Dans une avancée significative pour la santé personnelle et la technologie de fitness, Fitbit collabore avec la division de recherche de Google pour développer un nouveau modèle de langage (LLM) basé sur Gemini. Cette innovation vise à fournir aux utilisateurs de l’application mobile Fitbit des données personnalisées et des recommandations de santé. Le nouveau LLM, spécifiquement conçu pour Fitbit et s’appuyant sur les modèles Gemini, est entraîné à partir d’un ensemble diversifié et anonymisé de signaux de santé issus d’études de cas de recherche de haute qualité.
Selon Yossi Matias, vice-président de l’ingénierie et de la recherche chez Google, ce LLM de santé personnelle est conçu pour offrir aux utilisateurs des messages et des conseils actionnables basés sur leurs propres données. Il peut être personnalisé en fonction des objectifs de santé et de fitness ajoutés par les utilisateurs, offrant ainsi des conseils sur les entraînements et les programmes de fitness adaptés, par exemple, à la qualité du sommeil de l’utilisateur.
Google teste ces fonctionnalités d’IA dans une section expérimentale de l’application mobile Fitbit nommée Fitbit Labs, accessible aux utilisateurs payants qui pourront fournir leurs retours sur ces nouvelles fonctionnalités d’IA.
Cette initiative marque une étape importante dans la vision de Google de l’IA comme élément clé de l’avenir de la santé personnelle et de la médecine en général. Karen DeSalvo, directrice de la santé chez Google, a souligné l’importance de l’IA dans le domaine médical en déclarant : “Les médecins qui utilisent l’IA remplaceront ceux qui ne l’utilisent pas.”
Google, qui a acquis Fitbit en 2021, s’engage à protéger la vie privée des utilisateurs de Fitbit et à ne pas utiliser leurs données de santé pour leur proposer des publicités ciblées. L’entreprise explore l’utilisation de l’IA générative dans ses recherches sur la santé, mais se concentre sur une version de Gemini spécifiquement affinée pour les applications médicales, qui a obtenu environ 91% de réussite à un test de benchmark des questions de l’examen de licence médicale américain.
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