La branche HERE de Nokia vient de racheter Medio System, une start-up spécialisée dans le traitement et l’analyse prédictive de la big data. Nokia souhaite intégrer cette technologie au sein de ses applications HERE pour prédire les besoins des utilisateurs et leur apporter des solutions cohérentes avec leur environnement.

Medio System

Nokia vient de faire savoir qu’elle allait racheter la start-up Medio System, basée à Seattle et qui emploie 60 salariés. Cette entreprise est spécialisée dans le traitement des informations et plus spécialement de ce qu’on appelle la big data. Medio System propose à ses clients professionnels de récupérer toutes les informations détenues sur les consommateurs afin de mieux prédire leur comportement. Cela peut également être du traitement de données plus objectives comme le fonctionnement d’une machine afin de prédire son état dans le futur. Finalement, l’objectif de cette technologie ressemble fortement à la solution proposée par Microsoft depuis quelques jours et qui porte le nom d’Azure Machine Learning. Avec ce rachat, Nokia souhaite améliorer ses applications HERE en proposant à l’utilisateur les informations dont il a besoin selon l’heure de la journée, son emplacement ou encore ses habitudes.

De la prédiction pour HERE

Le rachat devrait être finalisé au mois de juillet prochain. Rappelons que la branche HERE est restée chez Nokia et n’a pas été vendue à Microsoft. Avec cette acquisition, les applications HERE développées par Nokia devraient posséder des fonctionnalités innovantes qui rendraient encore plus intéressante la suite HERE du finlandais. Nokia indique en effet que le rachat permettra de développer des cartes et des services de localisation qui évoluent en fonction des habitudes de l’utilisateur. Il sera ainsi possible à l’application de proposer un restaurant lorsque l’heure du repas approche ou encore proposer un itinéraire routier en prenant en compte les habitudes de circulation de l’automobiliste ainsi que les conditions de circulation en temps réel.

Le fonctionnement ressemble également un peu à Google Now qui apprend les habitudes de utilisateur pour réaliser des actions comme proposer un itinéraire pour rentrer à la maison le vendredi soir par exemple. Les ingénieurs ont, semble-t-il, réussi à trouver comment faire parler les données.