Fetch : l'application qui permet de connaître la race d'un chien
Dans l'objectif de faire des idées les plus folles et farfelues des projets concrets, Microsoft a créé une sorte de laboratoire dénommé Microsoft Garage. C'est dans ce cadre que les employés de la firme peuvent se retrouver pour travailler sur des projets annexes à leur activité principale. La dernière idée en date mise au point est une application dénommée Fetch. Celle ci permet de déterminer la race d'un chien. Elle a aussi un côté ludique et amusant puisqu'elle peut faire correspondre un visage humain à une espèce précise de chien.
Mieux connaître un chien avec Fetch
Application uniquement disponible sur des appareils Apple, Fetch permet à l'aide d'une photo de déterminer la race d'un chien. Connectée aux serveurs de Microsoft, l'application va non seulement déterminer l'espèce à laquelle appartient l'animal sur photo, mais aussi préciser s'il est issu d'un croisement ou non. Si tel est le cas, le pourcentage de chaque race s'affiche. Les résultats obtenus étant fiables, Fetch s'avère être un bon moyen de ne pas se faire berner sur les croisements d'un chien qu'on souhaiterait avoir. Pour celles des personnes qui ne disposent pas d'un appareil Apple, il est possible d'obtenir les mêmes informations en passant par le site web www.what-dog.net.
Le côté ludique de Fetch
Si les employés de Microsoft ont voulu créer une application pratique, ils ont voulu aussi y ajouter un aspect fun. Il est en effet possible, en se servant d'une photo, de savoir à quelle race de chien un être humain ressemble. Totalement inutile diront certains, mais très hilarant, ce d'autant plus que des oreilles de chien sont rajoutées à la photo prise en selfie ou disponible en galerie. L'application est en ce sens divertissante, ce qui la rend d'autant plus attrayante.
Fetch est une application pratique dotée d'un aspect ludique. Mais au delà de ces éléments, l'application qui pour le moment passe uniquement par le Cloud permet à Microsoft de travailler son algorithme et de démontrer que la machine learning peut être pratique et s'étendre à divers domaines de la vie.
