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Le projet Adam de Microsoft promet de reconnaître et de classer avec précision les objets dans les images

Vous voyez un oiseau qui se promène dans votre jardin, mais vous ne savez pas à quelle espèce il appartient. Que faites-vous ? Sortez le smartphone de votre poche, pointez l’appareil photo de l’appareil vers l’animal et attendez la réponse, aussi simple que cela. Ok, cela semble trop beau pour être vrai, mais Microsoft Research travaille sur un projet appelé Adam qui peut rendre des fonctionnalités comme celle-ci réelles.

Les recherches basées sur des photos ne sont pas nouvelles. Google lui-même supporte depuis longtemps ce type de recherche (allez sur Google Images et cliquez sur l’icône de la caméra dans le champ de recherche pour le tester, si vous ne l’avez jamais fait). Aucun des systèmes actuels n’est suffisamment développé pour être utilisé à grande échelle.

Avec le projet Adam, Microsoft tente de faire un pas de géant dans les techniques actuelles de reconnaissance d’images. L’idée n’est pas seulement d’identifier des objets, des environnements et autres, mais aussi de classer et de contextualiser les informations capturées.

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En d’autres termes, il ne suffit pas de reconnaître un chien sur une photo, il est important de savoir à quelle race appartient l’animal ; de même, il ne suffit pas d’informer qu’il y a une sculpture dans l’image, mais qui en est l’auteur et quel est le nom de l’œuvre.

Microsoft explique que ce type de technologie peut avoir un certain nombre d’utilitaires. Lorsque l’utilisateur prend une photo d’une assiette, par exemple, le système sera en mesure d’identifier chaque aliment présent et d’estimer la quantité de calories qu’il contient ou d’informer sur ses propriétés nutritionnelles.

Sans faire beaucoup d’efforts, nous pouvons trouver nous-mêmes d’autres applications : si vous êtes devant un cinéma, vous pouvez par exemple pointer le smartphone sur l’affiche d’un film pour voir si cela vaut la peine de le regarder.

Comme il s’agit d’un projet d’intelligence artificielle, on doit déjà vous donner le “secret” : Adam utilise un système de réseaux neuronaux pour apprendre à reconnaître des modèles au fil du temps, tout comme le cerveau humain.

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Plus précisément, le projet Adam utilise une technique algorithmique appelée “Deep Learning” qui analyse une série de niveaux de données pour apprendre à distinguer des modèles.

Microsoft comprend que le succès du projet dépend non seulement de la précision de l’identification des images, mais aussi de son temps de réponse et de son évolutivité. C’est assez évident : si Adam est une fonction future du téléphone Windows, par exemple, il est nécessaire de présenter rapidement les résultats à l’utilisateur et de prendre en charge un grand nombre de requêtes simultanées.

À cette fin, en plus de parier sur une structure basée sur le nuage, Microsoft met en œuvre une technique d’analyse d’image asynchrone. Cela signifie que le système pourra diviser la charge de traitement en plusieurs blocs et faire fonctionner chaque partie indépendamment de l’autre.

Grâce à cela, le projet Adam pourra tre jusqu’à 50 fois plus rapide que les systèmes actuels de reconnaissance d’images et présenter des résultats deux fois plus précis, selon les chercheurs impliqués dans l’initiative.

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Dans la première phase, Microsoft Research s’attache précisément à rendre le projet Adam efficace en matière de reconnaissance. Pour être formé, le système dispose d’une base initiale de 14 millions d’images réparties en 22 mille catégories.

Dans l’étape suivante, la société entend améliorer la contextualisation. Ainsi, Adam pourra répondre aux questions relatives à une photo, par exemple. Oui, cela signifie qu’en fonction de son succès, Adam pourrait même être intégré à l’assistant vocal Cortana. Nous ne savons pas quand : Microsoft lui-même reconnaît que l’initiative est à un stade très embryonnaire.

A propos de l'auteur

Ronan

Le Breton de l'équipe ! Développeur back-end dans une startup française. Internet des objets, domotiques, mes sujets de prédilection sont vastes. #teamLinux sur PerlmOl

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