Simuler le jugement humain
Fondé sur un réseau neuronal, un algorithme ayant recours à du deep learning (apprentissage profond) utilise les données d’évaluation fournies par les humains. Dans un second temps, son objectif est de prédire les images qu’un utilisateur type est susceptible de juger techniquement ou esthétiquement attrayantes.
L’IA a plus d’un tour dans son sac, puisque Google explique même qu’il est capable d’éditer intelligemment des photos, d’en améliorer la qualité, ou d’en éliminer les erreurs visuelles perçues. Cette fois-ci, les modifications sont basées sur des recommandations générales de niveaux optimums de luminosité, contraste, surbrillance, et ombres.
Pour juger de l’esthétique de nouvelles images, l’IA s’appuie sur des photos de référence similaires si elles sont disponibles. Dans le cas contraire, elle utilise des “modèles statistiques” pour prédire la qualité de l’image. Le but est d’obtenir un score de qualité qui correspondra à celui de la perception humaine. Pour le moment, les résultats sont prometteurs, puisque Google a constaté que les notes attribuées par l’IA sont semblables à celles des évaluateurs humains.
Un jour, l’entreprise espère que l’intelligence artificielle pourra aider les utilisateurs à trouver les meilleures photos parmi beaucoup d’autres. Mais pour l’instant, ces projets restent en interne comme preuves de travaux de recherches.
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Personnellement, l’idée ne me semble pas forcement excellente puisque l’on effectue sur Google des recherches images pour raisons différentes, on ne cherche pas systématiquement du beau.
Du coup, ça va perturber de beaucoup notre façon de chercher ou bien de devoir effectuer la recherche en anonyme pour ne pas avoir de résultats pollués par les recherches antérieures.