Un programme informatique permet de définir l’âge apparent d’individus anonymes sur des images.
Reconnaître automatiquement les acteurs dans un film ou les sportifs dans une compétition télévisée, définir l’âge des spectateurs devant un écran pour mieux maîtriser le contrôle parental par exemple, ou encore identifier des clients via un selfie comme l’expérimente la banque HSBC… En matière de reconnaissance visuelle, les applications quotidiennes et concrètes sont à venir. Mais la recherche avance à grands pas et Orange, qui travaille sur la question depuis une dizaine d’années, est aujourd’hui en première ligne.
Au printemps dernier, une équipe de chercheurs basés dans l’Orange Labs de Cesson-Sévigné, près de Rennes, a d’ailleurs remporté le concours ChaLearn organisé dans le cadre de la grand-messe annuelle de la vision par ordinateur, la CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition). Le défi ? Demander à un programme informatique de définir l’âge apparent d’individus anonymes sur des images, grâce aux technologies de l’apprentissage profond (« deep learning »).
VP Data & Knowledge Research chez Orange, Henri Sanson raconte : « Une dizaine de testeurs humains ont d’abord annoté les visages présents dans une collection de photos, en donnant la perception qu’ils avaient de leur âge. Les algorithmes devaient ensuite prédire l’âge apparent le plus proche de l’âge moyen donné par le panel de testeurs. ». Or, dans cette reconnaissance visuelle, les difficultés sont proportionnelles à l’âge de la personne apparaissant sur la photo. « Certaines peuvent avoir cinquante ans et en faire quarante ! », ajoute Henri Sanson.
Mais avant même d’analyser précisément les traits, les yeux, la bouche, le nez, et donner un âge, le programme informatique doit d’abord réussir à… détecter le visage sur l’image. « Localiser les visages dans les images, ça a l’air tout bête, car on a tous ça sur nos smartphones », note Henri Sanson, mais en réalité ce n’est pas une mince affaire. Les travaux des chercheurs et l’innovation technologique font que la détection du visage sur une image est aujourd’hui plus sûre. « La technologie a beaucoup progressé ces deux dernières années », conclut le responsable Data & Knowledge Research d’Orange. Une accélération liée aux progrès de l’intelligence artificielle, en particulier les réseaux de neurones dits convolutionnels, sur lesquels Orange a été parmi les premières équipes à travailler et qui sont la référence en matière de reconnaissance visuelle.
