« Google commence à développer un algorithme qui sait deviner d'où une photo a été prise, même lorsque l'internaute a désactivé les données Exif de géolocalisation.

Pour réaliser leur objectif, les chercheurs ont mis au point un réseau neuronal artificiel, classique dans les techniques de Deep Learning. [...}

Ils ont donc injecté dans le moteur 126 millions d’images pour lesquelles ils disposaient des données Exif de géolocalisation, réparties dans « 26 000 cases » à travers le monde, elles-mêmes subdivisées. Le système a ingurgité toutes les photos et déduit des caractéristiques communes à chaque endroit (tel arbre ne pousse qu’à tel endroit, telle région est très enneigée, telle région est montagneuse, telle architecture est typique de telle ville, tel bâtiment est situé ici, etc.).

Puis les chercheurs ont pris un nouvel échantillon de 2,3 millions de photos tirées de Flickr, en supprimant les données Exif liées à la géolocalisation. Et ils ont demandé à la machine de dire où elles étaient été prises. Le système a pu deviner correctement le continent dans 48 % des cas, le pays dans 28,4 % des cas, la ville dans 10,1 % des cas, et même la rue dans 3,6 % des cas. Sachant que nous n’en sommes qu’aux tout début, les chiffres pourraient fortement progresser dans les années qui viennent. »

Sans surprise : on arrive là au but même affiché par Google de vouloir numériser le monde. Maps puis Street View puis l'ajout de certains intérieurs, ce n'était pas pour faire joli, c'était bien évidemment pour effectuer des recherches sur cette immense base de données. Rien qui me surprenne : c'était annoncé et je vois rien de révolutionnaire techniquement : de la comparaison d'image à la sauce machine-learning.