28 novembre 2024
Découvrez comment le traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur (CV) peuvent collaborer 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 en 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 bon 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 être utilisé pour générer une légende la décrivant. 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 dans le domaine de la PNL et de l'IA visionnaire ont donné lieu à de nombreux cas d'utilisation dans toute une série d'industries. 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 d'une manière significative. Il peut être utilisé pour effectuer des tâches telles que la traduction, l'analyse des sentiments ou le résumé.
La vision par ordinateur permet aux machines d'analyser et de 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 de vision artificielle permet aux machines de mieux comprendre le monde visuel et d'interagir avec lui.
Lorsqu'elle est intégrée à la vision par ordinateur, la PNL peut ajouter du sens aux données visuelles en combinant le texte et les images, ce qui permet une compréhension plus approfondie. 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 informations plus riches.
Vous avez probablement vu la PNL et la vision par ordinateur fonctionner ensemble dans des outils de tous les jours sans même vous en rendre compte, comme lorsque votre 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 vous prenez une photo d'un panneau de signalisation dans une autre langue, la vision artificielle identifie et extrait le texte, tandis que le traitement du langage naturel le traduit dans votre langue préférée.
Le NLP et le CV travaillent ensemble pour rendre le processus fluide et efficace, permettant aux utilisateurs de comprendre et d'interagir avec l'information à travers les langues en temps réel. Cette intégration transparente des technologies fait tomber les barrières de la communication.
Voici d'autres applications dans lesquelles 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, examinons comment ils se combinent pour permettre une IA multimodale.
L'IA multimodale associe la compréhension visuelle de la vision par ordinateur à la compréhension du langage de la PNL pour traiter et relier les informations contenues dans le texte et les images. Par exemple, dans le domaine de la santé, l'IA multimodale 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 particulier 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 de manière plus efficace. Par exemple, l'analyse syntaxique est une technique de NLU qui convertit le texte écrit en un format structuré que les machines peuvent comprendre.
Le NLU fonctionne avec la vision artificielle lorsque des données visuelles contiennent du texte qui doit être compris. La vision par ordinateur, qui utilise des technologies telles que la reconnaissance optique de caractères (OCR), permet d'extraire 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 d'un texte sur un panneau ou la numérisation de notes manuscrites.
La 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 être efficace, l'ingénierie d'invite doit 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 fonctionnent à la fois avec du texte et des images.
Prenons par exemple le modèle DALL-E d'OpenAI. Si vous lui demandez de créer "une image photoréaliste d'un astronaute chevauchant un cheval", elle peut générer exactement cela à partir de votre description. Cette compétence est très utile dans des domaines tels que la conception graphique, où les professionnels peuvent rapidement transformer des idées textuelles en maquettes visuelles, ce qui leur permet de gagner du temps et d'accroître leur productivité.
Vous vous demandez 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 entraînés sur de vastes 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 de ces concepts pour générer de nouveaux visuels sur la base de messages-guides. En combinant ces connaissances avec des invites bien conçues, l'IA générative peut produire des images réalistes et détaillées qui correspondent aux données fournies par 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 comme le GPT-4o d'OpenAI peuvent traiter des questions-réponses visuelles (VQA), ce qui signifie qu'ils peuvent analyser des images et y répondre. Cependant, GPT-4o n'exécute 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 totalement des capacités de vision par ordinateur. Ces systèmes peuvent analyser directement des images ou des vidéos pour identifier des objets, des scènes ou du texte. 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 est 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 des tâches nouvelles et inédites sans avoir été spécifiquement formés à celles-ci. Pour ce faire, elle utilise des informations supplémentaires, telles que 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 auxquels 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 artificielle, 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 relie 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. Il est également utile pour des tâches telles que le sous-titrage d'images.
L'association 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. Au fur et à mesure que ces technologies s'améliorent, elles continueront à faciliter la vie et à ouvrir de nouvelles perspectives dans un large éventail de domaines.
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