Vidéo : comment apprendre à un ordinateur à reconnaître les objets aussi bien qu'un être humain

Au Siggraph 2015, les chercheurs de l'Université du Massachussets Zhaoliang Lun, Evangelos Kalogerakis et Alla Sheffer ont présenté les résultats de leurs travaux, qui portent sur la capacité d'une machine à reconnaître les similitudes stylistiques entre différents objets, comme des bâtiments ou des meubles.

Pour apprendre au système à faire ces distinctions, les chercheurs ont fait appel à 2500 personnes, qui ont soumis 50 000 réponses. En moyenne, les participants ont pu identifier correctement 85% des objets traités. En se basant sur ces données, le système a été capable de reproduire ces résultats, catégorisant de la bonne manière 90% des objets qui lui ont été soumis.

Cette méthode de perception, proche de celle de l'Homme, pourrait à l'avenir être utilisée pour catégoriser des images d'archives ou épauler des spécialistes des effets spéciaux pour les jeux vidéo ou le cinéma lors de la création d'environnements fictifs.