Jumeler le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur

Le traitement automatique du langage naturel (TALN) et la vision par ordinateur (CV) sont deux branches distinctes de l'intelligence artificielle (IA) qui ont gagné beaucoup de popularité ces dernières années. Grâce aux avancées de l'IA, ces deux branches sont désormais plus interconnectées que jamais.

Un excellent exemple de cela est la génération automatique de légendes d'images. La vision par ordinateur peut être utilisée pour analyser et comprendre le contenu d'une image, tandis que le traitement automatique du langage naturel peut être utilisé pour générer une légende pour la décrire. La génération automatique de légendes d'images 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 TALN et en Vision AI ont conduit à de nombreux cas d'utilisation de ce type dans divers secteurs. Dans cet article, nous allons examiner de plus près le TALN et la vision par ordinateur et discuter de leur fonctionnement. Nous explorerons également des applications intéressantes qui utilisent ces deux technologies de concert. C'est parti !

Comprendre le NLP et la Vision AI#

Le TALN 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 qui a du sens. Il peut être utilisé pour effectuer des tâches telles que la traduction, l'analyse des sentiments ou la synthèse.

Pendant ce temps, la vision par ordinateur aide les machines à analyser et à traiter 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 Vision AI permet aux machines de mieux comprendre et d'interagir avec le monde visuel.

Fig. 1. Un exemple de classification d'images.

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

Exemples de NLP et de vision par ordinateur travaillant ensemble#

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

En fait, Google Translate utilise à la fois le traitement automatique du langage naturel et la vision par ordinateur pour traduire du texte à partir d'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 TALN 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 fonction 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 TALN peut traiter les commandes vocales ou le texte présent sur les panneaux.
• Lecteurs de documents : la Vision AI peut reconnaître du texte à partir de documents numérisés ou de manuscrits, et le traitement automatique du langage naturel peut interpréter et résumer les informations.
• Recherche visuelle dans les applications d'achat : la vision par ordinateur peut identifier des produits sur des photos, tandis que le TALN traite les termes de recherche pour améliorer les recommandations.
• Outils éducatifs : la CV peut reconnaître des notes manuscrites ou des entrées visuelles, et le TALN peut fournir des explications ou des commentaires en fonction du contenu.

Concepts 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 multimodale combine la compréhension visuelle issue de la vision par ordinateur et la compréhension du langage issue du TALN pour traiter et relier des informations à travers 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 écrit clair des problèmes potentiels, aidant ainsi les médecins à prendre des décisions plus rapides et plus précises.

Compréhension du langage naturel (NLU)#

La compréhension du langage naturel est un sous-ensemble spécial du TALN 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 TALN traite du texte brut, la NLU permet aux machines de comprendre le langage humain plus efficacement. Par exemple, l'analyse syntaxique est une technique NLU qui convertit du texte écrit en un format structuré que les machines peuvent comprendre.

Fig. 3. La relation entre le TALN et la NLU.

La NLU fonctionne de concert avec la vision par ordinateur lorsque les données visuelles contiennent du texte qui doit être compris. La vision par ordinateur, en utilisant des technologies telles que la reconnaissance optique de caractères (OCR), extrait du texte d'images, de documents ou de 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 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.

Ingénierie de prompt#

Le prompt engineering 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 (LLM) et les modèles vision-langage (VLM), afin qu'ils produisent les résultats souhaités. Ces prompts agissent comme des instructions qui aident le modèle d'IA à comprendre l'intention de l'utilisateur.

Un prompt engineering efficace nécessite de comprendre les capacités du modèle et de concevoir des entrées qui maximisent sa capacité à générer des réponses précises, créatives ou pertinentes. C'est particulièrement important lorsqu'il s'agit de modèles d'IA qui traitent à la fois du texte et des images.

Prenons l'exemple du modèle DALL·E d'OpenAI. Si tu lui demandes de créer « une image photoréaliste d'un astronaute chevauchant un cheval », il peut générer exactement cela en fonction de ta description. Cette compétence est extrêmement pratique dans des domaines tels que le design graphique, où les professionnels peuvent rapidement transformer des idées textuelles en maquettes visuelles, ce qui fait gagner du temps et stimule la productivité.

Fig. 4. Une image créée à l'aide de DALL-E d'OpenAI.

Tu te demandes peut-être quel est le rapport avec la vision par ordinateur : ne s'agit-il pas simplement d'IA générative ? En fait, les deux sont 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 de prompts textuels 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 traditionnels de vision par ordinateur, comme la reconnaissance d'objets dans des images du monde réel. À la place, ils utilisent leur compréhension acquise de ces concepts pour générer de nouveaux visuels basés sur des prompts. En combinant ces connaissances avec des prompts bien conçus, l'IA générative peut produire des images réalistes et détaillées qui correspondent à l'entrée de l'utilisateur.

Réponse aux questions (QA)#

Les systèmes de questions-réponses 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 les requêtes et y répondre.

Les modèles avancés tels que GPT-4o d'OpenAI peuvent gérer les questions-réponses visuelles (VQA), ce qui signifie qu'ils peuvent analyser des images et y répondre. Cependant, GPT-4o n'effectue pas directement de tâches de vision par ordinateur. Au lieu de cela, il utilise un encodeur d'images 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 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. Lorsqu'ils sont combinés avec le traitement automatique du langage naturel, ils peuvent traiter des questions plus complexes sur le contenu visuel. Par exemple, ils peuvent répondre à « Quels objets se trouvent dans cette image ? » ou « Qui est dans cette vidéo ? » en détectant et en interprétant les éléments visuels.

Apprentissage Zero-Shot (ZSL)#

L'apprentissage zero-shot (ZSL) est une méthode d'apprentissage automatique qui permet aux modèles d'IA de gérer de nouvelles tâches inédites sans avoir été spécifiquement entraînés sur celles-ci. Pour ce faire, il utilise des informations supplémentaires, telles que des descriptions ou des relations sémantiques, afin de relier ce que le modèle connaît déjà (les classes vues) à de nouvelles catégories inédites.

En traitement automatique du langage naturel, le ZSL aide les modèles à comprendre et à traiter 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 associant des caractéristiques visuelles, telles que 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.

Points clés#

Rassembler le traitement automatique du langage naturel et la vision par ordinateur a mené 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 réseaux sociaux plus sûrs. À mesure que ces technologies s'améliorent, elles continueront à nous faciliter la vie et à ouvrir de nouvelles opportunités dans un large éventail de domaines. Pour en savoir plus, visite notre dépôt GitHub et rejoins notre communauté. Explore les applications de l'IA dans les voitures autonomes et l'agriculture sur nos pages de solutions. 🚀