Google Quick Draw entre dans sa deuxième phase : affiner les résultats issus du petit jeu de dessin en ligne. Et pour cela, le réseau de neurones artificiels de Google a besoin d'un réseau de neurones naturel : vous.

Vous souvenez-vous de Quick Draw ? Nous vous parlions de ce petit jeu de Google il y a quelques mois : il s’agissait d’une sorte de Pictionary dans lequel le joueur qui devine était une intelligence artificielle. Tout le challenge pour elle était de deviner, à partir de vos traits maladroits, ce que vous souhaitiez représenter. Et ce, le plus rapidement possible. L’entraînement de Google Quick Draw avait été fait en amont en soumettant des bases de données d’images à la machine pour lui apprendre ce qui pourrait ressembler dans la nature à tel ou tel objet.

Maintenant, Quick Draw en est à la deuxième phase de son programme : après avoir vu des milliers de dessins, l’algorithme doit se raffiner. Et pour cela, rien de tel que de bons vieux humains pour faire le tri entre le bon grain et l’ivraie. C’est ainsi que Google a déployé de nouvelles pages sur son site Quick Draw, dévoilant des centaines de milliers de dessins soumis par les internautes et rangés dans des catégories par l’algorithme.

Quand vous cliquez sur un dessin, vous allez pouvoir voir des tas d’autres dessins censés correspondre au premier. Là, si vous en repérez un qui n’a strictement rien à voir, vous pouvez cliquer dessus pour le signaler à Google qui l’inspectera et le retirera si nécessaire. Cela permettra d’enrichir l’algorithme avec des données encore plus fiables, issues d’un premier retour, qui lui permettra de savoir de quelle manière on dessine un chat, une banane ou une tortue partout sur terre. L’idée, à la fin, est d’avoir une vision suffisamment abstraite de l’objet ou de l’animal pour pouvoir la reconnaître par n’importe quel trait caractéristique.

Et comme tout le monde a participé à cette enquête, tout le monde peut en bénéficier : Google a déposé sur GitHub les fichiers de manière open source, ce qui fait que n’importe qui peut les utiliser pour entraîner un réseau de neurones artificiels.

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