Reconnaissance faciale : Amazon se jauge sur les personnalités célèbres

Reconnaissance faciale : Amazon se jauge sur les personnalités célèbres

L’IA de reconnaissance faciale utilisée par les autorités dans le cadre de leurs prérogatives de maintien de l’ordre a beau être au centre de débats très vifs, cela n’empêche pas Amazon de vouloir se faire une place sur ce marché grâce à sa technologie Rekognition, qui vise pour l’heure à identifier les célébrités dans les images et les vidéos.

Si le géant du commerce en ligne avance prudemment sur le sujet, et a interdit aux forces de l’ordre américaines d’utiliser son outil de reconnaissance faciale jusqu’à ce qu’une réglementation suffisante soit mise en place, cela ne limite pas ses ambitions sur ce marché. D’autant que la voie est désormais dégagée : IBM s’est complètement retiré de cette activité, tandis que Microsoft a mis en pause les ventes aux services de police jusqu’à ce que des lois fédérales soient adoptées.

D’où l’idée d’Amazon de profiter de ce temps de battement pour continuer à développer l’outil Rekognition. Et quoi de mieux que de s’essayer sur le gratin du show-business ? Amazon met ainsi à disposition des médias et autres entreprises de divertissement son service permettant de taguer automatiquement les personnalités célèbres. L’outil « reconnaît désormais automatiquement des dizaines de milliers de personnalités connues dans des images et des vidéos grâce au machine learning », vante-t-on du côté d’AWS, la branche cloud du géant du commerce en ligne.

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Appliquer le deep learning

Pour développer son outil, AWS a mis à jour ses modèles afin de fournir des détections plus précises et un plus grand « catalogue » des célébrités mondiales potentiellement « reconnaissables ». La société a également ajouté trois nouveaux attributs de métadonnées aux profils des célébrités – le sexe, l’expression et le sourire – pour aider les utilisateurs à rechercher les humeurs spécifiques des célébrités dans les photos et les vidéos. Résultats des courses : au lieu qu’un être humain passe des heures à étiqueter des photos, AWS les étiquettera automatiquement dans de vastes catalogues d’actifs médiatiques.

Face à l’outil Rekognition se dressent toutefois encore quelques concurrents. Parmi les services de reconnaissance faciale similaires, citons ainsi Azure Face, de Microsoft, et l’API Cloud Vision, de Google, bien que ce dernier ne propose actuellement qu’une version restreinte et bêta de sa technologie de reconnaissance faciale des célébrités. Le service de Google est également destiné aux entreprises du secteur du divertissement et des médias.

Pour rappel, Rekognition pour l’analyse de la reconnaissance faciale vidéo est disponible depuis 2017. Amazon Rekognition Video utilise le deep learning pour analyser les vidéos à la recherche d’objets, de scènes, de célébrités, de textes, d’activités et de contenus inappropriés reconnaissables à partir des vidéos des clients stockées sur Amazon S3.

Une fonction accessible en Europe

La fonction de reconnaissance des célébrités promet d’épargner aux entreprises médiatiques le coût du marquage humain des médias, tout en facilitant la recherche d’images. « Avec la prolifération rapide du volume de contenu image et vidéo disponible sur les plateformes de vidéo à la demande (VOD), de streaming et de médias sociaux, les entreprises de médias ont du mal à organiser, rechercher et utiliser pleinement leurs catalogues à l’échelle », explique AWS dans un billet de blog.

« De même, les chaînes d’information ont souvent besoin de localiser rapidement des images et des vidéos d’une célébrité particulière en réponse à des événements d’actualité, mais l’insuffisance de métadonnées rend fastidieuse la recherche des bons clips dans leurs bibliothèques. Les diffuseurs sportifs ont également du mal à trouver rapidement les bonnes séquences de jeux et d’interviews pour créer des temps forts, des courts métrages et des programmes spéciaux. »

Parmi les régions AWS prises en charge pour la fonction de reconnaissance des célébrités, on compte les Etats-Unis, l’Asie-Pacifique, le Japon et l’Europe.

Source : ZDNet.com

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