Vers un monde équitable et durable

Pourquoi les Brésiliens portent-ils plus de chapeaux que les Italiens? Pourquoi tant d'Américains portent-ils du noir ? Ces questions sont enfin résolues, grâce aux merveilles de la technologie.

‍

Les vêtements , comme on dit, font l'homme. Mais ils peuvent également débloquer un trésor d'indices sur l'emplacement, l'époque, la culture et le statut socio-économique d'une personne.

‍

C'est cette richesse de connaissances, combinée aux milliards de photographies téléchargées sur Internet chaque jour, qui aide les scientifiques à rattacher l'intelligence artificielle au style personnel.

‍

Tout cela fait partie d'un nouveau groupe de recherche d'informaticiens chez Cornell Tech , un partenariat de l'Université Cornell de New York et de l'Institut Technion d'Israël. Il y a quelques années, les deux institutions ont uni leurs forces et remporté un concours pour établir une nouvelle école d'études supérieures en sciences appliquées à New York. Il est maintenant devenu un campus sur l'île de Roosevelt, entre Manhattan et le Queens, avec des bâtiments aériens d'apparence futuriste et des pelouses bien entretenues.

‍

Les scientifiques utilisent ce qu'ils appellent des «méthodes d'apprentissage en profondeur» pour détecter les attributs spécifiques à l'emplacement de la photo. "Par exemple, où dans le monde porte des chapeaux plus commun? À quelle période de l'année? Quelles couleurs sont plus populaires en été par rapport à l'hiver?" a déclaré Kavita Bala, professeur d'informatique à Cornell et l'un des principaux auteurs du journal. "Notre approche produit une analyse unique en son genre des choix de mode mondiaux et par ville et des tendances spatio-temporelles."

‍

Pour commencer, les chercheurs ont d'abord éliminé les photos qui ne contenaient pas de personnes. Ensuite, ils ont développé un algorithme de reconnaissance d'objet pour reconnaître différents articles vestimentaires et attributs de ces articles, comme la longueur du manche et le motif.

‍

À partir de là, ils ont pu recueillir des tonnes de données: comment les gens associent leurs vêtements, quelles tendances sont plus populaires dans certains endroits et comment les styles évoluent avec le temps. Comme un annuaire de l'histoire de la mode massive.

‍

«La combinaison du Big Data, de l'apprentissage automatique, de la vision artificielle et des algorithmes d'analyse automatisée constitue un outil d'analyse très puissant pour la découverte visuelle de la mode et d'autres domaines», explique Kevin Matzen, co-auteur de Cornell.

‍

‍