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La vision assistée par ordinateur, pour quoi faire ?

Notre métier, c’est de donner des yeux à vos applications. Nous prenons vos besoins métiers, nous évaluons la possibilité de leur adjoindre une couche de reconnaissance visuelle, et nous accélérons ainsi vos process. Voici quelques cas d’usage concrets de ces technologies.

Comment retrouver les visuels produits par mon entreprise ?

Beaucoup d’entreprises manipulent des images au quotidien. Photos, logos, parfois vidéos, des quantités et des quantités de visuels. Question : comment classer et surtout retrouver ces visuels ?

Les entreprises exploitent généralement un DAM (Digital Assets Manager) pour classer leurs médias et en particulier les visuels. Cela fonctionne un peu comme un disque dur mis en commun : on place les médias dans un “répertoire”, on peut les grouper, leur assigner des méta-données… Et quiconque a déjà alimenté un DAM sait que la saisie des données peut être très, très fastidieuse.

C’est là où la reconnaissance visuelle apporte son intérêt : détecter automatiquement les caractéristiques des images pour s’épargner une grande partie de la saisie fastidieuse.

Dans le cas du visuel publicitaire ci-dessus, on peut détecter que l’image est dans les tons violet ou même qu’Emma Watson s’y trouve présente. Ainsi, on peut disposer d’un moteur de recherche construit automatiquement et qui permette de retrouver une image d’après des caractéristiques qui n’ont jamais été explicitement renseignées.

Plus de saisie fastidieuse. Et l’équivalent de google images sur vos images.

D’ailleurs, c’est une idée tellement intéressante que même PornHub s’y met (d’après The Verge).

Est-ce que ce contrat est signé ?

Imaginez que vous ayez à gérer des contrats (papier). Si, si, ça existe encore !! Quelques exemples ? Un bail commercial. Un contrat de travail. Un acte notarié. Un NDA. Bref, un de ces très nombreux documents encore gérés avec du papier. Et qui n’est valide que s’il a été signé et parafé par toutes les parties !

Vous le recevez par mail, vous l’imprimez, vous le signez, vous le renvoyez et là, il manque un paraphe : le document vous revient, vous le re-signez, et perdez ainsi énormément de temps.

Sans changer ni votre process ni celui de vos clients, l’intégration d’une couche de reconnaissance visuelle permet de détecter automatiquement si un document papier a été signé, et si oui par combien de personnes. Autrement dit, au moment même du transfert du document, votre interlocuteur sait en temps réel qu’une des parties n’a pas correctement signé.

C’est un vrai cas d’usage, concret, que nous avons déployé chez un de nos clients. Bilan : réduction des délais de prise en charge des dossiers et allègement des coûts car cette opération manuelle de vérification n’est plus nécessaire.

Comment va mon mouton ?

Les moutons sont des animaux sensibles qui peuvent subir infections, maladies et plus généralement conditions de souffrance. Cette information est précieuse pour les vétérinaires, afin d’adapter le soin apporté aux bêtes, mais un mouton est rarement capable de répondre à la question “comment évaluez-vous l’intensité de votre douleur sur une échelle de 1 à 10 ?”. Un algorithme de reconnaissance visuelle — si.

Et si vous pensez que cette idée est bêêêêêête, demandez donc leur avis aux scientifiques de l’Universite de Cambridge.

Et vous, que voyez-vous venir ?

La reconnaissance visuelle a été grandement améliorée par les progrès réalisés en intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique et apprentissage profond. Le champ des possibles est très, très vaste ! Et ce n’est pas seulement nous qui le disons, mais aussi nos amis de Y Combinator : quand ils demandent à quelques uns des membres de cet incubateur à succès les idées qu’ils aimeraient voir se concrétiser, on y retrouve évidemment des idées qui impliquent (entre autres) la reconnaissance visuelle !

  • un détecteur d’émotion permettant aux propriétaires d’animaux et vétérinaires de mieux interagir avec eux (cf. le mouton ci-dessus);
  • “Design on Demand” pour prendre une photo d’un meuble ou objet de décoration et le trouver immédiatement dans un catalogue et/ou avec une liste d’objets dans le même style;

Quand on creuse dans la liste, on se rend compte pourtant que d’autres de ces 13 projets nécessitent de la reconnaissance visuelle :

  • Un “miroir intelligent” dans votre salle de bains (utile pour détecter les maladies cutanées par exemple)
  • Un “adwords” dans la vraie vie. Imaginez que vous soyez annonceur et que vos publicités offline puissent vous apporter la même précision démographique que la publicité online, le tout en respectant la vie privée de votre cible. Idem pour la reconnaissance en magasin !
  • Gestion des incendies de forêt. Nous disposons désormais de drones puissants et dotés de fonctions de reconnaissance parfois très évoluée (coucou mes amis de AirInov, pour les drones agricoles capables de mesurer les rendements depuis les airs !). Cette technologie est prête à être utilisée pour proposer aux sapeurs pompiers un suivi des incendies beaucoup plus précis et efficace qu’aujourd’hui, sans risque pour les équipes au sol.

Je passe mes journées à imaginer, concevoir et implémenter des cas d’usage comme ceux-ci. Et c’est bien pour cela que je crois que la reconnaissance visuelle est un des secteurs les plus prometteurs de ces dix prochaines années !