28 novembre 2024
Découvrez comment le traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur (CV) peuvent travailler ensemble pour transformer les industries avec des systèmes d'IA multimodaux plus intelligents.
Le traitement du langage naturel (TLN) et la vision par ordinateur (VC) 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.
Un excellent exemple de ceci est la légende d'image automatique. 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 pour la décrire. La légende d'image automatique est couramment utilisée 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 efficacement.
Les innovations en matière de TAL et de Vision IA ont conduit à de nombreux cas d'utilisation de ce type dans un éventail de secteurs. Dans cet article, nous examinerons de plus près le TAL et la vision par ordinateur et nous verrons comment ils fonctionnent tous les deux. Nous explorerons également des applications intéressantes qui utilisent ces deux technologies en tandem. Commençons !
Le TAL 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.
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 dans une photo, la reconnaissance faciale, le suivi d'objets ou la classification d'images. La technologie de vision IA permet aux machines de mieux comprendre et interagir avec le monde visuel.
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 le TAL et la vision par ordinateur travailler ensemble dans des outils du quotidien sans même vous en rendre compte, comme lorsque votre téléphone traduit le texte d'une image.
En fait, Google Traduction utilise à la fois le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur pour traduire le texte des images. Lorsque vous prenez une photo d'un panneau de signalisation dans une autre langue, la vision par ordinateur identifie et extrait le texte, tandis que le NLP le traduit dans votre langue préférée.
Le TAL et la vision par ordinateur fonctionnent ensemble pour rendre le processus fluide et efficace, permettant aux utilisateurs de comprendre et d'interagir avec les informations dans toutes les langues en temps réel. Cette intégration transparente des technologies élimine les barrières de communication.
Voici d'autres applications où le NLP et la vision par ordinateur fonctionnent ensemble :
Maintenant que nous avons vu comment la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel sont utilisés, explorons comment ils se combinent pour permettre l'IA intermodale.
L'IA cross-modale combine la compréhension visuelle issue de la vision par ordinateur avec la compréhension linguistique issue du NLP afin de traiter et de connecter 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 écrit clair 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 TLN qui se concentre sur l'interprétation et l'extraction du sens du texte en analysant son intention, son contexte, sa sémantique, son ton et sa structure. Alors que le TLN traite le texte brut, la CLN permet aux machines de comprendre plus efficacement le langage humain. Par exemple, l'analyse syntaxique est une technique de CLN qui convertit le texte écrit en un format structuré que les machines peuvent comprendre.
Le NLU fonctionne avec la vision par ordinateur lorsque les données visuelles contiennent du texte qui doit être compris. La vision par ordinateur, utilisant des technologies telles que la reconnaissance optique de caractères (OCR), extrait le texte des images, des documents ou des vidéos. Cela peut inclure des tâches telles que la numérisation d'un reçu, la lecture de texte sur un panneau ou la numérisation de notes manuscrites.
Le NLU traite ensuite le texte extrait pour comprendre sa signification, son contexte et son intention. Cette combinaison permet aux systèmes de faire plus que simplement reconnaître le texte. Ils peuvent catégoriser les dépenses à partir de 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 prompts est le processus de conception d'invites d'entrée claires, précises et détaillées pour guider les systèmes d'IA générative, tels que les grands modèles linguistiques (LLM) et les modèles de vision-langage (VLM), dans la production des résultats souhaités. Ces invites servent d'instructions qui aident le modèle d'IA à comprendre l'intention de l'utilisateur.
Une ingénierie des prompts efficace nécessite de comprendre les capacités du modèle et de concevoir des entrées qui maximisent sa capacité à générer des réponses précises, créatives ou perspicaces. Ceci est particulièrement important lorsqu'il s'agit de modèles d'IA qui fonctionnent à la fois avec du texte et des images.
Prenons le modèle DALL·E d'OpenAI, par exemple. Si vous lui demandez de créer « une image photoréaliste d'un astronaute montant à cheval », il peut générer exactement cela en fonction de votre description. Cette compétence est très pratique dans des domaines comme le design graphique, où les professionnels peuvent rapidement transformer des idées textuelles en maquettes visuelles, ce qui permet de gagner du temps et d'accroître la productivité.
Vous vous demandez peut-être comment cela se relie à la vision par ordinateur : n'est-ce pas simplement de l'IA générative ? Les deux sont en fait étroitement liés. L'IA générative s'appuie sur les fondations de la vision par ordinateur pour créer des sorties visuelles entièrement nouvelles.
Les modèles d'IA générative qui créent des images à partir d'invites textuelles sont entraînés 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 de vision par ordinateur traditionnels, comme la reconnaissance d'objets dans les images du monde réel. Au lieu de cela, ils utilisent leur compréhension acquise de ces concepts pour générer de nouveaux visuels basés sur des invites. 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 question-réponse 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 GPT-4o d'OpenAI peuvent gérer le question-réponse visuel (VQA), ce qui signifie qu'ils peuvent analyser des images et répondre à des questions à leur sujet. Cependant, GPT-4o n'effectue pas directement de tâches de vision par ordinateur. Au lieu de cela, il utilise un encodeur d'image spécialisé pour traiter les images, extraire des caractéristiques et les combiner avec sa compréhension du langage pour fournir des réponses.
D'autres systèmes peuvent aller encore plus loin en intégrant pleinement 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. Combinés au traitement du langage naturel, ils peuvent traiter des questions plus complexes sur le contenu visuel. Par exemple, ils peuvent répondre à des questions telles que « Quels objets se trouvent dans cette image ? » ou « Qui se trouve dans cette séquence ? » en détectant et en interprétant les éléments visuels.
L'apprentissage zéro-shot (ZSL) est une méthode d'apprentissage automatique qui permet aux modèles d'IA de gérer des tâches nouvelles et invisibles sans être spécifiquement entraînés sur celles-ci. Il le fait en utilisant des informations supplémentaires, comme des descriptions ou des relations sémantiques, pour relier ce que le modèle connaît déjà (classes vues) à de nouvelles catégories invisibles.
Dans le traitement du langage naturel, la ZSL aide les modèles à comprendre et à travailler sur des sujets sur lesquels ils n'ont pas été entraînés en s'appuyant sur les relations entre les mots et les concepts. De même, en vision par ordinateur, la ZSL permet aux modèles de reconnaître des objets ou des scènes qu'ils n'ont jamais rencontrés auparavant en reliant des caractéristiques visuelles, comme des ailes ou des plumes, à des concepts connus, tels que les oiseaux.
Le ZSL relie le TAL et la CV en combinant la compréhension du langage avec la reconnaissance visuelle, ce qui le rend particulièrement utile pour les tâches qui impliquent les deux. Par exemple, dans la réponse à des questions visuelles, un modèle peut analyser une image tout en comprenant une question connexe pour fournir une réponse précise. Il est également utile pour des tâches comme la légende d'images.
Le rapprochement du traitement du langage naturel et de la vision par ordinateur a conduit 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 à faciliter la vie et à ouvrir de nouvelles opportunités dans un large éventail de domaines.
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