Calculer les images
Photographie et intelligence artificielle

L’algorithme « Deep Feature Factorization (DFF) » permet de reconnaître différentes parties d’une image, indépendamment de l’échelle, de la perspective et des transformations plus complexes affectant l’image cible ; tiré de Edo Collins, Radhakrishna Achanta et Sabine Süsstrunk, « Deep Feature Factorization for Concept Discovery », in Vittorio Ferrari et al. (dir.), Computer Vision. ECCV 2018, 15th European Conference, actes du colloque (8-14 sept. 2018, Munich), Cham, Springer International Publishing, 2018, p. 353.

Le lien entre la photographie numérique et l’informatique est en passe de changer profondément la façon dont les images sont créées, utilisées et perçues. Dans un entretien avec Estelle Blaschke et Davide Nerini, Sabine Süsstrunk, chercheuse en sciences numériques, aborde l’évolution non linéaire vers la « photographie computationnelle » et la vision par ordinateur, cette dernière ayant été alimentée par une production photographique sans précédent et des avancées spectaculaires dans le champ de l’intelligence artificielle.

Sabine Süsstrunk est professeure titulaire à l’EPFL, où elle dirige le Images and Visual Representation Lab de la faculté d’Informatique et communications. Ses domaines de recherche sont l’image et la photographie computationnelles, le traitement d’images couleur et la vision par ordinateur, ainsi que la qualité de l’image et l’esthétique algorithmique. Elle est membre de l’IEEE et de l’IS&T, et a reçu le prix IS&T/SPIE Electronic Imaging Scientist of the Year 2013.

Mots clés : intelligence artificielle, vision par ordinateur, machine learning, photographie computationnelle

Référence : Sabine Süsstrunk, « Calculer les images. Photographie et intelligence artificielle », Transbordeur. Photographie histoire société (« Câble, copie, code. Photographie et technologies de l'information »), Paris, Macula, no 3, 2019, pp. 106-111.

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