Une meilleure recherche d'images grâce à l'intelligence artificielle
Les bases de données d'images sont de plus en plus grandes. Pour que les utilisateurs trouvent autant que possible toutes les images et surtout celles qui correspondent à un terme de recherche, l'intelligence artificielle devra à l'avenir classer les photos dans les bases de données. Tel était l'objectif d'un projet de la Haute école technique et scientifique HTW de Coire avec l'agence photographique Keystone.
Jusqu'à présent, il faut beaucoup de travail manuel pour associer des mots-clés et des informations supplémentaires aux images dans une base de données. Les agences de photos comme Keystone indexent manuellement leurs propres images, de sorte que chaque requête de recherche indique les photos les plus appropriées possibles. A cela s'ajoutent toutefois chaque jour environ 20'000 nouvelles photos provenant d'autres agences de photos, mais qui sont distribuées par Keystone en Suisse.
"Le problème est que les autres agences indexent souvent leurs images de manière à ce qu'elles apparaissent le plus souvent possible dans les requêtes de recherche", explique Albert Weichselbraun de la HTW Chur dans un entretien avec l'agence de presse ATS. Mais les utilisateurs obtiennent souvent une quantité d'images qui ne correspondent pas forcément au terme de recherche. Pour Keystone, cela représentait jusqu'à présent beaucoup de travail d'extraire des mots-clés pertinents de la description des images des autres agences.
Un algorithme devrait s'en charger à l'avenir. Dans le cadre du projet "Imagine" dirigé par Weichselbraun, la HTW Coire a développé, en collaboration avec Keystone, des procédés d'apprentissage automatique pour améliorer la recherche d'images dans la base de données de Keystone, a annoncé l'école supérieure mardi.
La nouveauté réside dans la possibilité d'extraire automatiquement des mots-clés du texte de description obligatoire de l'image et de les compléter par des informations supplémentaires, a expliqué Weichselbraun. Pour ce faire, les chercheurs de la HTW ont donné au système la capacité d'accéder à ce que l'on appelle le web sémantique, qui offre des informations spécialement préparées pour les machines et permet des recherches automatiques. De grandes parties de Wikipedia et des jeux de données de l'administration fédérale sont par exemple disponibles dans ce format, écrit la haute école.
Ainsi, la technique peut non seulement extraire le nom d'une personne représentée à partir de la description de l'image, mais aussi ajouter d'autres faits issus du web sémantique, par exemple qu'il s'agit d'un skieur suisse. "Ainsi, ce n'est pas seulement la recherche du nom exact qui mène à l'image en question, mais aussi une recherche plus large sur les skieurs suisses", a expliqué Weichselbraun.
Le projet, soutenu par la Commission pour la technologie et l'innovation (CTI), s'est achevé en avril. Selon la HTW, le développement est intégré dans le portail photo remanié de Keystone, qui devrait être présenté aux clients d'ici la fin de l'année. (SDA)
