ClearImage: IA et humain travaillent ensemble

19 Octobre 2018 Par Paperjam.lu
Segmenter une image consiste à la simplifier et/ou la modifier – en séparant par exemple les objets du fond – de façon à rendre plus aisée son analyse par des applications de reconnaissance ou d’indexation.
Segmenter une image consiste à la simplifier et/ou la modifier – en séparant par exemple les objets du fond – de façon à rendre plus aisée son analyse par des applications de reconnaissance ou d’indexation.
(Photo: Shutterstock)

La segmentation d’image est une technologie en pleine expansion, utilisée dans des secteurs aussi divers que l’imagerie médicale, les véhicules autonomes ou la vision par ordinateur. La start-up luxembourgeoise ClearImage compte bien se faire une place au soleil en combinant intelligence artificielle et opérateurs humains.

Segmenter une image consiste à la simplifier et/ou la modifier – en séparant par exemple les objets du fond – de façon à rendre plus aisée son analyse par des applications de reconnaissance ou d’indexation. Différents algorithmes ont été développés pour automatiser la segmentation d’image, mais à ce jour aucun ne donne des résultats 100% satisfaisants.

En conséquence, la segmentation est toujours réalisée en grande partie manuellement selon un processus en deux étapes. Dans un premier temps, des opérateurs peu formés délimitent grossièrement le contour des objets, avant que des éditeurs expérimentés peaufinent le travail.

ClearImage ajoute une dose d’automatisation  

«Ce travail est un processus long et coûteux», précise Kris Bober, le CEO de ClearImage. Autant que l’argument financier, les acteurs du secteur doivent composer avec un vivier de collaborateurs réduit. «L’industrie ne dispose pas d’une main-d’œuvre suffisante pour pouvoir absorber toutes les demandes de segmentation d’image qui se chiffrent à plusieurs centaines de millions par mois!» 

Pour faire face au problème, ClearImage a mis au point un système d’intelligence artificielle plus rapide, plus efficace et moins cher que les méthodes traditionnelles. Il combine un pipeline de traitement d’images doté des dernières techniques de segmentation et un machine learning qui permet d'évaluer la qualité du résultat, analysant chaque image traitée et renvoyant les éléments non conformes vers des opérateurs humains pour révision.


Kris Bober, CEO de ClearImage

Une machine qui apprend de ses erreurs

«L’avantage de notre technologie est qu’elle est auto-apprenante grâce à une boucle de rétroaction», précise Kris Bober. «Les images corrigées par les opérateurs humains sont réinjectées dans le pipeline. La machine apprend ainsi de ses erreurs. Notre système permet actuellement de réduire de près de 80% l’intervention humaine. Ce chiffre ira en s’améliorant au fur et à mesure que l’algorithme deviendra plus efficace.», promet-il. 

Depuis son installation au Luxembourg en mai 2018, ClearImage connaît une croissance rapide – deux développeurs viennent de rejoindre l’équipe – et enregistre des succès prometteurs. La start-up compte ainsi parmi ses clients un acteur important du traitement d’images satellites. Retenu parmi les 16 start-up qui représenteront le Luxembourg au CES de Las Vegas en janvier prochain, ClearImage peut désormais partir à la conquête du monde!

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