Jumeler le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur

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 en popularité ces dernières années. Grâce aux avancées en IA, ces deux domaines sont désormais plus interconnectés que jamais.

Un excellent exemple est la légende automatique d'images. 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. La légende automatique d'images est couramment utilisée sur les plateformes de réseaux 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 NLP et en Vision AI ont mené à de nombreux cas d'usage dans diverses industries. Dans cet article, nous examinerons de plus près le NLP et la vision par ordinateur et discuterons de leur fonctionnement. Nous explorerons également des applications intéressantes qui utilisent ces deux technologies de concert. Commençons !

Link to this sectionComprendre le NLP et la Vision AI#

Le NLP 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 comme la traduction, l'analyse de sentiment ou la résumé.

Pendant ce temps, 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 comme la détection d'objets dans une photo, la reconnaissance faciale, le suivi d'objets ou la classification d'images. La technologie Vision AI permet aux machines de mieux comprendre et interagir avec le monde visuel.

Fig 1. Un exemple de classification d'images.

Lorsqu'il est intégré à la vision par ordinateur, le NLP peut ajouter du sens aux données visuelles en combinant texte et images, permettant une compréhension plus profonde. Comme le dit l'adage, « une image vaut mille mots », et lorsqu'elle est associée à du texte, elle devient encore plus puissante, offrant des perspectives plus riches.

Link to this sectionExemples de NLP et de vision par ordinateur travaillant ensemble#

Tu as probablement déjà vu le NLP et la vision par ordinateur fonctionner ensemble dans des outils du quotidien sans même t'en rendre compte, comme lorsque ton téléphone traduit le texte d'une photo.

En fait, Google Translate utilise à la fois le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur pour traduire le texte des 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 NLP le traduit dans ta langue préférée.

Le NLP et la CV travaillent ensemble pour rendre le processus fluide et efficace, permettant aux utilisateurs de comprendre et d'interagir avec des informations dans différentes langues en temps réel. Cette intégration transparente des technologies brise les barrières de communication.

Fig 2. La fonctionnalité de traduction de Google.

Voici d'autres applications où le NLP et la vision par ordinateur travaillent ensemble :

• Voitures autonomes : La CV peut être utilisée pour détecter les panneaux de signalisation, les voies et les obstacles, tandis que le NLP peut traiter les commandes vocales ou le texte sur les panneaux.
• Lecteurs de documents : La Vision AI peut reconnaître le texte de documents numérisés ou écrits à la main, et le traitement du langage naturel peut interpréter et résumer les informations.
• Recherche visuelle dans les applications de shopping : La vision par ordinateur peut identifier des produits sur des photos, tandis que le NLP traite les termes de recherche pour améliorer les recommandations.
• Outils éducatifs : La CV peut reconnaître des notes manuscrites ou des entrées visuelles, et le NLP peut fournir des explications ou des retours basés sur le contenu.

Link to this sectionConcepts clés reliant la vision par ordinateur et le NLP#

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 cross-modale.

L'IA cross-modale combine la compréhension visuelle issue de la vision par ordinateur avec la compréhension du langage issue du NLP pour traiter et connecter des informations à travers le texte et les images. Par exemple, dans le secteur de la santé, l'IA cross-modale peut aider à analyser une radiographie et générer un résumé écrit clair des problèmes potentiels, aidant les médecins à prendre des décisions plus rapides et précises.

Link to this sectionCompréhension du langage naturel (NLU)#

La Compréhension du langage naturel est un sous-ensemble spécial du NLP qui se concentre sur l'interprétation et l'extraction de sens à partir de 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 mieux comprendre le langage humain. Par exemple, l'analyse syntaxique est une technique de NLU qui convertit le texte écrit en un format structuré que les machines peuvent comprendre.

Fig 3. La relation entre le NLP et le NLU.

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 comme la reconnaissance optique de caractères (OCR), extrait le texte des images, documents ou vidéos. Cela peut inclure des tâches comme scanner un reçu, lire le texte d'un panneau ou numériser des 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 bien plus que simplement reconnaître du 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.

Link to this sectionIngénierie de prompt#

L'ingénierie de prompt est le processus de conception de prompts d'entrée clairs, précis et détaillés pour guider les systèmes d'IA générative, tels que les grands modèles de langage (LLMs) et les modèles vision-langage (VLMs), afin de produire les résultats souhaités. Ces prompts agissent comme des instructions qui aident le modèle d'IA à comprendre l'intention de l'utilisateur.

Une ingénierie de prompt efficace nécessite de comprendre les capacités du modèle et de rédiger des entrées qui maximisent sa capacité à générer des réponses précises, créatives ou pertinentes. Ceci est particulièrement important pour les modèles d'IA qui travaillent avec du texte et des images.

Prenons le modèle DALL·E d'OpenAI, par exemple. Si tu lui demandes de créer « une image photoréaliste d'un astronaute montant un cheval », il peut générer exactement cela selon ta 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, gagnant du temps et boostant leur productivité.

Fig 4. Une image créée avec DALL-E d'OpenAI.

Tu te demandes peut-être quel est le lien avec la vision par ordinateur ; n'est-ce pas juste de l'IA générative ? Les deux sont en réalité 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 de prompts textuels sont entraînés sur de vastes jeux 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, comme pour la reconnaissance d'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 prompts. En combinant cette connaissance avec des prompts bien conçus, l'IA générative peut produire des images réalistes et détaillées qui correspondent à l'entrée de l'utilisateur.

Link to this sectionRéponse aux questions (QA)#

Les systèmes de réponse aux questions sont conçus pour comprendre des 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 et répondre aux requêtes.

Des modèles avancés comme GPT-4o d'OpenAI peuvent gérer la réponse 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'image spécialisé pour traiter les images, extraire des caractéristiques et les combiner avec sa compréhension du langage pour fournir des réponses.

Fig 5. Capacité de réponse aux questions visuelles de ChatGPT. Image par l'auteur.

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. Lorsqu'ils sont combinés avec le traitement du langage naturel, ils peuvent traiter des questions plus complexes sur le contenu visuel. Par exemple, ils peuvent répondre à « Quels objets sont dans cette image ? » ou « Qui est dans cette séquence ? » en détectant et en interprétant les éléments visuels.

Link to this sectionApprentissage Zero-Shot (ZSL)#

L'apprentissage zero-shot (ZSL) est une méthode d'apprentissage automatique qui permet aux modèles d'IA de gérer des tâches nouvelles et inédites sans avoir été spécifiquement entraînés dessus. Il le fait en utilisant des informations supplémentaires, comme des descriptions ou des relations sémantiques, pour connecter ce que le modèle connaît déjà (classes vues) à de nouvelles catégories inédites.

En traitement du langage naturel, le ZSL aide les modèles à comprendre et à travailler avec 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, le ZSL permet aux modèles de reconnaître des objets ou des scènes qu'ils n'ont jamais rencontrés auparavant en liant des caractéristiques visuelles, comme des ailes ou des plumes, à des concepts connus, comme les oiseaux.

Le ZSL connecte le NLP et la CV en combinant la compréhension du langage avec la reconnaissance visuelle, le rendant 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 associée pour fournir une réponse précise. C'est également utile pour des tâches comme la légende d'images.

Link to this sectionPoints clés#

Réunir le traitement du langage naturel et 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 nombreuses industries, de l'aide aux voitures autonomes pour lire les panneaux de signalisation à l'amélioration des diagnostics médicaux et à la sécurisation des réseaux sociaux. À mesure que ces technologies s'améliorent, elles continueront à faciliter la vie et à offrir de nouvelles opportunités dans un large éventail de domaines. Pour en savoir plus, visite notre GitHub repository et rejoins notre communauté. Explore les applications de l'IA dans les voitures autonomes et l'agriculture sur nos pages de solutions. 🚀