Depuis peu, la technologie s’est invitée dans le domaine de la photographie. C’est ainsi que le géant Google a initié le projet PlaNet. Celui-ci concerne la géolocalisation des endroits où sont prises des photos.
Comment ça marche ?
Pour localiser les photos, les ingénieurs de Projet PlaNet ont divisé les pays du monde en 26000 carrées de tailles différentes. Je tiens à préciser que la taille des carrées dépend du nombre de photos qui y sont prises. Ainsi, les zones rurales du Canada disposent de plus grand carrée que les villes de New York ou de Paris. La localisation des photos se fait à partir de la configuration de la route, des panneaux, de la forme des bâtiments ou bien de la végétation aux alentours.
Le fonctionnement technique du logiciel
Avec le quadrillage, l’ordinateur analyse de multiples photos déjà géolocalisées et les place dans les cadres déjà créés. Pour que la localisation soit impeccable, l’ordinateur doit disposer d’une quantité de données photographiques. Pour ses débuts, le projet a déjà récolté 126 millions d’images avec des coordonnées GPS.
L’essai du logiciel
Pour tester sa performance, les ingénieurs de Google ont combiné ce réseau neuronal convulsif (convolutional neural network) avec 2.3 millions de photos géolocalisées prises sur le réseau Flickr. Cela pour voir si la machine a été capable de les détecter.
Les résultats du premier test
L’ingénieur en chef du projet Tobias Weyland affirme que PlaNet a été capable d’identifier 3,6% de ces images avec une précision au niveau de la rue, et 10,1% avec une précision au niveau de la ville près. Le logiciel a pu déterminer le pays d’origine des photos jusqu’ à une précision de l’ordre de 28,4% et de 48% au niveau des continents.
Les fondateurs de PlaNet assurent que l’intelligence de PlaNet dépasse celui des êtres humains. Avec les résultats des tests, la machine est ainsi deux fois plus précise.
