser automatiquement la structure plus complexe du réseau.
  • “la mise en relation intelligente de différentes forces de calculs” (多样算力智能匹配) : l’intelligence artificielle doit être mesure d’affecter des puissances de calculs différentes à différents moments
  • “full stack credibility” (全栈可信), en se reposant sur toute la gamme de produit certifié Huawei, en particulier la base Kunpeng (鲲鹏生态圈 – voir spécifications)

Par ailleurs, l’entreprise avance d’autres avantages comme : 

  • Une latence d’au maximum 5 milliseconde, une réduction des coûts de la bande passante et une meilleure efficacité de déploiement du service
  • Une capacité de décision et d’ordonnancement mesurée en milliseconde, des capacités de processing IO (IO处理能力) mesurée en microsecondes.
  • Utilise l’algorithme de construction de modèle conçu par Huawei A-DNN, le training cluster ATLAS-900 pour résoudre les problèmes d’optimisation multi-target
  • Utilisation des de la gamme des composants kunpeng et shenpeng (昇腾 – voir détails) en fonction des besoins du clients
  • Plus de 50 certifications de compliance mondiale.

Le ‘training cluster’ Atlas 900 de Huawei utilisé pour la première fois dans un supercalculateur – 雷锋网 – 30 novembre, accédé le 30 novembre Huawei avait présenté Atlas 900 il y a deux mois. Le 29 novembre, l’entreprise et le laboratoire Pengcheng (鹏城实验室) ont présenté le système fondamental Pengcheng Cloud Brain II (鹏城云脑II) : c’est la première application extérieure d’Atlas 900. C’est aussi, selon Leifeng, une confirmation pour la stratégie de développement du processeur kunpeng (鲲鹏生态圈) et Ascend (昇腾). Atlas 900 est construit autour de milliers de processeur IA Ascend 910 interconnectés. Chaque Ascend 910 dispose de 32 “DaVinci AI Core” (达芬奇AI Core – voir à ce sujet l’article de Sina qui décrit les travaux de Huawei sur cette architecture. En août 2019, Huawei avait ainsi présenté ses CPU Kirin 810, optimisés pour le calcul matriciel). Chaque processeur peut fournir une puissance de calcul de 256TFLOPS, et au total 256P~1024P FLOPS. Atlas 900, utilisé dans le cadre du projet SKA, serait le plus rapide de sa catégorie. Pengcheng Cloud Brain est un système de smart city qui serait utilisé par la ville de Shenzhen, permettant de traiter les informations émanant de différentes agences et services municipaux.

Xiaomi

Comment Xiaomi veut-il sécuriser ses produits IoT – 雷锋网 – 30 novembre, accédé le 03 décembre Présentation de la sécurité et question réponses avec le CSO Chen Yangjia (陈洋家)de Xiaomi : sécuriser les équipements IoT, en particulier à destination des consommateurs est une priorité pour le groupe. Pour faciliter la tâche, Xiaomi a notamment décidé d’ouvrir sa plateforme IoT (voir le guide développeur sur le site de la plateforme) aux autres développeurs et permettre à des partenaires de confiance de travailler à la sécurité avec l’entreprise. Néanmoins, la quantité d’équipements connectés de Xiaomi impose aussi d’autres mesures :

  • L’entreprise dispose de son propre centre de réaction d’urgence (SRC) pour ainsi des “chapeaux blancs” (pentesters, hackers) à soumettre les vulnérabilités trouvées. Le journaliste se demande si ces personnes sont rémunérées en RMB ou USD.
  • L’entreprise d’un nouveau système de protection des données et de sécurité automatisé, “MiEye”, qui permet de lancer des scans rapides des produits et solutions des clients. MiEye est “capable de conduire des détections distribuées à grande échelle et de manière ininterrompue”.
  • Pour les appareils connectés en bluetooth, ils utilisent un autre programme appelé “BlueEye”. Enfin, un moteur mobile de détection, APKScan est aussi utilisé.

Ces différents éléments sont finalement fusionnés au sein d’une même plateforme de détection et protection des informations personnelles, comprenant les moteurs de cloud computing, les nœuds multinationaux (多国节点), les moteurs de routage, BlueEye, les moteurs de téléphonie mobile, APKScan et FirmwareScan.

See Also

Zoom sur la plateforme IoT de Xiaomiguide en ligne

La plateforme IoT de Xiaomi est donc ouverte en partie aux développeurs, en l’occurrence, uniquement aux développeurs d’entreprises chinoises et pas aux individus (d’après son site). Le guide interactif comprend plusieurs sections : guide d’utilisation de la plateforme (平台使用指南) ; guide de code embedded (嵌入式开发指南) ; « cloud to cloud development guide » ou encore « cloud to service », etc. Chacune de ces sections renvoie vers d’autres.

La plateforme IoT a également sa page Github (MiEcosystem). Les principaux projets actifs concernent les usages du « low energy bluetooth » (BLE),  un projet copié de React Native (Facebook), ou encore l’intégration de hardware intelligent (Miio_open).

Jingdong

Jingdong Cloud dans la course au “gouvernement numérique” (雷锋网) – 27 novembre, consulté le 28 novembre  Toutes les entreprises chinoises du numériques se sont lancées dans le cloud et les applications gouvernementales (Sina, Tencent, Huawei et bien sûr Alibaba). Jingdong a rejoint la course à partir d’une solution proposée en 4 directions de constructions :

  • Construction d’une infrastructure intelligence (智能基本设施) autour du cloud urbain
  • Améliorer la réactivité et l’efficacité et les capacités de contrôle du service public en combinant 5G et équipements IoT (物联网设备), la transformation intelligente des équipements urbains (canalisations et réseaux électriques, administrations publiques, transports, construction)
  • En utilisant les infrastructures et services ‘intelligents’, aider et accompagner les industries traditionnelles dans leur transition numérique.
  • Intégration de donnée provenant différentes plateformes et utilisation du machine learning afin de pouvoir prédire les futurs problèmes et adapter les services urbains.

La solution “gouvernement numérique” de JD Cloud est construite autour d’un cloud urbain, d’une boîte à outils urbaine, d’une base de données centralisée, et un système de produit de client-cloud. L’objectif est d’offrir une solution “clé en main” (ou infrastructure as a service), un cloud “exclusif” (une solution hautement informatisée – 信息化 – livrée uniquement aux clients les plus importants) qui dispose de ses produits applications et extensions. Parmi les premiers clients, plusieurs villes ou quartiers ont signé des partenariats publics privés avec Jingdong. C’est le cas de Binzhou (滨州, Shandong) avec qui JD Cloud a mis au point un portail unique permettant de gérer tous les processus administratifs (en lien avec 72 départements et agences municipales) ; Xiangtan (湘潭, Hunan) ont également signé un partenariat public privé, cette fois pour améliorer les zones de développement industriel. Le site de la solution Smart City de JingDong.

Une image issue de l’article qui présente le Artificial Intelligent Operation Center (AIOC) – La qualité de l’image ne permet pas une traduction précise.

Horizon Robotics

Zhang Yongqian (Horizon Robotics)le défi de la 5G dans l’application des processeurs à intelligence artificielle périphériques – 雷锋网 – 28 novembre, accédé le 1 décembre

Dans le numéro de novembre, nous parlions d’Horizon Robotics, de ses recherches sur les processeurs AI adaptés au “edge computing” (边缘计算). Lors d’une récente conférence à Shenzhen sur l’AIoT, son vice-président Zhang Yongqian s’est penché sur la contradiction entre la masse toujours croissante de donnée créées dans les périphéries (capteurs industriels, IoT, etc.) et les limites des capacités de traitement et de bande passante. La 5G, si elle aidera probablement à résoudre une partie des problèmes de bande passante, va amplifier les besoins en capacités de traitement. Zhang Yongqian a présenté les pistes de travail d’Horizon, qui reposent sur l’intégration logicielle et hardware à travers leurs deux gammes de processeurs Sunrise (旭日) et Journey (征程). Horizon apporte une attention toute particulière à optimiser les performances de ses composants pour limiter les pertes en énergie et en puissance de calcul non utilisée. Zhou Yongqian explique qu’Horizon apporte une attention particulière aux algorithmes d’entraînements de ses puces IA. D’un point de d’ingénierie, les équipes d’Horizon utilisent un programme (统一规划) unique (?), permettant au client d’ajouter facilement leurs outils sur la couche inférieure fournie par Horizon, incluant (OTA – over the air programming & software development kit).

Articles et recherche scientifiques

(NLP) Le chemin du “knowledge graph” (知识图谱) : présent et avenir de l’extraction de relations substance / sémantique – 机器之心 – 18 novembre – consulté le 18 novembre Article basé sur les recherches du professeur Liu Zhiyuan (刘知远) (Tsinghua – centre de sciences informatique de Tsinghua) et de ses étudiants. Retrace les recherches dans le domaine des natural language processing, et en particulier appliqué au mandarin. L’article présente les principaux problèmes auxquels se sont confrontés les équipes : la masse de donnée (impossible à labelliser manuellement) ; capacités d’apprentissage ; contexte complexe ; et les relations ouvertes (开放关系问题). L’article présente ensuite des solutions ou à défaut des pistes de recherches explorées pour pallier aux problèmes mentionnés. En conclusion de l’article, l’auteur explique que les travaux mené depuis 2016 ont permis la publication et l’amélioration du toolkit “OpenNRE” (Github) ou encore FewRel (Github) – notons que les deux programmes ne sont pas terminés et ne sont pas utilisables en l’Etat, mais leur principal contributeur, un étudiant de Tsinghua (son site internet) membre de l’équipe de l’article.

Séminaire sur l’évaluation des logiciels / framework de deep learning organisé à Pékin –  人工智能产业发展联盟AIIA – publié le 18 novembre, accédé le 29 novembre Les principaux participants incluent : Huawei, OPPO, Baidu, Jingdong, Megvii, SenseTime, la CASIC, Oneflow (一流科技), China Unicom, Gridsum Holding (国双科技), dataexa (渊亭科技), et d’autres et China Academy of Information and Communications Technology (CAICT). Cette réunion vise à préparer l’évaluation des framework de deep learning, qui elle-même aura lieu en décembre pour une publication des résultats en janvier.

Quelques informations sur les invités :

  • Oneflow (一流科技) est une entreprise basée à Pékin qui propose un framework de deeplearning distribué. Fondée en 2017, ses solutions seraient utilisées dans la finance, la sécurité (安防), le cloud, les « affaires gouvernementales ». Selon un post Zhihu (Quora chinois), la plateforme proposée par Oneflow est utilisée dans le cas de « large scale scenario», mais plusieurs commentaires indiquent que la solution n’est pas encore en mesure de remplacer Tensorflow.
  • Gridsum Holding (国双科技) est une entreprise de logicielle fondée en 2005 et basée à Pékin. L’entreprise se présente comme un leader des solutions de big data et intelligence artificielle à grande échelle. L’entreprise est listée au NASDAQ depuis 2016. Gridsum compte de nombreux clients privés (Nike, Procter & Gamble, China Southern Airline, Dagang Oil & Gasfield) ou institutionnels (la Cour suprême, plusieurs milliers de sites gouvernementaux).
  • Dataexa (渊亭科技) est une entreprise « d’intelligence cognitive » (知识智能) fondée en 2014, qui se targue d’offrir des solutions « AI + industrie » (AI + 行业). Ses produits incluent « DataExa-Sati cognitive intelligence platform – 认知智能平台) », « une plateforme intermédiaire automatisée DataExa Insight » – 自动化AI中台(DataExa-Insight人工智能中), une plateforme de question-réponse intelligente « DataExa – Maya », une plateforme NLP « DataExa Kamala ». Le 29 novembre, l’entreprise a levé 100 millions de RMB (12 millions d’€). Ses clients incluent notamment plusieurs services de sécurités publiques (公安部) mais aussi militaires (armée de terre, de l’air et le département équipements et R&D de la CMC)

Recherche sur les règles de compétition pour les datas entre entreprises – Tencent Research Lab – 25 novembre – accédé le 30 novembre Une longue publication de l’Institut de Recherche de Tencent sur la compétition inéquitable entre les entreprises au niveau de l’acquisition et l’utilisation des datas. Selon Tencent, le risque et que cette compétition inéquitable entre les entreprises pose problème pour le développement de la filière et nuise au développement. L’entreprise vise notamment les entreprises qui collectent et utilisent des d’autres personnes ou entreprises illégalement. Dans le corps de ce long article, il est question de la situation légale en Chine et à l’étranger, notamment sur les crawlers ou les possibilités de “opt-out” du suivi par les moteurs de recherche

Compétition de voitures autonomes à Changshu – 人工智能产业发展联盟AIIA – 18 novembre, accédé le 1er décembre  La compétition a été lancée le 16, avec 25 équipes participantes. La compétition prévoyait différents types de parcours (urbains, avec ou sans autres voitures (avec conducteurs), intersections, feux rouges, évitement de piéton imprévus, etc. etc. mais aussi à la campagne). Un groupe de voiture pouvait utiliser le signal GPS quand l’autre n’avait pas le droit. Les étapes qui ont porté problème aux voitures incluent : des travaux forçant les voitures à se reporter sur la voie de gauche alors que la signalétique au sol interdit les dépassements (cette étape aurait été particulièrement dure pour certains véhicules); simulation de pluie qui a envoyé certaines voitures dans le décor ou les a rendus “ivres”, avec une conduite erratique. La phase où les voitures devaient se garer dans un parking souterrain a vu énormément d’abandon.

Nouvel application open source de Tencent : TubeMQ AI科技大本营 – 19 novembre, accédé le 30 novembre  Tencent MQ est un système middleware (intergiciel) distribué d’information (分布式消息中间件系统 – MQ), qui se spécialise sur le stockage et la transmission haute performance de grandes quantités de données. D’après l’article, il a comme avantage comparatif de bonnes performances et une grande stabilité dans les situations impliquant de très grandes quantités de données pour un cout plus bas que d’autres plateformes open-source. TubeMQ est aujourd’hui utilisé dans WeChat, Tencent Advertising, Tencent Games, etc. Lien vers Github. L’article présente les fonctionnalités du logiciel et propose une comparaison avec Kafka, autre plateforme open source du même type.

Brèves & événements

Qi’anxin et l’université de Jilin signent un accord pour la création d’un nouveau centre pour la cybersécurité – 中国新闻网 – publié le 4 décembre, accédé le 5 décembre – Qi’anxin, l’un des champions nationaux chinois en matière de cybersécurité, a signé cet accord le 4 décembre. L’entreprise fournira un million de RMB (120.000€) pour soutenir l’Institut.

 Fin de la compétition sur des technologies avancées – MIIT – 22 novembre – consulté le 1er décembre La “2019 China Advanced Technology Transformation and Application Competition” a tenu sa conférence de clôture le 22 décembre. Un millier de projets dans des domaines variés comme la nouvelle génération de technologies de l’information, les matériaux avancés, l’aérospatiale, l’industrie intelligente étaient en lice. Au final, les autorités ont décerné 6 médailles d’or, 12 médailles d’argent, 24 médailles de bronze. 30 contrats d’une valeur total de 3,2 milliards de RMB (400 millions d’€). Notons que si l’article ne précise pas les noms des lauréats, parmi les différents ministères organisateurs se trouve le bureau pour l’intégration civilo-militaire du ministère de l’industrie.

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