Une meilleure recherche d'images grâce à l'intelligence artificielle

Les bases de données d'images sont de plus en plus volumineuses. À l'avenir, l'intelligence artificielle sera utilisée pour indexer les photos dans les bases de données afin que les utilisateurs puissent trouver toutes les photos qui correspondent à un terme de recherche. C'était l'objectif d'un projet de l'université des sciences appliquées HTW Chur avec l'agence photo Keystone.

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Jusqu'à présent, il fallait beaucoup de travail manuel pour étiqueter les images dans une base de données avec des mots-clés appropriés et des informations supplémentaires. Les agences photographiques telles que Keystone procèdent à un classement manuel de leurs propres images afin de proposer les photos les plus appropriées à chaque requête de recherche. Cependant, chaque jour, environ 20 000 nouvelles photos sont ajoutées. Elles proviennent d'autres agences photo mais sont distribuées par Keystone en Suisse.

"Le problème est que les autres agences utilisent souvent des mots-clés pour leurs images afin qu'elles apparaissent le plus souvent possible dans les requêtes de recherche", explique Albert Weichselbraun de la HTW Chur dans une interview accordée à l'agence de presse SDA. Cependant, les utilisateurs reçoivent souvent un grand nombre d'images qui ne correspondent pas nécessairement au terme recherché. Pour Keystone, cela a représenté beaucoup de travail jusqu'à présent pour extraire des mots-clés significatifs des descriptions d'images des autres agences.

À l'avenir, un algorithme devrait s'en charger. Dans le cadre du projet "Imagine" dirigé par M. Weichselbraun, la HTW Chur a développé des méthodes d'apprentissage automatique en coopération avec Keystone pour améliorer la recherche d'images dans la base de données Keystone, a annoncé l'université mardi.

Informations supplémentaires provenant du web Une nouvelle fonctionnalité est 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 M. Weichselbraun. 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 ensembles de données de l'administration fédérale, par exemple, sont disponibles dans ce format, écrit l'université.

Cela signifie que la technologie 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 que la personne est un skieur suisse. "Ainsi, non seulement une recherche sur le nom exact conduit à l'image en question, mais aussi une recherche plus large sur les skieurs suisses", a expliqué M. Weichselbraun.

Le projet, financé par la Commission pour la technologie et l'innovation (CTI), s'est achevé en avril. Selon le HTW, le développement sera intégré au portail photo révisé de Keystone, qui doit être présenté aux clients d'ici la fin de l'année. (SDA)

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