Les premières tentatives de fabrication de matériel dédié pour abriter l'intelligence artificielle ont été critiquées comme étant un peu médiocres. Mais voici un gadget en cours de création tout à fait utile, littéralement : la start-up finlandaise Binit applique les capacités de traitement d'image des grands modèles de langage (LLMs) au suivi des ordures ménagères.
L'IA pour trier les choses que nous jetons pour augmenter l'efficacité du recyclage au niveau municipal ou commercial a suscité l'intérêt des entrepreneurs depuis un certain temps maintenant (voir des start-ups comme Greyparrot, TrashBot, Glacier). Mais le fondateur de Binit, Borut Grgic, estime que le suivi des déchets ménagers est un territoire inexploité.
"Nous produisons le premier suivi des déchets ménagers", explique-t-il à TechCrunch, comparant le futur gadget d'IA à un tracker de sommeil mais pour vos habitudes de jeter des ordures. "Il s'agit d'une technologie de vision par caméra soutenue par un réseau neuronal. Nous utilisons donc les LLMs pour la reconnaissance des objets réguliers des déchets ménagers."
La start-up en phase d'amorçage, fondée pendant la pandémie et ayant recueilli près de 3 millions de dollars d'un investisseur providentiel, construit un matériel d'IA conçu pour vivre (et avoir l'air cool) dans la cuisine - monté sur un placard ou un mur près de l'endroit où se trouve la poubelle. Le gadget alimenté par batterie est doté de caméras et d'autres capteurs afin de pouvoir se réveiller quand quelqu'un est à proximité, lui permettant de scanner les objets avant qu'ils ne soient jetés à la poubelle.
Grgic affirme qu'ils comptent sur l'intégration avec des LLMs commerciaux - principalement le GPT d'OpenAI - pour faire de la reconnaissance d'image. Binit suit ensuite ce que le ménage jette - fournissant des analyses, des commentaires et une gamification via une application, tels qu'un score de déchets hebdomadaire, le tout dans le but d'encourager les utilisateurs à réduire la quantité jetée.
L'équipe a initialement tenté de former son propre modèle d'IA pour reconnaître les déchets, mais la précision était faible (environ 40%). Ils ont donc adhéré à l'idée d'utiliser les capacités de reconnaissance d'image d'OpenAI. Grgic affirme qu'ils obtiennent une reconnaissance des déchets qui est presque précise à 98% après avoir intégré le LLM.
Le fondateur de Binit dit qu'il n'a "aucune idée" pourquoi cela fonctionne si bien. Il n'est pas clair si beaucoup d'images d'ordures étaient dans les données d'entraînement d'OpenAI ou s'il est simplement capable de reconnaître beaucoup de choses en raison du volume de données dans lequel il a été entraîné. "C'est une précision incroyable", affirme-t-il, suggérant que la haute performance qu'ils ont obtenue lors des tests avec le modèle d'OpenAI pourrait être due aux articles scannés étant des "objets communs".
"Il est même capable de dire, avec une relative précision, si une tasse à café a une doublure, car il reconnaît la marque", continue-t-il, ajoutant : "Donc, essentiellement, ce que nous demandons à l'utilisateur de faire est de passer l'objet devant la caméra. Donc cela les force à le stabiliser devant la caméra pendant un petit moment. À ce moment-là, la caméra capture l'image sous tous les angles."
Les données sur les déchets scannés par les utilisateurs sont téléchargées dans le cloud où Binit est capable de les analyser et de générer des retours pour les utilisateurs. Les analyses de base seront gratuites, mais elle prévoit d'introduire des fonctionnalités premium via un abonnement.
La start-up se positionne également pour devenir un fournisseur de données sur les choses que les gens jettent - ce qui pourrait être une information précieuse pour des entités comme l'entité de l'emballage, en supposant qu'elle puisse augmenter son utilisation.
Cependant, une critique évidente est : les gens ont-ils vraiment besoin d'un gadget high-tech pour leur dire qu'ils jettent trop de plastique ? Ne savons-nous pas tous ce que nous consommons - et que nous devons essayer de ne pas générer autant de déchets ?
"Ce sont des habitudes", soutient-il. "Je pense que nous en sommes conscients - mais nous n'agissons pas nécessairement dessus."
"Nous savons également qu'il est probablement bon de dormir, mais ensuite je mets un dispositif de suivi du sommeil et je dors beaucoup plus, même s'il ne m'a rien appris que je ne savais pas déjà."
Pendant les tests aux États-Unis, Binit affirme également avoir vu une réduction d'environ 40% des déchets mélangés lorsque les utilisateurs se sont impliqués avec la transparence des déchets fournie par le produit. Il estime donc que son approche de transparence et de gamification peut aider les gens à transformer des habitudes ancrées.
Binit veut que l'application soit un lieu où les utilisateurs obtiennent à la fois des analyses et des informations pour les aider à réduire ce qu'ils jettent. Pour ce dernier, Grgic dit qu'ils prévoient également de tirer parti des LLMs pour faire des suggestions - en tenant compte de l'emplacement de l'utilisateur pour personnaliser les recommandations.
"La manière dont cela fonctionne, c'est - prenons l'emballage, par exemple - donc à chaque emballage que l'utilisateur scanne, une petite carte se forme dans votre application et sur cette carte, il est indiqué ce que vous avez jeté [par exemple une bouteille en plastique]… et dans votre région voici des alternatives que vous pourriez considérer pour réduire votre consommation de plastique", explique-t-il.
Il voit également des possibilités de partenariats, par exemple avec des influenceurs de la réduction du gaspillage alimentaire.
Grgic soutient qu'une autre nouveauté du produit est qu'il est "anti-consommation débridée", comme il le dit. La start-up s'aligne sur la prise de conscience croissante et l'action de durabilité. Un sentiment selon lequel notre culture jetable de consommation à usage unique doit être abandonnée, et remplacée par une consommation plus consciente, un réutilisation et recyclage, pour protéger l'environnement pour les générations futures.
"J'ai l'impression que nous sommes à l'aube de [quelque chose]", suggère-t-il. "Je pense que les gens commencent à se poser les questions : Est-il vraiment nécessaire de tout jeter ? Ou pouvons-nous commencer à penser à réparer [et réutiliser] ?"
Pourrait le cas d'utilisation de Binit être juste une application smartphone, cependant ? Grgic soutient que cela dépend. Il dit que certains ménages sont heureux d'utiliser un smartphone dans la cuisine lorsqu'ils pourraient avoir les mains sales pendant la préparation des repas, par exemple, mais d'autres voient de la valeur à avoir un scanner de poubelle dédié et mains libres.
Il convient de noter qu'ils prévoient également d'offrir la fonction de numérisation via leur application gratuitement, donc ils proposeront les deux options.
Jusqu'à présent, la start-up a testé son scanner de déchets AI dans cinq villes à travers les États-Unis (NYC ; Austin, Texas ; San Francisco ; Oakland et Miami) et quatre en Europe (Paris, Helsinki, Lisbonne et Ljubljana, en Slovaquie, d'où Grgic est originaire).
Il dit qu'ils travaillent vers un lancement commercial cet automne - probablement aux États-Unis. Le point de prix qu'ils visent pour le matériel d'IA est d'environ 199 $, qu'il décrit comme le "point idéal" pour les appareils intelligents domestiques.
