{"id":9389,"date":"2023-05-27T20:07:52","date_gmt":"2023-05-27T20:07:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/comores\/politique\/lintelligence-artificielle-se-fait-experte-en-materiaux"},"modified":"2023-05-27T21:20:31","modified_gmt":"2023-05-27T21:20:31","slug":"lintelligence-artificielle-se-fait-experte-en-materiaux","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/comores\/toutes-les-actualites\/lintelligence-artificielle-se-fait-experte-en-materiaux","title":{"rendered":"L\u2019intelligence artificielle se fait experte en mat\u00e9riaux"},"content":{"rendered":"

Africa-Press – Comores. <\/strong><\/span>L\u2019intelligence artificielle (IA) est pluto\u0302t doue\u0301e pour reconnai\u0302tre des formes et des objets. Beaucoup moins pour reconnai\u0302tre la matie\u0300re dont sont faits lesdits objets. C\u2019est a\u0300 ce proble\u0300me que s\u2019est attaque\u0301e une e\u0301quipe constitue\u0301e de chercheurs du CSAIL, le laboratoire d\u2019informatique et d\u2019intelligence artificielle du Massachusetts Institute of Technology (Etats-Unis) et de l\u2019e\u0301diteur ame\u0301ricain de logiciels de traitement d\u2019image Adobe. Dans un article paru fin mai 2023, ils de\u0301taillent une technique de vision par ordinateur capable d\u2019identifier sur une photo tout ce qui est fait de la me\u0302me matie\u0300re. Nuance importante : l\u2019outil ne dit pas explicitement s\u2019il s\u2019agit de bois, de me\u0301tal, de plastique, de pierre ou autre, mais quels pixels correspondent a\u0300 la me\u0302me chose.<\/p>\n

Dans son principe, la technique consiste, pour l\u2019utilisateur, a\u0300 se\u0301lectionner une petite zone dans une photo. Les pixels qu\u2019elle recouvre servent de donne\u0301es en entre\u0301e a\u0300 l\u2019algorithme qui va alors chercher dans l\u2019image des pixels similaires. Il va ainsi pouvoir de\u0301tecter l\u2019inte\u0301gralite\u0301 de l\u2019objet a\u0300 laquelle appartient la zone se\u0301lectionne\u0301e (pour peu que celui-ci soit fait de la me\u0302me matie\u0300re partout), mais aussi d\u2019autres objets ou\u0300 qu\u2019ils soient dans l\u2019image. Exemple typique avec un salon de jardin : si l\u2019utilisateur pointe quelques pixels dans les lattes en bois d\u2019une chaise pliante, l\u2019algorithme va a\u0300 la fois se\u0301lectionner de lui-me\u0302me toute l\u2019assise de toutes les chaises, leurs dossiers, mais aussi le dessus de la table, tous faits du me\u0302me bois.<\/p>\n

Une base d\u2019entrai\u0302nement de 50.000 images de synthe\u0300se<\/b><\/p>\n

Jusque-la\u0300, l\u2019IA avait beaucoup de mal a\u0300 effectuer ce genre de ta\u0302ches : le fait que deux objets soient de formes diverses, e\u0301claire\u0301s diffe\u0301remment ou que deux objets identiques ne soient pas vus sous le me\u0302me angle nuisent a\u0300 ce type de reconnaissance. \u201cDeux pixels d\u2019une me\u0302me matie\u0300re peuvent pre\u0301senter des re\u0301flexions de couleurs et des intensite\u0301s tre\u0300s diffe\u0301rentes\u201d, e\u0301crivent les auteurs. Chose qui perturbant bien moins les humains, capables, eux, de dire imme\u0301diatement qu\u2019un pan de muraille d\u2019un cha\u0302teau fort plonge\u0301 dans l\u2019ombre est fait des me\u0302mes pierres que le donjon en plein soleil.<\/p>\n

Les chercheurs ont entrai\u0302ne\u0301 leur algorithme sur une base-maison de 50.000 images de synthe\u0300se photore\u0301alistes. Les jeux de donne\u0301es existants ne se pre\u0302taient pas bien a\u0300 la ta\u0302che vise\u0301e. Soit ils ne comprenaient pas d\u2019annotations pixel par pixel, soit il y en avait mais l\u2019annotation restait ge\u0301ne\u0301rique (\u201cme\u0301tal\u201d, au lieu de \u201cacier\u201d ou \u201caluminium\u201d, par exemple). \u201cCe manque d\u2019annotation fine provoquait des faux positifs (deux bois diffe\u0301rents constituaient une me\u0302me classe de mate\u0301riau)\u201d, pre\u0301cisent les auteurs. L\u2019e\u0301quipe s\u2019est servi d\u2019une centaine de sce\u0300nes d\u2019inte\u0301rieur en 3D puise\u0301es sur Archinteriors. Une me\u0302me image en a donne\u0301 plusieurs, en e\u0301tant transforme\u0301e pour proposer des angles de vues diffe\u0301rents et pre\u0301senter des rendus de matie\u0300res remplace\u0301s par d\u2019autres, gra\u0302ce a\u0300 la base Adobe Substance 3D.<\/p>\n

Une re\u0301ussite globale de 92%<\/b><\/p>\n

Les re\u0301sultats obtenus, y compris sur des images re\u0301elles, sont assez frappants. L\u2019algorithme s\u2019ave\u0300re capable de repe\u0301rer une me\u0302me matie\u0300re avec pre\u0301cision et justesse dans les de\u0301limitations, et dans les configurations les plus diverses. Quand l\u2019objet est de forme complique\u0301e ou en partie masque\u0301 par d\u2019autres objets (comme un mur devant ou sur lequel plein de choses sont place\u0301es) ; quand il y a des effets d\u2019ombre et de lumie\u0300re ; quand il y a plusieurs objets d\u2019un me\u0302me mate\u0301riau, identiques (deux fauteuils) ou non (un dessus de meuble en bois, le pan d\u2019une demi-cloison du me\u0302me bois) et qu\u2019ils ne sont pas oriente\u0301s de la me\u0302me fac\u0327on (un en plan vertical, un autre en horizontal). Mieux : quand l\u2019utilisateur se\u0301lectionne une zone d\u2019un objet pre\u0301sent sur une photo, l\u2019algorithme peut retrouver la me\u0302me matie\u0300re sur l\u2019objet vu sous un angle diffe\u0301rent, sous une autre lumie\u0300re, dans une autre photo. Au final, la re\u0301ussite globale atteint 92%.<\/p>\n

L\u2019algorithme pourrait par exemple e\u0302tre inte\u0301gre\u0301 dans une machine, un robot, afin qu\u2019il comprenne mieux une sce\u0300ne. Mais il peut e\u0301galement donner lieu au de\u0301veloppement d\u2019un nouvel outil d\u2019e\u0301dition graphique : a\u0300 partir du moment ou\u0300 une matie\u0300re a e\u0301te\u0301 repe\u0301re\u0301e et de\u0301limite\u0301e par l\u2019algorithme, il devient alors possible de… la modifier. En en changeant la couleur mais aussi le rendu des textures, changer un aspect \u201cbois\u201d en un aspect \u201cme\u0301tal\u201d. Dans ce cas, l\u2019e\u0301quipe fait appel aux outils d\u2019IA ge\u0301ne\u0301ratives avec des instructions en langage naturel. La pierre de l\u2019Arc de Triomphe, a\u0300 Paris, a ainsi pu e\u0302tre transforme\u0301e en verre.<\/p>\n

Pour plus d’informations et d’analyses sur la Comores<\/a>, suivez Africa-Press<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Africa-Press – Comores. L\u2019intelligence artificielle (IA) est pluto\u0302t doue\u0301e pour reconnai\u0302tre des formes et des objets. Beaucoup moins pour reconnai\u0302tre la matie\u0300re dont sont faits lesdits objets. 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