Une paire de chercheurs à Taïwan a développé un système d'intelligence artificielle pour filtrer les notifications push des smartphones, permettant ainsi uniquement ceux que l'utilisateur veut. Dans un article téléchargé sur le arXiv serveur de préimpression, TonTon Hsien-De Huang et Hung-Yu Kao décrivent leur système et comment il a été développé et testé.

Les notifications push sont des messages que les utilisateurs reçoivent des applications. Le problème est que ces applications ne sont généralement pas dotées de beaucoup d'intelligence. Ils envoient des alertes sans considération d'utilité ou d'urgence, ce qui amène de nombreux utilisateurs à les ignorer ou à les désactiver. Dans ce nouvel effort, les chercheurs ont cherché à rectifier ce problème en introduisant l'IA dans l'équation, grâce à un algorithme qu'ils ont développé pour fonctionner sur un réseau d'apprentissage en profondeur.

La paire appelle leur système "Recommandation Pop-up basée sur le réseau neuronal profond (DNN) sensible à la séquence de clics", " qu'ils ont judicieusement réduit à C-3PO. Le système a appris à reconnaître les informations de notification via les données de la société Internet basée à Taïwan Leopard Mobile. Le système analyse l'historique de navigation d'un utilisateur, leurs habitudes d'achat, etc., pour en savoir plus sur les applications qui envoient des notifications. Il examine ensuite l'historique de l'utilisateur en cliquant sur les notifications pour voir celles qu'il a trouvées suffisamment importantes pour être lues. Après ça, le système commence à filtrer les notifications en fonction de ce qu'il a appris, avec un peu de chance, n'autoriser que ceux qu'un utilisateur veut réellement.

En testant le système avec plusieurs applications taïwanaises, les chercheurs rapportent qu'il était capable de prédire quelles notifications les utilisateurs voulaient voir. Ils notent également que le système actuel peut être utilisé dès maintenant par les parties intéressées, bien qu'il ne soit pas encore clair si les fabricants de téléphones sont intéressés.

Les chercheurs prévoient de poursuivre leurs travaux. Ils souhaitent rendre leur système plus efficace en réduisant le nombre d'étapes nécessaires pour prendre des décisions de filtrage. Aussi, ils envisagent de voir s'il pourrait être adapté pour être utilisé par des annonceurs cherchant à mieux cibler leurs clients.

© 2018 Tech Xplore