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Google utilise l’intelligence artificielle pour développer la compression d’image

Le stockage sur un dispositif mobile est précieux, en particulier avec de nombreux appareils arrivant avec seulement 16 Go de stockage interne. Donc, tout ce qui économise de l’espace serait évidemment accueilli par des millions d’utilisateurs.

Eh bien, Google travaille sur une façon de faire cela en réduisant la taille des milliers d’images que nous avons tous sauvegardées sur notre téléphone. L’intelligence artificielle pourrait être la réponse à la découverte d’une meilleure méthode de compression d’images, au moins selon une étude de Google.

Les chercheurs ont formé un système d’intelligence artificielle (IA), conçu en utilisant Google TensorFlow que l’entreprise a rendu open source l’an dernier, pour savoir comment la compression fonctionne avec 6 millions de photos pour référence. La firme a découpé ces images en morceaux de 32 x 32 pixels, et elle a sélectionné 100 portions avec une compression moins efficace pour apprendre. L’idée est que si elle comprend comme cela fonctionne sur des portions difficiles, il serait aisé de gérer le reste de l’image.

Le programme d'intelligence artificielle de Google a analysé une section de 32 x 32 pixels de pour déterminer quelle méthode de compression d'image fonctionne le mieux
Le programme d’intelligence artificielle de Google a analysé une section de 32 x 32 pixels de pour déterminer quelle méthode de compression d’image fonctionne le mieux

Un véritable « cerveau humain »

Le réseau neuronal effectue la compression d’une image en la décomposant en code binaire, puis la reconstruit. L’IA prédit alors comment une image ressemblerait après être compressée. En plus de battre des techniques standard de compression JPEG pour réduire la taille des fichiers, les réseaux de neurones peuvent également décider de la meilleure méthode pour compresser des parties séparées d’une image donnée. En d’autres termes, le réseau neuronale peut produire des images plus petites.

Cette recherche pourrait aussi conduire à économiser de l’espace de stockage sur nos smartphones, et également réduire la charge du serveur ainsi que la consommation d’énergie pour des entreprises comme Google, qui offre des solutions de stockage de photos gratuites en ligne.

Le projet, qui a été mis en évidence par Quartz, pourrait un jour conduire à d’importante économie d’espace de stockage pour les consommateurs, et réduire les coûts pour les entreprises de stockage sur le cloud.

Mots-clé : AIIATensorFlow
Yohann Poiron

L’auteur Yohann Poiron

J’ai fondé le BlogNT en 2010. Autodidacte en matière de développement de sites en PHP, j’ai toujours poussé ma curiosité sur les sujets et les actualités du Web. Je suis actuellement engagé en tant qu’architecte interopérabilité.