<\/p>\n
L\u2019outil d\u2019analyse d\u2019images f\u00eate sa premi\u00e8re ann\u00e9e d\u2019existence et se montre capable d\u2019identifier une quantit\u00e9 tr\u00e8s importante d\u2019objets disponibles \u00e0 l’achat sur le web.<\/strong><\/p>\n C\u2019est une belle premi\u00e8re ann\u00e9e qui vient de se clore pour\u00a0Google Lens<\/a>. D\u2019abord restreint \u00e0 quelques smartphones et aux\u00a0applications Assistant et Photos, il a fait son apparition \u00e0 la rentr\u00e9e dans\u00a0le moteur de recherche<\/a>\u00a0de Google. Il a aussi \u00e9norm\u00e9ment progress\u00e9 en mati\u00e8re d\u2019identification. A son lancement, il \u00e9tait capable de reconna\u00eetre des personnes, des animaux ou des v\u00e9g\u00e9taux mais seulement 250\u00a0000 produits au sein de la base de donn\u00e9es du site de e-commerce et comparateur de prix Google Shopping, selon\u00a0The Verge<\/a>.<\/em>\u00a0Aujourd\u2019hui, il est en mesure de distinguer plus d\u20191 milliard d\u2019objets diff\u00e9rents, toujours tir\u00e9s de la m\u00eame plate-forme. Une avanc\u00e9e qui doit tout \u00e0 l\u2019apprentissage automatique et \u00e0 la vision par ordinateur.<\/p>\n Google est r\u00e9cemment revenu sur cette performance dans\u00a0un post sur son blog officiel<\/a>. Tout part de l\u2019exploitation des milliards de requ\u00eates des internautes dans son moteur de recherche et des images qui y sont associ\u00e9es. Ensuite, Lens utilise TensorFlow, le framework d\u2019apprentissage automatique open source de Google, pour associer les images \u00e0 des caract\u00e9ristiques et ainsi les \u00e9tiqueter. Ces \u00e9tiquettes sont enfin nourries par le Knowledge Graph de Google, qui contient des dizaines de milliards de faits, portant aussi bien sur des stars du cin\u00e9ma que des\u00a0races de chiens.<\/p>\n Lens a du apprendre \u00e0 lire<\/strong><\/p>\n Par ailleurs, il a fallu apprendre \u00e0 lire \u00e0 Lens car beaucoup d’utilisateurs s’en servent pour copier-coller du texte\u00a0 : recettes, listes de courses ou horaires de bus. Pour cela, Google a d\u00e9velopp\u00e9 un moteur de reconnaissance optique de caract\u00e8res (OCR) combin\u00e9 \u00e0 la compr\u00e9hension du langage issu de la recherche et du Knowledge Graph. Les algorithmes d\u2019apprentissage automatique ont \u00e9t\u00e9 form\u00e9s en utilisant diff\u00e9rents caract\u00e8res, langues et polices, et en s\u2019appuyant sur des sources comme les livres num\u00e9ris\u00e9s de Google Books. Ce moteur OCR est aussi utilis\u00e9 pour la lecture des \u00e9tiquettes de produits. Et c\u2019est ce qui a permis en partie \u00e0 Lens de passer un cap et d\u2019identifier aujourd\u2019hui autant de produits. Le d\u00e9faut d’une telle m\u00e9thode est d’exclure quantit\u00e9 d’objets anciens, artisanaux ou en \u00e9dition limit\u00e9e<\/p>\n Tout n\u2019est donc pas encore efficient avec Google Lens. Sans compter que ce dernier peut se tromper lourdement. Google souligne que le probl\u00e8me vient souvent de la fa\u00e7on dont les utilisateurs prennent leur photo. L\u2019angle, la lumi\u00e8re, le cadre de ces clich\u00e9s pris sur le vif et parfois maladroitement avec un smartphone diff\u00e8rent \u00e9norm\u00e9ment de ceux des photos de ses bases de donn\u00e9es qui sont r\u00e9alis\u00e9es de fa\u00e7on plus pos\u00e9e et avec des appareils professionnels. Ce qui explique que Lens ne fasse pas toujours les bons rapprochements. L\u2019id\u00e9e est maintenant d\u2019entra\u00eener les algorithmes avec le m\u00eame type de photos que celles qui sont prises via les objectifs des smartphones.<\/p>\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" L\u2019outil d\u2019analyse d\u2019images f\u00eate sa premi\u00e8re ann\u00e9e d\u2019existence et se montre capable d\u2019identifier une quantit\u00e9 tr\u00e8s importante d\u2019objets disponibles \u00e0 l’achat sur le web. C\u2019est une belle premi\u00e8re ann\u00e9e qui vient de se clore pour\u00a0Google Lens. 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