Apprends comment le traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur (CV) peuvent travailler ensemble pour transformer les industries grâce à des systèmes d'IA plus intelligents et multimodaux.
Le traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur (CV) sont deux branches distinctes de l'intelligence artificielle (IA) qui ont gagné beaucoup de popularité ces dernières années. Grâce aux progrès de l'IA, ces deux branches sont aujourd'hui plus interconnectées que jamais.
Le sous-titrage automatique des images en est un excellent exemple. La vision par ordinateur peut être utilisée pour analyser et comprendre le contenu d'une image, tandis que le traitement du langage naturel peut servir à générer une légende pour la décrire. Le sous-titrage automatique des images est couramment utilisé sur les plateformes de médias sociaux pour améliorer l'accessibilité et dans les systèmes de gestion de contenu pour aider à organiser et à étiqueter les images de manière efficace.
Les innovations en matière de PNL et d'IA de vision ont donné lieu à de nombreux cas d'utilisation de ce type dans toute une série de secteurs. Dans cet article, nous allons examiner de plus près la PNL et la vision par ordinateur et discuter de leur fonctionnement respectif. Nous explorerons également des applications intéressantes qui utilisent ces deux technologies en tandem. C'est parti !
La PNL se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain. Il permet aux machines de comprendre, d'interpréter et de générer du texte ou de la parole de manière significative. Il peut être utilisé pour effectuer des tâches telles que la traduction, l'analyse des sentiments ou le résumé.
Parallèlement, la vision par ordinateur aide les machines à analyser et à travailler avec des images et des vidéos. Elle peut être utilisée pour des tâches telles que la détection d'objets sur une photo, la reconnaissance faciale, le suivi d'objets ou la classification d'images. La technologie d'IA par vision permet aux machines de mieux comprendre le monde visuel et d'interagir avec lui.
Lorsqu'il est intégré à la vision par ordinateur, le NLP peut ajouter du sens aux données visuelles en combinant le texte et les images, ce qui permet une compréhension plus profonde. Comme le dit le proverbe, "une image vaut mille mots", et lorsqu'elle est associée à du texte, elle devient encore plus puissante, offrant des perspectives plus riches.
Tu as probablement vu la PNL et la vision par ordinateur travailler ensemble dans des outils de tous les jours sans même t'en rendre compte, comme lorsque ton téléphone traduit un texte à partir d'une image.
En fait, Google Translate utilise à la fois le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur pour traduire du texte à partir d'images. Lorsque tu prends en photo un panneau de signalisation dans une autre langue, la vision par ordinateur identifie et extrait le texte, tandis que le traitement du langage naturel le traduit dans ta langue préférée.
NLP et CV travaillent ensemble pour rendre le processus fluide et efficace, permettant aux utilisateurs de comprendre et d'interagir avec les informations d'une langue à l'autre en temps réel. Cette intégration transparente des technologies fait tomber les barrières de la communication.
Voici d'autres applications où le NLP et la vision par ordinateur travaillent ensemble :
Maintenant que nous avons vu comment la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel sont utilisés, explorons comment ils s'associent pour permettre une IA multimodale.
L'IA cross-modale associe la compréhension visuelle issue de la vision par ordinateur à la compréhension du langage issue du NLP pour traiter et relier les informations à travers le texte et les images. Par exemple, dans le domaine de la santé, l'IA cross-modale peut aider à analyser une radiographie et à générer un résumé clair et écrit des problèmes potentiels, aidant ainsi les médecins à prendre des décisions plus rapides et plus précises.
La compréhension du langage naturel est un sous-ensemble spécial du NLP qui se concentre sur l'interprétation et l'extraction du sens d'un texte en analysant son intention, son contexte, sa sémantique, son ton et sa structure. Alors que le NLP traite le texte brut, le NLU permet aux machines de comprendre le langage humain plus efficacement. Par exemple, l'analyse syntaxique est une technique de NLU qui convertit le texte écrit en un format structuré que les machines peuvent comprendre.
NLU travaille avec la vision informatique lorsque les données visuelles contiennent du texte qui doit être compris. La vision par ordinateur, à l'aide de technologies telles que la reconnaissance optique de caractères (OCR), extrait du texte à partir d'images, de documents ou de vidéos. Il peut s'agir de tâches telles que la numérisation d'un reçu, la lecture du texte sur un panneau ou la numérisation de notes manuscrites.
Le NLU traite ensuite le texte extrait pour en comprendre le sens, le contexte et l'intention. Cette combinaison permet aux systèmes de faire plus que reconnaître du texte. Ils peuvent catégoriser les dépenses à partir des reçus ou analyser le ton et le sentiment. Ensemble, la vision par ordinateur et le NLU transforment le texte visuel en informations significatives et exploitables.
L'ingénierie des messages-guides est le processus de conception de messages-guides clairs, précis et détaillés pour guider les systèmes d'IA génératifs, tels que les grands modèles de langage (LLM) et les modèles vision-langage (VLM), dans la production des résultats souhaités. Ces invites agissent comme des instructions qui aident le modèle d'IA à comprendre l'intention de l'utilisateur.
Pour que l'ingénierie d'invite soit efficace, il faut comprendre les capacités du modèle et élaborer des entrées qui maximisent sa capacité à générer des réponses précises, créatives ou perspicaces. Cela est particulièrement important lorsqu'il s'agit de modèles d'IA qui travaillent à la fois avec du texte et des images.
Prends le modèle DALL-E d'OpenAI, par exemple. Si tu lui demandes de créer "une image photoréaliste d'un astronaute chevauchant un cheval", il peut générer exactement cela en se basant sur ta description. Cette compétence est super pratique dans des domaines comme la conception graphique, où les professionnels peuvent rapidement transformer des idées de texte en maquettes visuelles, ce qui permet de gagner du temps et d'augmenter la productivité.
Tu te demandes peut-être quel est le lien avec la vision par ordinateur - ne s'agit-il pas simplement d'une IA générative? Les deux sont en fait étroitement liés. L'IA générative s'appuie sur les fondements de la vision par ordinateur pour créer des résultats visuels entièrement nouveaux.
Les modèles d'IA générative qui créent des images à partir d'invites textuelles sont formés sur de grands ensembles de données d'images associées à des descriptions textuelles. Cela leur permet d'apprendre les relations entre le langage et les concepts visuels tels que les objets, les textures et les relations spatiales.
Ces modèles n'interprètent pas les données visuelles de la même manière que les systèmes traditionnels de vision par ordinateur, par exemple en reconnaissant des objets dans des images du monde réel. Au lieu de cela, ils utilisent leur compréhension apprise de ces concepts pour générer de nouveaux visuels basés sur des messages-guides. En combinant ces connaissances avec des invites bien conçues, l'IA générative peut produire des images réalistes et détaillées qui correspondent à la saisie de l'utilisateur.
Les systèmes de réponse aux questions sont conçus pour comprendre les questions en langage naturel et fournir des réponses précises et pertinentes. Ils utilisent des techniques telles que la recherche d'informations, la compréhension sémantique et l'apprentissage profond pour interpréter les requêtes et y répondre.
Les modèles avancés tels que GPT-4o d'OpenAI peuvent gérer les réponses aux questions visuelles (VQA), ce qui signifie qu'ils peuvent analyser et répondre à des questions sur des images. Cependant, GPT-4o n'effectue pas directement des tâches de vision par ordinateur. Il utilise plutôt un encodeur d'images spécialisé pour traiter les images, extraire les caractéristiques et les combiner avec sa compréhension du langage pour fournir des réponses.
D'autres systèmes peuvent aller plus loin en intégrant complètement les capacités de vision par ordinateur. Ces systèmes peuvent analyser directement des images ou des vidéos pour identifier des objets, des scènes ou du texte. Lorsqu'ils sont associés au traitement du langage naturel, ils peuvent traiter des questions plus complexes sur le contenu visuel. Par exemple, ils peuvent répondre à la question "Quels objets se trouvent sur cette image ?" ou "Qui se trouve dans cette séquence ?" en détectant et en interprétant les éléments visuels.
L'apprentissage à partir de zéro (ZSL) est une méthode d'apprentissage automatique qui permet aux modèles d'intelligence artificielle de traiter de nouvelles tâches inédites sans avoir été spécifiquement formés à ces tâches. Pour ce faire, elle utilise des informations supplémentaires, comme des descriptions ou des relations sémantiques, pour relier ce que le modèle connaît déjà (les classes vues) à de nouvelles catégories inédites.
Dans le traitement du langage naturel, ZSL aide les modèles à comprendre et à travailler sur des sujets sur lesquels ils n'ont pas été formés en s'appuyant sur les relations entre les mots et les concepts. De même, dans le domaine de la vision par ordinateur, ZSL permet aux modèles de reconnaître des objets ou des scènes qu'ils n'ont jamais rencontrés auparavant en reliant des caractéristiques visuelles, comme les ailes ou les plumes, à des concepts connus, tels que les oiseaux.
ZSL fait le lien entre NLP et CV en combinant la compréhension du langage et la reconnaissance visuelle, ce qui le rend particulièrement utile pour les tâches qui impliquent les deux. Par exemple, dans la réponse aux questions visuelles, un modèle peut analyser une image tout en comprenant une question connexe afin de fournir une réponse précise. C'est également utile pour des tâches telles que le sous-titrage d'images.
Le rapprochement du traitement du langage naturel et de la vision par ordinateur a donné naissance à des systèmes d'IA capables de comprendre à la fois le texte et les images. Cette combinaison est utilisée dans de nombreux secteurs, qu'il s'agisse d'aider les voitures autonomes à lire les panneaux de signalisation, d'améliorer les diagnostics médicaux ou de rendre les médias sociaux plus sûrs. À mesure que ces technologies s'améliorent, elles continueront de faciliter la vie et d'ouvrir de nouvelles opportunités dans de nombreux domaines.
Pour en savoir plus, visite notre dépôt GitHub, et engage-toi auprès de notre communauté. Explore les applications de l'IA dans les voitures auto-conduites et l'agriculture sur nos pages de solutions. 🚀
Commence ton voyage avec le futur de l'apprentissage automatique.
