Découvrez Binit : la startup qui transforme votre poubelle en objet connecté
Un gadget AI qui va révolutionner le tri des déchets ménagers
Les tentatives précoces de créer du matériel dédié pour stocker l’intelligence artificielle ont été critiquées comme étant un peu médiocres. Mais voici un gadget AI en préparation qui concerne les déchets, littéralement : la startup finlandaise Binit applique les capacités de traitement d’image des modèles de langage de grande taille (LLMs) au suivi des déchets ménagers.
Le traçage des déchets ménagers, un domaine inexploité
Le recyclage des déchets que nous jetons pour améliorer l’efficacité au niveau municipal ou commercial a attiré l’attention des entrepreneurs depuis un certain temps maintenant. Mais le fondateur de Binit, Borut Grgic, estime que le suivi des déchets ménagers est un domaine inexploité.
Un dispositif de suivi de déchets révolutionnaire
“Nous produisons le premier suivi des déchets ménagers”, déclare-t-il, comparant le futur gadget AI à un tracker de sommeil mais pour vos habitudes de jet de déchets. “Il s’agit d’une technologie de vision par caméra soutenue par un réseau neuronal. Nous exploitons donc les LLMs pour la reconnaissance des objets réguliers de déchets ménagers.”
La startup en phase de démarrage, fondée pendant la pandémie et ayant levé près de 3 millions de dollars d’un investisseur providentiel, développe un matériel AI conçu pour être installé (et être esthétique) dans la cuisine, monté sur un placard ou un mur près de l’endroit où se déroule l’action liée à la poubelle. Le gadget alimenté par batterie est équipé de caméras et d’autres capteurs pour pouvoir se réveiller lorsque quelqu’un est à proximité, leur permettant de scanner les articles avant de les jeter.
Des fonctionnalités impressionnantes basées sur l’IA
Grgic affirme qu’ils s’appuient sur l’intégration de LLMs commerciaux – principalement le GPT d’OpenAI – pour la reconnaissance d’image. Binit suit ensuite ce que le ménage jette, fournissant des analyses, des retours et des éléments de gamification via une application, comme un score de déchets hebdomadaire, visant à encourager les utilisateurs à réduire la quantité jetée.
Le fondateur de Binit affirme qu’il ne sait “pas du tout” pourquoi cela fonctionne si bien. C’est une précision incroyable, suggérant que la performance élevée obtenue lors des tests avec le modèle d’OpenAI pourrait être attribuable aux objets scannés étant “des objets courants”.
Un potentiel pour changer les habitudes
Pendant les tests aux États-Unis, Binit a également indiqué qu’ils avaient observé une réduction d’environ 40% des déchets de poubelle mixtes lorsque les utilisateurs interagissaient avec la transparence des déchets fournie par le produit. Ils pensent que leur approche de transparence et de gamification peut aider les gens à transformer des habitudes ancrées.
Binit veut que son application soit un endroit où les utilisateurs obtiennent à la fois des analyses et des informations pour les aider à réduire la quantité jetée. Grgic explique qu’ils envisagent également d’utiliser les LLMs pour des suggestions – en tenant compte de l’emplacement de l’utilisateur pour personnaliser les recommandations.
Source : techcrunch.com
