RAISR. Retenez bien cet acronyme pour Rapid and Accurate Image Super-Resolution. Cette technologie d’intelligence artificielle devient de plus en plus utile pour Google.
Elle se base sur l’apprentissage automatique (machine learning) pour produire des versions de haute qualité d’images en basse définition.
Cette technologie a été initialement présentée en octobre 2016 dans un article scientifique puis l’information a été retransmise plus largement le mois suivant.
RAISR permet d’économiser jusqu’à 75 % de bande passante par image. En effet, la définition de l’image d’origine est diminuée avant d’être téléchargée. La technologie IA a vocation à lui redonner la qualité d’origine. Pour y arriver, un upsampling est réalisé.
Si généralement, cela se traduit par une image floue, des filtres sont utilisés dans ce cadre de manière pertinente avec RAISR. Le machine learning se charge d’exploiter les meilleurs filtres, en apprenant progressivement à retenir la meilleure combinaison.
Déployée sur certains smartphones Android depuis peu pour le réseau social Google+, RAISR peut dorénavant être appliquée à plus d’un milliard d’images par semaine, réduisant la consommation de bande passante globale dédiée à l’exploitation des photos d’environ un tiers.
Dans les prochaines semaines, la technologie sera déployée plus largement. Il en résultera une économie de temps et de données, indique John Nack, Responsable Produit pour Google+, dans un billet de blog.
C’est la deuxième fois que Google a recours à cette technologie IA intégrée dans une fonctionnalité. Fin 2016, RAISR a été utilisée pour affiner les vidéos basées sur les Live Photos exportées depuis l’application Motion Stills (pour iOS).
Google n’est toutefois pas seul à exploiter le machine learning pour « upscaler » le contenu multimédia sans perdre en qualité. En juin 2016, Twitter avait mis la main sur la start-up britannique Magic Pony Technology, qui utilise des techniques simailres pour améliorer la définition de vidéos de faible qualité.
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