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L’apprentissage profond : une révolution en marche
L’apprentissage profond a transformé notre manière d’interagir avec le numérique. Jusqu’à présent, la saisie de texte dans une barre de recherche était la méthode prédominante pour explorer des sites web et faire des achats en ligne. Cependant, les progrès récents en matière de reconnaissance d’images changent la donne. Des plateformes comme Pinterest et des détaillants tels que Shoes.com s’aventurent dans la recherche visuelle en utilisant des algorithmes d’intelligence artificielle qui reposent sur des réseaux de neurones profonds.
Cette technologie de l’apprentissage profond permet aux logiciels d’égaler les performances humaines en matière de reconnaissance d’images. Par exemple, elle sert de moteur pour la recherche d’images de Google ainsi que pour son service d’organisation de photos.
La recherche visuelle sur Pinterest
Pinterest a récemment lancé un outil de recherche visuelle révolutionnaire. Cet outil vous permet de sélectionner une partie d’une image, et grâce à un index de plus d’un milliard d’images, il peut vous fournir des articles similaires. Imaginez que vous encadriez un luminaire dans une photo, et en un instant, d’autres modèles similaires apparaissent, y compris des photos rapprochées du même produit. En plus, certains résultats de recherche visuelle incluent des boutons d’achat, une nouvelle fonctionnalité lancée cet été. Récemment, cette fonction a été déployée pour tous les utilisateurs sur le site et les applications mobiles de Pinterest.
Kevin Jing, responsable de la recherche visuelle chez Pinterest, affirme que cette technologie est de plus en plus précieuse. Il a déclaré dans une interview : “La représentation des images générée par l’apprentissage profond est beaucoup plus précise que jamais.”
Innovation chez Shoes.com
Dans une démarche différente, le détaillant de chaussures Shoes.com expérimente également la recherche visuelle, en utilisant la technologie de traitement d’image développée par Sentient, une startup qui a levé plus de 143 millions de dollars. Actuellement, ils testent cette fonctionnalité dans la section des bottes pour femmes de leur boutique canadienne. En utilisant un bouton de “filtre visuel”, vous pouvez voir une grille de 12 images représentant certains des styles les plus distinctifs de leur catalogue de 7 000 bottes. En choisissant une image, le logiciel affine la recherche et propose d’autres modèles similaires.
Nigel Duffy, directeur technique chez Sentient, souligne comment cette nouvelle fonctionnalité rend le shopping en ligne plus efficace. Il explique que décrire un produit en mots peut être laborieux dans cette catégorie, alors que cette technologie est capable de cerner précisément les préférences des utilisateurs.
Le PDG de Shoes.com, Roger Hardy, observe déjà une augmentation des ventes grâce à cette fonctionnalité et envisage de l’étendre à d’autres catégories de produits. Duffy se montre également optimiste quant à l’application future de cette technologie à des articles comme des bijoux et des sacs.
Les défis de la technologie visuelle
Malgré ses promesses, les nouveaux outils de recherche visuelle ne sont pas encore parfaits. Ce n’est qu’avec un nombre significatif d’utilisateurs que l’on pourra évaluer si cette technologie a vraiment le potentiel d’améliorer notre façon d’interagir avec les services en ligne.
D’autres entreprises ont tenté d’introduire des systèmes de recherche visuelle pour rendre les achats en ligne plus pratiques. L’an dernier, Amazon avait inclus une application permettant de reconnaître les produits à partir d’une photo avec son smartphone Fire, qui n’a pas rencontré le succès escompté. En 2010, Google avait acquis Like.com, permettant de comparer des produits similaires à ceux que vous cherchez, mais cette initiative n’a pas abouti comme prévu.
Aujourd’hui, Google propose des produits visuellement similaires sur son site consacré au shopping, bien qu’il ne permette pas encore de sélectionner des détails précis sur les images.
FAQ
Qu’est-ce que l’apprentissage profond ?
L’apprentissage profond est une branche de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux de neurones pour traiter des données complexes, comme des images ou du texte.
Comment fonctionne la recherche visuelle ?
La recherche visuelle permet aux utilisateurs de trouver des articles en se basant sur des images au lieu de mots. L’algorithme identifie des caractéristiques visuelles pour proposer des résultats similaires.
Quels avantages offrent ces nouvelles technologies aux consommateurs ?
Ces technologies permettent une navigation plus intuitive et rapide, facilitant la découverte de produits sans avoir à formuler des requêtes textuelles.
Les outils de recherche visuelle sont-ils déjà disponibles pour toutes les catégories de produits ?
Actuellement, ces outils sont encore en phase de test pour certaines catégories, comme les chaussures, mais leur déploiement pourrait s’étendre à d’autres domaines.
La technologie est-elle parfaite ?
Non, il existe encore des limitations, et des améliorations sont nécessaires avant qu’elle ne soit considérée comme fiable et généralisée.
