shiver
24/07/2017, 07h57
Et si votre smartphone pouvait, rien qu'avec la photo d'un plat, vous donner sa recette ? C'est précisément ce qu'est en train de développer une équipe de chercheurs en informatique au MIT, aux États-Unis.
Une expérience culinaire sur 800 000 photos
Lorsque vous cuisinez vous-même, vous savez si votre plat est sain ou pas. Mais comment faire si, au restaurant, vous êtes en face d'un plat inconnu, et que votre conscience vous ordonne de vous assurer qu'il est bon pour votre santé ? Ou bien si vous êtes tout simplement curieux de savoir comment il se prépare, pour faire le même une fois chez vous ?
Les chercheurs (sans doute gourmets) du programme Recipe1M au MIT se sont donné l'objectif d'« apprendre » à un ordinateur à détailler, à partir d'une photo d'un plat, comment il a été préparé. Et comme toujours, lorsqu'on évoque l'intelligence artificielle, on sous-entend « de grands volumes de données ». En l'occurrence, 800 000 photos de plats associées chacune à une recette ont été analysées. En interrogeant la base de données via une recherche par photo, l'utilisateur obtient instantanément la recette.
http://img.clubic.com/01F4000008546032-photo-ramen-plat-japonais-bol-porcelaine-bleu-et-blanc.jpg (http://img.clubic.com/08546032-photo-ramen-plat-japonais-bol-porcelaine-bleu-et-blanc.jpg)
L'intelligence artificielle défie nos idées sur ce qui est possible
Jusqu'ici, rien de très compliqué : il s'agit seulement d'avoir une base de données très fournie et une puissance de calcul suffisante pour obtenir des réponses rapidement. C'est d'ailleurs ce que fait déjà Google dans son service Google Images : vous pouvez faire une recherche par image pour obtenir des informations sur celle-ci. Cette fonctionnalité est utilisée notamment pour faire des recherches sur des individus via leur image et dénicher de faux profils sur les réseaux sociaux.
Mais ce que fait l'équipe Recipe1M va plus loin. Il s'agit d'apprendre à l'ordinateur à reconnaître non pas des images semblables en termes de couleurs et de formes, mais à aller au sein même de leur contenu. Qu'une pomme de terre soit coupée en dés ou en rondelles, qu'elle soit plus ou moins cuite, mais qu'il s'agisse d'un même plat, l'intelligence artificielle doit être capable de l'identifier. Autant dire que la tâche est ardue !
Une expérience culinaire sur 800 000 photos
Lorsque vous cuisinez vous-même, vous savez si votre plat est sain ou pas. Mais comment faire si, au restaurant, vous êtes en face d'un plat inconnu, et que votre conscience vous ordonne de vous assurer qu'il est bon pour votre santé ? Ou bien si vous êtes tout simplement curieux de savoir comment il se prépare, pour faire le même une fois chez vous ?
Les chercheurs (sans doute gourmets) du programme Recipe1M au MIT se sont donné l'objectif d'« apprendre » à un ordinateur à détailler, à partir d'une photo d'un plat, comment il a été préparé. Et comme toujours, lorsqu'on évoque l'intelligence artificielle, on sous-entend « de grands volumes de données ». En l'occurrence, 800 000 photos de plats associées chacune à une recette ont été analysées. En interrogeant la base de données via une recherche par photo, l'utilisateur obtient instantanément la recette.
http://img.clubic.com/01F4000008546032-photo-ramen-plat-japonais-bol-porcelaine-bleu-et-blanc.jpg (http://img.clubic.com/08546032-photo-ramen-plat-japonais-bol-porcelaine-bleu-et-blanc.jpg)
L'intelligence artificielle défie nos idées sur ce qui est possible
Jusqu'ici, rien de très compliqué : il s'agit seulement d'avoir une base de données très fournie et une puissance de calcul suffisante pour obtenir des réponses rapidement. C'est d'ailleurs ce que fait déjà Google dans son service Google Images : vous pouvez faire une recherche par image pour obtenir des informations sur celle-ci. Cette fonctionnalité est utilisée notamment pour faire des recherches sur des individus via leur image et dénicher de faux profils sur les réseaux sociaux.
Mais ce que fait l'équipe Recipe1M va plus loin. Il s'agit d'apprendre à l'ordinateur à reconnaître non pas des images semblables en termes de couleurs et de formes, mais à aller au sein même de leur contenu. Qu'une pomme de terre soit coupée en dés ou en rondelles, qu'elle soit plus ou moins cuite, mais qu'il s'agisse d'un même plat, l'intelligence artificielle doit être capable de l'identifier. Autant dire que la tâche est ardue !