December 23, 2016

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Les gens qui tiennent ce discours pensent que le cinéma est un jeu à somme nulle. Pour eux, un spectateur de cinéma ne sera pas un consommateur de vidéo et inversement. Ils considèrent le marché du cinéma en salle comme la somme du potentiel de chacun des films. C’est complètement faux. Seuls surnagent les plus gros films. L’exploitation renforce cette course en avant : dans un complexe, on peut voir trois ou quatre salles qui proposent le même film quand il sort pour engranger le maximum de spectateurs. La notion de chronologie des médias, c’est-à-dire la pratique selon laquelle un film sort d’abord en salle, puis au bout de quatre mois en DVD ou en VOD, est-elle tenable ?
Cette fenêtre n’est utilisée qu’au tiers. Sur les quatre mois, seulement cinq à huit semaines sont utilisées par les salles. Dès que les entrées fléchissent, le film n’est plus programmé. Il reste trois mois vides où le film n’est ni en salles et pas encore disponible en vidéo et c’est un boulevard pour le piratage. Si la gratuité est une des motivations de la piraterie, la disponibilité l’est au moins tout autant.

Je ne suis pas contre la chronologie des médias. Comme père, je trouve très bien qu’il y ait du désir créé par le manque, que tout ne soit pas disponible tout de suite. Mais, comme marketer, je suis pragmatique, et je vois que les internautes ne supportent plus la frustration et le manque. Si vous les empêchez de voir un film, leur envie se reporte sur autre chose et c’est alors une occasion manquée pour un film. C’est particulièrement vrai pour les films fragiles avec des budgets de distribution réduit. Pour eux, il vaudrait mieux concentrer l’effort de marketing plutôt que de le diluer.

Comment mieux valoriser la salle ? En en faisant un lieu d’exception ?
De plus en plus, le cinéma est avant tout une expérience sociale peut-être plus que "cinéphilique". Cela a un effet sur son univers concurrentiel. Une VOD on la regarde seul dans son salon. A l’inverse, quand les jeunes décident d’aller au cinéma, ils décident d’abord qu’ils vont au cinéma avec des amis, plutôt qu’au restaurant ou au stade et choisissent alors le film.
En ne prenant pas la pleine mesure de cette dimension sociale, certains professionnels se considèrent trop attaqués par toute atteinte à la fenêtre d’exclusivité qui bénéficierait à la VOD par exemple. D’autre part, ils sous-estiment peut être la concurrence des bars, des théâtres, du concert, du stade, soit toutes les autres formes d’expérience sociale que les jeunes peuvent choisir à la place d’aller au cinéma. Alors qu’ils devraient être les premiers publics du cinéma - c’est à cet âge là que j’ai construit mon amour du cinéma - les jeunes s’en détournent aujourd’hui.La vague d'innovation portée par l'intelligence artificielle tourne principalement autour de nouvelles méthodes apparues ces dernières années, baptisées Deep Learning. Mais cette révolution s'accompagne aussi d'un changement de paradigme au niveau hardware, avec l'utilisation de puces graphiques en lieu et place des processeurs traditionnels. Un changement poussé par NVidia, acteur majeur du secteur des cartes graphiques, qui lorgne désormais sur le marché du véhicule autonome.
Au cÅ“ur de la résurgence de l'intelligence artificielle en tant que tendance technologique majeure, on trouve le Deep Learning. Ces méthodes d'apprentissage profond ont notamment permis de rapides progrès dans les domaines de la reconnaissance faciale et vocale, de la vision par ordinateur et du traitement automatisé du langage. Mais il y a une autre facette à ces développements : l'augmentation ininterrompue de la puissance de calcul disponible depuis 20 ans. Sur ce plan, un acteur se démarque largement des autres : NVidia.

Créé en 1993 à Santa Clara (Californie), NVidia est un spécialiste des processeurs graphiques, dits GPU (Graphics Processing Unit) par opposition aux processeurs à usage général, dits CPU (Central Processing Unit). Ces puces sont spécialisées dans les calculs liés à l'affichage de graphismes 3D, qui nécessitent de très grandes capacités de traitement. Jusqu'à présent, leur principal marché a été celui du jeu vidéo ou des machines dédiées à la création graphique. Mais leur structure est aussi particulièrement adaptée au traitement parallèle de larges quantités de données, ce qui les rend idéales pour le Deep Learning. "Notre technologie permet d'effectuer des calculs 20 fois plus vite qu'avec un CPU, explique Jaap Zuiderveld, vice président de NVidia en charge de la région EMEA. Avec un système basé sur des GPU, certaines opérations qui prenaient 3 à 5 jours ne prennent plus qu'une heure."

Cette opportunité n'a pas échappé au constructeur. S'il domine avec insolence le marché des cartes graphiques haut de gamme (82% en novembre 2015) face à son rival AMD, il voit en l'avènement du Deep Learning une ouverture vers de nouveaux marchés. "Nous voulons démocratiser ces technologies, reprend Jaap Zuiderveld. Il y a trois semaines nous avons lancé le superordinateur clé-en-main le plus puissant du marché pour le Deep Learning, le DGX-1. Il tient dans une boîte, et avec ces six GPU il a plus de puissance que 300 serveurs équipés de CPU. Il prend beaucoup moins de place, et avec un prix de 130 000 euros, coûte aussi beaucoup moins cher."

UNE STRATÉGIE DE PLATE-FORME
NVidia met en avant son changement de stratégie pour expliquer cette pénétration du marché. "Notre succès n'est pas dû qu'à la qualité de nos processeurs, affirme Jaap Zuiderveld. Nous avons changé notre stratégie économique pour nous positionner en tant que plate-forme et fournir des produits au client final. Nous fournissons une pile logicielle complète pour le gaming, qui aide les développeurs à travailler plus vite. Pareil dans le monde de l'entreprise avec le DGX-1. Si vous êtes une compagnie pétrolière, vous avez des outils fournis par défaut, clé-en-main. 80% de notre travail est sur la partie logicielle."

Une approche que le fabricant décline aussi dans l'embarqué, où sa plate-forme permet à tous les types de développement de coexister, que ce soit pour de la vision par ordinateur, du traitement du langage naturel... "Ce sont les mêmes outils, précise Jaap Zuiderveld. Et il en sera de même pour l'automobile. Nous avons été très attentif au retour de nos utilisateurs." En ligne de mire : la robotique industrielle ou les drones (pour le pilotage autonome), qui implémentent de plus en plus de capteurs et nécessitent une puissance de calcul en conséquence.

CONQUÉRIR LA RECHERCHE POUR ATTEINDRE L'INDUSTRIE
NVidia cultive depuis des années ses relations avec le monde de la recherche, en particulier au travers de l'architecture CUDA (Compute Unified Device Architecture), qui permet de programmer un processeur graphique pour qu'il exécute des calculs généraux. "Aujourd'hui, plus de 300 000 personnes programment sur CUDA, détaille Jaap Zuiderveld. Ca n'arrive pas en un jour !" En France, CUDA est enseigné à six endroits et utilisé au sein de l'INRIA.Batterie pour ordinateur portable http://www.fr-batterie-portable.com

"Nous avons compris qu'il fallait être présent au niveau académique avant de l'être au niveau industriel, poursuit-il. La raison pour laquelle nos technologies sont utilisées par de grandes entreprises comme Google ou Facebook aujourd'hui, c'est parce qu'ils ont embauché des ingénieurs qui ont été familiarisés avec pendant leurs études." Pour autant, l'entreprise indique ne pas être à la recherche de partenaires spécifiques. "Nous travaillons avec tous ceux qui le veulent, et souvent on nous demande de ne pas en parler car nos clients veulent se différencier. Cela va du domaine médical, financier et même à la défense pour faire de l'analyse vidéo, de la reconnaissance faciale."

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Posted by: retrouve3 at 07:50 AM | No Comments | Add Comment
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