Quand on pense recherche d’information et veille, on pense généralement au texte et moins à l’image. Dans l’imaginaire collectif, la recherche de contenus visuels renvoie davantage à l’iconographie et aux applications grand public qu’à un usage professionnel. Le lien entre les images et la veille concurrentielle et stratégique n’est pas une évidence...
Les outils du Web dédiés aux images (moteurs de recherche, bases de données, réseaux sociaux) ne sont pas nouveaux mais ils ne cessent de se multiplier et de se perfectionner. Le développement de l’intelligence artificielle y est pour quelque chose.
D’autre part, on remarque ces derniers temps une tendance prenant toujours plus d’ampleur : la recherche visuelle. On ne cherche plus seulement des images à partir de contenu textuel (mots-clé) mais l’image elle-même peut devenir le point de départ de la recherche en lieu et place des mots-clés.
Nous avons choisi dans cet article de faire le point sur les dernières évolutions en matière de recherche visuelle, de dresser un panorama des outils qui y ont recours et de ceux disponibles pour la recherche d’images. Nous montrerons ensuite dans quels cas la recherche visuelle ou d’images peut avoir un intérêt pour la recherche d’information et la veille et quelles sont les méthodes à adopter en fonction de chaque situation.
La recherche par l’image n’est pas un phénomène nouveau. On estime que la recherche visuelle a fait son apparition il y a presque dix ans, en 2008, avec le lancement de TinEye, le premier moteur de recherche inversée. Il suffit dans ce type de recherche de charger une image depuis son ordinateur ou d’entrer l’url d’une image sur le Web pour que le moteur retrouve des images identiques ou similaires disponibles sur le Web. Deux ans plus tard, Google s’est lancé dans la course avec son application Google Goggles pour chercher de l’information à partir de photos prises avec son téléphone.
Mais avec le développement de l’intelligence artificielle, la recherche visuelle progresse et pas uniquement chez les moteurs de recherche traditionnels.
Google et Bing proposent désormais tous deux des fonctionnalités de recherche inversée.
TinEye existe toujours mais on pourra également citer Imageraider (https://www.imageraider.com) et RevEye Reverse Image Search, une extension Chrome qui permet de lancer des recherches d’images inversées sur Google, Tineye, Yandex et Baidu.
Mais Google ne s’arrête pas là. Il a présenté en mai dernier une nouvelle fonctionnalité destinée à son Google Assistant et Google Photos appelée Google Lens.
L’utilisateur n’aura qu’à pointer son téléphone vers quelque chose pour que Google lui donne des informations à son sujet. S’il s’agit d’une fleur, l’utilisateur aura des informations sur son espèce, s’il s’agit d’un restaurant sur les avis de consommateurs, s’il s’agit d’une affiche de concert des informations sur l’artiste et la possibilité d’acheter les billets et ainsi de suite.
Pour l’instant, Google n’a pas dévoilé la date de lancement de Google Lens.
Parmi les autres acteurs ayant investi la recherche visuelle, on compte également les réseaux sociaux dédiés à l’image, principalement Pinterest.
Pinterest a été lancé en 2010 et permet à ses utilisateurs de créer et partager des collections d’images repérées sur le Web.
A la fin de l’année 2015, Pinterest a lancé son propre outil de recherche visuelle pour effectuer des recherches au sein d’une image en sélectionnant des éléments précis présents dans l’image et ainsi repérer des objets similaires à ceux sélectionnés sur l’écran. Le moteur interne du site ne permet cependant pas d’effectuer des recherches très élaborées. On peut ainsi rechercher sur l’intégralité des contenus, les personnes ou les boards (des tableaux de bords créés par les utilisateurs du réseau).
En 2017, Pinterest a ajouté trois nouvelles fonctionnalités liées à la recherche visuelle :
Les sites de vente en ligne ont également massivement investi dans la recherche visuelle. L’image devient alors un outil au service de la puissance commerciale.
Amazon propose un outil de recherche visuelle baptisé Amazon Remembers depuis 2009 mais vient d’améliorer considérablement cette fonctionnalité. Les utilisateurs peuvent désormais prendre des photos de vêtements, objets ou codes barre, les ajouter à la barre de recherche d’Amazon et visualiser les objets correspondants ou proches dans l’interface d’Amazon.
Ebay vient également de lancer plusieurs fonctionnalités de recherche visuelle en permettant notamment d’intégrer des photos d’objets réels (Image search) ou en partageant des urls de sites (Find it on Ebay) pour rechercher des objets similaires dans sa plateforme.
Zalando propose également une fonctionnalité de recherche visuelle basée sur la similarité depuis 2014 et travaille actuellement sur des projets liés au machine learning et à l’intelligence artificielle permettant de détecter les couleurs, textures et matières des produits pour bien les catégoriser et les rechercher.
On sait également qu’ASOS et d’autres boutiques en ligne travaillent sur ces développements.
Même si jusqu’à présent les innovations en matière de recherche visuelle concernent principalement les outils grands publics, les outils professionnels et notamment les outils de veille commencent eux aussi à s’intéresser à cette question.
Les précurseurs en la matière ont été Talkwalker début 2016 mais d’autres acteurs comme Digimind, Radarly ou Brandwatch ont ensuite rapidement suivi. Tous proposent une solution de reconnaissance d’images permettant de repérer des logos de marques sur des images et, ce, même si le nom de la marque n’est cité nulle part.
Nous reviendrons sur cette question dans un prochain article en comparant les solutions proposées par les différents acteurs.
Sur un créneau bien spécifique, on pensera également aux outils de détection de contrefaçons. A partir d’images des produits, ces outils crawlent le Web et parviennent à y détecter des contrefaçons.
Parmi ces acteurs, on pourra citer notamment :
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