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Deep Render lève 1,8 million d'euros pour développer sa technologie de compression d'image

Levée de fonds Deep Render lève 1,8 million d'euros pour recruter de nouveaux collaborateurs et développer son algorithme de compression d'image. La start-up londonienne s'appuie sur les processus neuronaux de l'œil humain pour améliorer les capacités de stockage des données. Actuellement, la demande mondiale de capacité de stockage de données double tous les deux ans.  
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Deep Render lève 1,8 million d'euros pour développer sa technologie de compression d'image
Deep Render lève 1,8 million d'euros pour développer sa technologie de compression d'image © Deep Render

La start-up londonienne Deep Render, spécialisée dans l'IA appliquée à la compression d'image, a levé 1,8 million d'euros, révèle Techcrunch dans un article publié le 7 avril 2020. Le tour de table a été mené par les fonds d'investissements Pentech et Speedinvest. Grâce à cette opération, la jeune pousse née au sein de l'Imperial College London veut recruter de nouvelles personnes et développer sa technologie de stockage des données. 

Révolutionner les capacités de stockage
Actuellement, la demande mondiale de capacité de stockage de données double tous les deux ans et 90% des données existantes ont été créées ces deux dernières années. En conséquence, l'ensemble de l'univers numérique en 2020 devrait atteindre 44 zettaoctets, soit 44 000 milliards de gigaoctets.

Pour résoudre cette problématique, Deep Render mise sur la compression d'image qui a pour objectif de réduire la redondance des données d'une image afin de pouvoir l'emmagasiner sans occuper beaucoup d'espace ou la transmettre rapidement. La deep tech a mis au point sa propre technologie : la "biological compression technology", qui s'appuie sur les processus neuronaux de l'œil humain.

"En tant qu'êtres humains, nos yeux ont évolué pour se soucier de certaines couleurs et propriétés du monde. Cela nous a aidés à survivre en tant que chasseurs-cueilleurs. Nous sommes plus sensibles à la couleur verte car elle représente des zones fertiles avec de la nourriture et de l'eau. Nous remarquons le moindre mouvement dans les scènes fixe car cela nous aide à fuir les prédateurs furtifs. La prise en compte de ces instincts évolutifs améliore la qualité visuelle mais apprendre à une machine à le faire a été incroyablement complexe jusqu'à présent. Notre percée technologique représente le fondement d'une nouvelle classe de méthodes de compression", a expliqué le co-fondateur Arsalan Zafar.


Se focaliser sur le contenu de l'image
L'algorithme développé par Deep Render se focalise sur le contenu de l'image, ce dont l'œil humain se soucie le plus, permettant d'obtenir des images visuellement plus belles. "Notre secret réside dans la manière dont les données sont compressées et envoyées sur le réseau. La technologie traditionnelle repose sur divers modules connectés les uns aux autres, mais qui ne se 'parlent' pas réellement entre eux. Une image est optimisée pour le module 1 avant de passer au module 2 puis elle est optimisée pour le module 2 et ainsi de suite. Cela entraîne non seulement des retards mais également des pertes de données ce qui peut finalement réduire la qualité et la précision de l'image résultante. De plus, si une étape d'optimisation ne fonctionne pas, les autres modules ne le savent pas et ne peuvent donc corriger aucune erreur", a déclaré le cofondateur et CEO de Deep Render, Chri Besenbruch.

 

 

L'algorithme de compression d'image a été mis à l'épreuve dans un duel contre le format d'image BGP (Better Portable Graphics). Il a été demandé à 5000 personnes de comparer la qualité perceptuelle des données. L'étude révèle que plus de 95 % des participants ont évalué les images soumises à l'algorithme de Deep Render visuellement plus belles alors que ces images ne représentaient que la moitié de la taille du fichier.

De nombreux cas d'usage
La technologie développée par Deep Render pourrait intéresser les plate-formes comme Netflix, Facebook, YouTube, Instagram… mais également les entreprises spécialisées dans le cloud gaming, l'imagerie médicale ou le streaming. "La compression d'images est au cœur de presque tout ce que nous faisons en ligne, à la maison et dans les entreprises mais nous sommes coincés à utiliser des algorithmes mal conçus et désuets qui ne répondront pas et ne pourront pas répondre aux besoins futurs", a déclaré Eddie Anderson, associé fondateur du fonds d'investissement Pentech.

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