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Description

Description de la technologie :

  La reconnaissance d'image peut par exemple reconnaître:
  • Un individu, et indiquer son nom
  • Un objet
  • Un animal
  • Un lieu
  • Des précisions sur le contexte, les couleurs, l'ambiance, etc.
  • Si le visage d'un individu est représenté,
    • les sentiments qu'il renvoie (sourire, colère, etc.)
    • Déterminer des points de contrôle pour valider l'identité
  Plus généralement, il est possible d'étendre l'apprentissage de cette reconnaissance pour identifier de plus en plus de détails avec le moins d'erreurs possible.

Perspectives

Quelques perspectives :

La reconnaissance d'image et par extension de vidéos, voire de vidéos en temps réel ouvre des champs intéressants, notamment autour de l'identification des objets de risques ou des clients. L'individu d'une part, qui peut être à la fois objet de risque ou client. Les objets couverts (véhicules, maisons, etc), en tant qu'objets de risques.

Enjeux

Les enjeux :

L'enjeu important ici est la phase d'apprentissage. Par exemple, la corrélation entre un enchainement de pixels ou une couleur principale et sa signification se base souvent sur des tables d'apprentissage. En effet, c'est en montrant à l'ordinateur des milliers de photos de chats qu'il est capable de reconnaître un chat sur une photo. (Note: c'est un peu faux, la technologie permet aujourd'hui de s'affranchir de cela, mais pardonnez moi le raccourci). Ainsi, si vous montrez des milliers de photos de chat, en disant à l'ordinateur que c'est un cheval, il retiendra cheval... Dans le cas d'une tarification au selfie, cela peut avoir des conséquences complexes.  

Cas métiers

Quelle application métiers ? :

2 cas métier principaux:
  • Le triage des dossiers de sinistres en fonction de la gravité repérée sur les photos uploadées
  • L'identification de l'individu dans le cas d'une signature électronique
  • Le tarif à la tête du client, bien que compliqué en France, reste intéressant à étudier.

Ressources

Pour aller plus loin :

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