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Posted by on mai 15, 2017 in Web & Tech | 0 comments

Google Maps poursuit ses innovations et en partage une partie

Google Maps poursuit ses innovations et en partage une partie

Après avoir mis à son application mondialement connue, en permettant un partage en temps réel de sa position, l’équipe de Google Maps n’a eu de cesse d’offrir de nouvelles fonctionnalités, dont l’enregistrement de sa place de parking au mètre près, afin qu’il ne soit plus possible d’égarer son véhicule. Mais ce n’est pas tout : la R&D du géant du Web fait en effet état de progrès significatifs en ce qui concerne le deep-learning, et l’une des premières utilisations concrètes porte justement sur l’amélioration du service de cartographie de Maps.

Imaginez un instant l’ampleur des données collectées par les « Google Street Cars », parcourant sans cesse toutes les routes – et jusqu’aux plus petites impasses – de partout à travers le monde. Ce sont plus de 80 milliards d’images qui ainsi été recueillies, et il n’est tout simplement pas possible pour des êtres humains de traiter un tel volume de data puis de mettre à jour l’application. Dès lors, la solution évidente réside dans le deep-learning des intelligences artificielles – qui parvient désormais à lire, et surtout à reconnaître, les noms des rues sur les panneaux correspondants. Un test, réalisé récemment en France, a en effet démontré un taux d’exactitude proche de 85%, et la performance de l’algorithme ne s’arrête pas là, puisqu’il est également en mesure de lire le nom figurant sur la devanture des enseignes commerciales. Lorsque l’on intègre à l’équation le fait que les photographies prises par les Street Cars manquent parfois de netteté et/ou de luminosité, le score de 85% apparait encore plus remarquable.

Les réseaux neuronaux ont été employés par Google depuis bientôt 10 ans, puisque dès 2008, c’est ce système qui a permis de flouter automatiquement des millions de plaques minéralogiques et de visages. Puis, en 2014, Street View était devenu capable de lire les numéros des immeubles comme des maisons particulières. Mais c’est la première fois, en ce début du mois de mai 2017, que Google publie – partiellement – ces travaux, et l’intégralité du modèle utilisé pour la reconnaissance des noms de rue. Le but avoué consiste à enrichir le savoir-faire de développeurs ne travaillant pas actuellement pour Google, mais qui pourraient aider toute l’industrie high-tech à progresser grâce à l’IA.

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