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L'Intelligence artificielle en photographie : 5 cas

 

L'intelligence artificielle nous aide aujourd'hui à faire des choses bien plus rapidement et beaucoup mieux. 

Notamment dans la photographie et là où nos smartphones sont équipés d'appareils photo dotés d'IA, avec leurs logiciels comprenant des fonctions d'apprentissage automatique.

Nous pouvons ainsi avoir plus de temps consacré à la créativité et moins de temps à passer sur des problèmes récurrents.

Une question demeure cependant pour tous les photographes : l'intelligence artificielle va-t-elle modifier leur activité ?

Dans cet article, Depositphotos expose 5 manières par lesquelles l'IA, modifie actuellement la photographie et donne des exemples de technologies qui rendent cela possible.

Photographe vintage
Source : DepositPhotos

 

1. La photo sans appareil photo

Dès les premières images au 19ème siècle, le principe de la photographie était clair : partager avec les autres ce que nos yeux ne pouvaient voir. Étant définie comme artisanal, la photo était l'art d'enregistrer littéralement la lumière pour créer des images durables. Elle exigeait alors des compétences techniques particulières. Enfin ! jusqu'à présent.

Aujourd'hui plus la technologie contemporaine évolue, plus grandit le point d'interrogation sur l'idée initiale du partage et l'enregistrement léger. C'est devenu particulièrement évident avec la publication par Microsoft du Drawing Bot, qui génère juste des images à partir de légendes.

Bien plus intéressant encore, vous n'avez pas à inclure énormément de détails dans la description, pour obtenir un résultat pertinent.

Oiseau par le Drawing Bot - Microsoft
source : Blog Microsoft

Quelques informations de base comme « corps jaune, ailes noires et bec court » ont suffit pour obtenir le profil d'un oiseau. Chez Microsoft, ils disent aussi que l'image contiendra probablement des détails qui n'apparaissent pas dans la légende.

Cela montre que ce "Robot dessinateur" utilise non seulement une intelligence artificielle, mais a aussi une imagination artificielle.

 

2. La photographie sans photographe !

Il y a dix ans, des talents techniques et un œil aiguisé étaient un must pour les pros comme pour les amateurs. De nos jours, même un nouveau-né avec un smartphone peut prendre un cliché décent.

L'appareil photo doté d'intelligence artificielle de l'iPhone 11 Pro d'Apple permet de prendre des photos dans des conditions difficiles et de ne pas dépenser beaucoup d'énergie à trouver l'angle parfait.

Au moment où vous appuyez sur le déclencheur, l’appareil photo de l’iPhone saisira déjà huit images. Toutes ces images seront comparées et fusionnées, pour obtenir la meilleure version possible de la photo saisie. 

iPhone 11
Source : DepositPhotos

Il y a également une autre technologie qui est à la pointe, l'objet Google Clips qui aborde la photo avec une perspective totalement différente. La Google Clips fait quelque peu oublier le rôle du photographe.

 

Video -  Avis sur la Google Clips

La technologie nous permet d'être dans l'instantané, pour prendre des images et capturer des moments vivants à l'instant T. Elle va profondément transformer de ce fait certains clichés de la photographie commerciale.

Au moyen de l'algorithme de détection de personnes, la caméra Google Clips analyse les visages familiers et les activités effectuées dans une pièce. Ceci afin de capturer automatiquement les moments authentiques.

Cet objet photographique de Google ne dispose ni d'écran ni d'interface utilisateur, mais vous retrouverez sur votre smartphone les clichés qu'il prendra. 

 

3. Repenser les collections photos avec l'IA

L'intelligence artificielle a été créée pour faciliter nos vies. Il n'a jamais été aussi simple de stocker des téraoctets (To) de photos et de retrouver rapidement et exactement, ce dont vous avez besoin.

L'exemple éclatant est l'API Google Cloud Vision qui permet de stocker en toute sécurité des images, de parcourir et de traiter des millions de photos. Elle permet de détecter leurs métadonnées : visages, points de repère, écriture manuscrite, texte et autres détails importants. Détails qui sont généralement ignorés par les systèmes de gestion.

Cette technologie est particulièrement utile pour les éditeurs de photos. Google a établi un partenariat avec le New York Times pour numériser leurs archives photographiques d'environ 5 à 7 millions d'éléments. Mais ils ont également créé une infrastructure, qui donne un accès immédiat aux archives du bureau.

Cette technologie permet non seulement de couvrir ce qui se passe actuellement, mais de voir la situation dans son ensemble. Elle permet également de dessiner le contexte, de ce qui a précédé les événements actuels. 

 

4. Traiter les images avec moins de ressources 

On nous explique que d'ici 5 à 10 ans, la photographie sera dirigée par l'intelligence artificielle. Les photographes pourront gérer facilement les opérations techniques et les procédures. Les images que nous saisirons, même avec un smartphone, seront de bien meilleure qualité.

Cela était déjà rendu possible quand Apple a lancé le format HEIF, pour High-Efficiency Image Format. Un format destiné pour les appareils mis à niveau vers iOS 11 ou en version ultérieure.

Il permet une qualité d'image supérieure au JPEG mais occupant deux fois moins de place. Vous pouvez désormais stocker beaucoup plus d'images sur vos appareils et sur Photos iCloud, sans compromettre la qualité.

 

5. Génération du fake au lieu de la post-production 

Les applications d'édition et de post-production utilisant l'IA, sont déjà utilisées dans la modification de la réalité. Cela se produit notamment grâce au GAN (Generative Adversarial Network) - un algorithme d'apprentissage automatique, qui améliore mais génère également les images.

À titre d'exemple, Nvidia a publié un article dans lequel ils montrent comment créer des images d'une qualité inégalée, à l'aide des deux parties du GAN : le générateur et le discriminateur.

Ils ont réalisé de fausses images de célébrités, qui leur ressemblent très exactement. Pour que le GAN génère de nouvelles images, la technologie doit traiter un large éventail visuel. En plus de créer de faux visages, le GAN peut modifier les émotions, l'âge et les expressions faciales d'une personne.

Nvidia n'est pas seule à expérimenter la génération de fausses images de célébrités, le monde a déjà été envahi par des influenceurs virtuels, tels que Lilmiquela.

l’influenceuse virtuelle Lilmiquela
source : Instagram

 

En conclusion 

Après avoir évalué des dizaines de technologies d'intelligence artificielle, la conclusion pourrait nous amener à penser que les évolutions dans ce champ, sont aussi passionnantes qu'elles peuvent être effrayantes.

Une API comme Google Cloud Vision, nous donne l'occasion de faire des efforts pour rendre le monde meilleur.

Nous pouvons par exemple maintenant, facilement découvrir des histoires oubliées et les partager avec d'autres. D'un autre côté, nous sommes également en face d'une technologie qui modifie l'idée et la fonction des choses et qui peut simuler la réalité.

Toutes ces craintes et ces espoirs avaient déjà trouvé écho dans les tendances visuelles de 2020 (voir le rapport de Depositphotos) et dans les catégories de visuels les plus appréciées sur la plateforme de Depositphotos.


Depositphotos  communique des valeurs de marque à travers les récits des contributeurs. Vous pouvez les retrouver sur le blog de Depositphotos  ou sur leur page Facebook. Les héros de ces histoires sont des illustrateurs et des photographes qui ont réussi à trouver leur voix artistique.

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