Pendant la conférence Cloud Next organisée par Google à San Francisco, la firme de Mountain View a présenté une API des plus impressionnante. Cloud Video Intelligence API est un système capable de reconnaitre les objets présents dans une vidéo.
L’intelligence artificielle, du machine learning, jusqu’au deep learning sont des sujets stratégiques chez Google. On en retrouve dans tous les produits de la firme. Cloud Video Intelligence API est d’ores et déjà accessible en beta privée et vous permet aussi de faire quelques tests sur la partie publique de son site.
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L’API a été construite grâce à deep learning éprouvé via TensorFlow sur YouTube. L’objectif était de reconnaitre de mieux en mieux les objets présents dans les vidéos de la plateforme. Cela permet à tout un chacun de rechercher des vidéos en fonction des éléments que l’on peut y retrouver : un chien, des fleurs, des arbres, de la natation, des nuages, un tigre etc. Comme on peut l’apprendre du le site de Google l’API « peut même proposer une compréhension contextuelle de quand ces éléments apparaissent. Par exemple, si vous cherchez un ‘tigre’, le système vous présentera les moments exacts pour lesquels un tigre apparait dans votre collection de vidéo sur Google Cloud Storage. »
Un premier essai effectué sur le site qui identifie les émotions.
Pour les marques ou les entreprises qui stockent une grande quantité de vidéos et qui ont besoin de retrouver un élément précis, cette nouvelle IA made in Mountain View offre une solution puissante. Automatiquement, elle annote les contenus stockés et permet ainsi de les identifier puis de les classer.
Cette API est pour l’instant à usage privé, mais on pourrait très bien voir un jour Google l’intégrer à son système publicitaire. Cela permettrait à des annonceurs de cibler des audiences basées sur les éléments qu’il y a en vidéo. Par exemple s’il s’agit de surf, des marques d’accessoires pourraient se positionner sur ces vidéos et ainsi toucher la cible idéale. Mais rassurez-vous nous s’y sommes pas encore. Peut-être …
Un second test qui met en exergue les éléments qu’il détecte sur l’image.
