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L’intelligence économique commence par une veille intelligente

L’IA au service de la reconnaissance d’images

Netsources no
131
publié en
2017.11
320
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L’IA au service de la reconnaissance d’images Image 1
L’IA au service de la reconnaissance d’images Image 1

La reconnaissance d’images, c’est-à-dire le processus d’identification et de détection d’un objet, d’un visage ou d’une caractéristique dans une image n’est pas un concept nouveau mais l’on voit se développer de plus en plus d’applications et de solutions tirant parti de cette technologie depuis l’année 2016, ce qui s’explique par l’accélération récente du développement de l’intelligence artificielle.

Si au départ la reconnaissance d’images était surtout utilisée pour des applications grand public (on pensera notamment à la bibliothèque de photos de l’iphone qui permet d’effectuer une recherche sur un objet comme par exemple « christmas tree » et qui retrouve toutes vos photos représentant un sapin, même en arrière-plan), les acteurs de la veille et surtout les outils de social media monitoring n’ont pas tardé à en tirer parti et à les inclure dans leurs plateformes.

C’est sur ces solutions que nous avons choisi de nous pencher aujourd’hui.

La reconnaissance d’images pour la veille s’applique principalement aux logos

Même si cela peut à première vue surprendre et même paraître très limitatif, la reconnaissance d’images appliquée au secteur de la veille concerne principalement la reconnaissance des logos de marques dans les images sans que la marque ne soit citée textuellement. Il est par exemple possible de repérer les images incluant des bières de marque Heineken même en arrière-plan publiées sur les réseaux sociaux.

La reconnaissance de logos représente indéniablement un fort enjeu commercial pour les marques et notamment les grandes multinationales.

Ce sont ainsi de très nombreuses images qui n’auraient pas pu être repérées par une recherche textuelle. Et même si le taux de précision de ces solutions n’est pas absolument parfait, il avoisine tout de même généralement les 90 %. Certes, il est impossible de vérifier ces chiffres mais les quelques démonstrations que nous avons pu avoir et les quelques tests que nous avons pu effectuer confirment un taux de pertinence élevé.

Pour les entreprises, l’intérêt est multiple. Cela permet :

  • de visualiser l’exposition de leur marque sur les réseaux sociaux et de repérer bien plus de mentions que via une recherche textuelle classique ;
  • de comprendre les contextes dans lesquels leur marque est la plus utilisée et ainsi mieux cibler leurs actions de communication et de promotion ;
  • de découvrir des marques associées à la leur pour d’éventuels partenariats et actions communes ;
  • de repérer des influenceurs et promoteurs de la marque ;
  • de repérer des détournements de leurs marques (parodies par exemple) ;
  • de détecter des éléments négatifs et anticiper de potentiels « bad buzz » (utilisation de la marque par des publics non sollicités par exemple) ;
  • de détecter des contrefaçons.

A ce stade, on est encore beaucoup dans la veille d’image/e-réputation et dans la surveillance des mauvais usages des marques et détection des contrefaçons mais il tient fort à parier que l’évolution de ces technologies devrait conduire à d’autres usages prochainement.

Depuis quelques années, plusieurs start-ups se sont positionnées sur le créneau de la reconnaissance de logo parmi lesquelles :

  • GazeMetrix qui a été racheté par la plateforme de social media monitoring Sysomos en 2015
  • Ditto Labs
  • Logograb
  • Clarifai
  • GumGum

On pourra également citer IBM Image Detection mais qui n’a rien d’une start-up.

Les acteurs de la veille et du social media monitoring ont choisi différentes approches : certains ont ainsi fait le choix d’intégrer dans leurs outils la technologie des acteurs cités précédemment, d’autres ont développé leur propre solu­tion en interne et d’autres encore ont fait le choix d’utiliser les solutions des start-ups spécialisées tout en ajoutant des développements internes.

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