Maj. le 23 octobre 2018 à 20 h 57 min

Facebook explique dans un post de blog comment le réseau social exploite vos interactions sur Instagram pour améliorer l’intelligence artificielle et la reconnaissance d’images. Le réseau social s’appuie désormais sur les hashtags des utilisateurs pour identifier ce qui se trouve sur les photo, et nourrir leur algorithme de milliards d’exemples afin d’augmenter le taux de réussite, actuellement de 85,4%, un record. La firme a entre autres développé des manières de ne pas perturber ses modèles malgré les erreurs et les tags trop imprécis. 

facebook

Et si on vous disait qu’à chaque fois que vous postez une photo sur Instagram et que vous y ajoutez des tags, vous travaillez en fait gratuitement pour Facebook ? Le réseau social exploite désormais de nouvelles méthodes pour entraîner son intelligence artificielle à grande échelle, et fait appel aux données que fournissent eux-mêmes les utilisateurs sur les différentes plateformes du réseau. Notamment Instagram. Facebook explique dans un post de blog pourquoi le machine learning et l’amélioration des modèles est devenu une priorité, et comment il exploite ces données, qui comportent parfois des erreurs ou des tags trop vagues, pour améliorer son taux de réussite dans la reconnaissance d’images.

Facebook explique pourquoi les utilisateurs d’Instagram travaillent gratuitement sans le savoir

On apprend ainsi que grâce au passage de l’entraînement supervisé par des humains vers un entrainement plus autonome via les tags sur Instagram, Facebook a réussi à battre un record de réussite de 85,4%. Un score qui reflète l’échelle de l’apprentissage machine permise par les milliards d’images taguées que compte Instagram. Mais aussi grâce à des techniques avancées de nettoyage. Car souvent les utilisateurs emploient des hashtags ambigus, comme par exemple « soirée » qui peut définir une fête ou le coucher du soleil. L’efficacité du modèle réduit ainsi à cause de ce que Facebook appelle le « bruit » d’identification.

A terme Facebook compte utiliser ce machine learning dopé par le concours de ses utilisateurs, pour améliorer l’expérience générale de ses services. Le post de blog cite par exemple les Memories qui pourraient être nettement améliorées. Ou encore la navigation en audio-description pour les personnes mal-voyantes. Le réseau social aimerait également améliorer la précision de l’identification, par exemple pouvoir dire exactement l’espèce d’un oiseau sur une image, plutôt que de simplement identifier la présence d’un volatile, d’un chien ou d’une girafe. Quant à votre travail, gratuit, il sert à parvenir à cet objectif beaucoup plus rapidement. L’alternative serait en effet d'embaucher des milliers d’humains dont la tâche serait d’identifier à la main toutes les images fournies au modèle. Forcément, ça coûte un peu plus cher !

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