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Comment Facebook utilise vos photos Instagram pour entraîner ses algorithmes
Les mots-clés associés aux milliards d'images publiques sur Instagram représentent une mine d'or pour Facebook.
Les hashtags associés aux images publiques sur Instagram représentent une mine d'or pour Facebook
Crédit : Capture d'écran
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Les photos de vacances et les selfies que vous publiez sur Instagram ne terminent pas que dans les fils d’actualité de vos contacts. Ces clichés sont aussi utilisés par Facebook pour améliorer ses algorithmes à peu de frais. Comme le rapporte le site spécialisé The Verge, Facebook a expliqué le 2 mai lors de sa convention annuelle F8 que les milliards d'images publiques postées sur Instagram étaient analysées par une intelligence artificielle. Les hashtags et mots-clés associés à ces publications viennent alimenter une base de données pour entraîner les programmes de reconnaissance d’image de l'entreprise.
Ces systèmes fonctionnent avec des technologies d’apprentissage automatique. Ils ont besoin de se nourrir de milliards d’images d’un même sujet pour pouvoir l’identifier avec succès dans le plus grand nombre de situations possibles.
Les hashtags Instagram représentent une mine d’or pour le réseau social. Des centaines de millions de clichés disponibles gratuitement peuvent être associés à un ou plusieurs mots clés. La recherche "cat" renvoie par exemple vers plus de 143 millions de publications. Grâce aux internautes, Facebook peut ainsi parfaire son IA en l’entraînant à reconnaître des éléments précis d’une image et à comprendre ses différents contextes sans que des humains n’aient besoin de les catégoriser manuellement.
Les internautes entraînent les IA tous les jours
Sur ce principe, les équipes de Facebook lancent régulièrement des analyses sur de grands volumes d’image. La plus importante a passé en revue 3,5 milliards de photos associées à plus de 17.000 hashtags, a fait savoir le réseau social dans un post de blog. Selon Mike Schroepfer, directeur technique de Facebook, ce procédé est de 1 à 2% plus efficace que les systèmes habituellement utilisés par Facebook pour nourrir ses algorithmes avec un taux de fiabilité de l'ordre de 85,4%.
Ces programmes de reconnaissance d’images devraient bientôt trouver des applications concrètes. Facebook espère pouvoir aider les malvoyants à identifier certaines parties d’une photo à l’aide de descriptifs précis. Cet apprentissage pourrait aussi aider les équipes de modération du réseau social en leur permettant de repérer et trier plus rapidement les contenus problématiques.
Google est aussi friand de ce type de procédé. La firme de Mountain View met quotidiennement ses algorithmes à l'épreuve de neurones humains à travers les tests d'identification de caractères Captcha (utilisés par les sites Internet pour prouver qu'un utilisateur n'est pas un robot) ou en proposant des outils ludiques et gratuits faisant la démonstration de ses progrès dans l'IA, comme Quick Draw! ou AutoDraw.
