Des employés d'Apple publient aujourd'hui un premier document issu de la recherche en Intelligence Artificielle dans les locaux de Cupertino.
Dans le document, Ashish Shrivastava, Tomas Pfister, Oncel Tuzel, Josh Susskind, Wenda Wang, et Russ Webb s'intéressent en effet à la reconnaissance d'image, telle qu'on la retrouve dans l'application Photos depuis iOS 10. Grâce à des techniques de fouille de données, il est ainsi possible d'identifier des éléments présents sur des images, comme des voitures, des ponts ou des objets du quotidien.
Or contrairement à Google, qui n'hésite pas à piocher dans les image de ses clients, Apple préfère utiliser des scènes synthétiques, générées par ordinateur. Cela permet de rationaliser le nombre de scènes, et d'optimiser la vitesse d'identification. En revanche, cette technique manque de précision et montre rapidement ses limites. Pour autant, utiliser des scènes réelles est trop chronophage, et demande de l'identification humaine, objet par objet, ce qui coûte extrêmement cher. (Google n'a pas ce problème car il peut utiliser les résultats de son moteur de recherche, comme dans Google Images...)
Dans ce papier, il est donc question de créer des environnement semi-virtuels, à partir de scènes bien réelles, et de représentations virtuelles. L'identification serait alors beaucoup plus rapide tout en conservant un bon niveau de précision. Voilà donc de quoi améliorer sensiblement la prochaine version de Photos sur iOS et macOS dans les années à venir !
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