Plus symbolique qu’artistiquement intéressant, les ingénieurs de Facebook ont dévoilé un premier exemple de leurs futurs filtres vidéo propulsés par du machine learning. À l’instar de l’application Prisma, qui retouche les photos grâce à des mécaniques similaires, l’IA est utilisée pour déformer les photos en suivant les contours des objets qu’elle reconnaît.
Prisma
Ensuite, le réseau social, comme Prisma, obtient grâce au machine learning la possibilité d’ajouter des filtres artistiques à des contenus multimédias. Les résultats peuvent être assez proche des rêves artificiels que les ingénieurs de Google avaient dévoilé l’année passée.
Ce type d’utilisation des IA est appelé style transfer, et va, dans le cadre de Facebook et Prisma, apprendre des styles graphiques et picturaux de l’histoire, pour répliquer ces connaissances sur les objets que l’IA détecte sur vos photos ou vidéos. La prouesse pour Facebook est de parvenir en un instant à opérer cette manipulation sur une vidéo. Les ingénieurs parient sur un traitement de 20 images par seconde en utilisant seulement le hardware d’un smartphone moderne.
Si nous ne garantissons ni l’intérêt, ni l’adoption de la technologie, ces filtres sont une vraie démonstration de force pour Facebook. Pour parvenir à un tel résultat en termes d’optimisation des processeurs mobiles pour faire tourner une IA, l’entreprise a créé une architecture de deep learning inédite appelée Caffe2go. Les équipes derrière l’intelligence artificielle ont expliqué et décrit leur travail dans un billet de blog. La fonctionnalité peut paraître superficielle pour les promesses d’une IA qui pourrait solutionner d’autres problèmes plus intéressants, mais c’est pour l’entreprise une introduction intéressante dans le monde des réseaux neuronaux artificiels.
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