Comprendre une image

Reconnaissance d'objets, de pièces d'identité, de visages, de comportements ou encore d'émotions...: grâce à des algorithmes de plus en plus précis et des réseaux neuronaux artificiels alimentés par de nombreux scans, les ordinateurs, tablettes et autres smartphones se dotent de véritables "yeux augmentés". Au coeur de cette révolution: la computer vision, soit la capacité des machines à comprendre le contenu d'une image ou d'une vidéo. Une technologie de plus en plus mature promise à un boom de son usage. En entreprise, dans le privé, mais aussi dans le domaine des arts plastiques.
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Reconnaissance d'objets, de pièces d'identité, de visages, de comportements ou encore d'émotions...: grâce à des algorithmes de plus en plus précis et des réseaux neuronaux artificiels alimentés par de nombreux scans, les ordinateurs, tablettes et autres smartphones se dotent de véritables "yeux augmentés". Au coeur de cette révolution: la computer vision, soit la capacité des machines à comprendre le contenu d'une image ou d'une vidéo. Une technologie de plus en plus mature promise à un boom de son usage. En entreprise, dans le privé, mais aussi dans le domaine des arts plastiques. Alors que les dispositifs de vision par ordinateur prolifèrent, des artistes utilisent des réseaux neuronaux artificiels combinés à des algorithmes évolutionnaires pour créer de nouvelles formes d'art. Grégory Chatonsky est l'un des premiers artistes européens à s'être intéressé à la "vision par ordinateur". En 2017, il a utilisé un réseau neuronal artificiel pour créer sa série Organismes. Grâce à des modèles 3D d'organismes vivants de toute nature et de toute origine, son IA a créé des sculptures pouvant être vues comme des fossiles d'organismes qui n'ont jamais vécu à la surface de la Terre. Soit des esquisses d'organismes aliens, inventées par un ordinateur. En 2020, Microsoft a dévoilé une intelligence artificielle capable de restaurer d'anciennes photos abîmées par le temps. Grâce à un algorithme basé sur le deep learning, l'apprentissage autonome, l'ordinateur peut réparer des dégradations et remplacer des détails manquants sur de vieilles images prises avec un appareil argentique. Ainsi, l'IA corrige automatiquement les taches, rayures, déchirures, bruits ou flous qui peuvent apparaître avec le temps. Si cela ne restaure pas totalement l'image, cela a au moins le mérite de préparer le travail en vue d'un affinement post-traitement. Le projet DALL-E (contraction de Wall-E et de Salvador Dalí) va encore un pas plus loin. Ce programme créé par OpenAI, un consortium fondé par Elon Musk et financé à hauteur de 1 milliard d'euros par Microsoft, permet de générer des images extrêmement détaillées depuis un simple texte. Une image valant mille mots, il suffit de dicter une phrase un peu freudienne comme "un ours en peluche sur un skateboard à Times Square" (petite photo) ou "un astronaute à cheval sur la planète Mars" (grande photo) pour que le soft exécute de lui-même un tableau complet et cohérent dans une résolution de 1024 pixels sur 1024. Le projet reste expérimental mais les codes sources sont disponibles sur internet et des applis comme Dream permettent déjà d'expérimenter cet incroyable potentiel. Reste un sérieux problème éthique: non seulement cette technologie contourne le droit à l'image et le copyright, mais elle est aussi capable d'altérer des photos existantes en y ajoutant de nouveaux éléments, plus vrais que nature. Comme un petit air de deep fake?