Google rend les images plus faciles à rechercher grâce à l’IA et à Google Lens

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Google a annoncé aujourd’hui qu’il allait remanier sa fonctionnalité de recherche d’images. Elle va rendre les capacités de recherche d’images encore plus fortes. Il va ajouter de nouvelles fonctionnalités, notamment Google Lens et l’intégration de l’IA dans la recherche d’images Google.

 

Dans cet artile, découvrez comment Google rend les images plus faciles à rechercher grâce à l’IA et à Google Lens.

A chaque année, Google a pu améliorer son algorithme d’identification d’images. Au lieu d’extraire une description écrite sur l’image, Google peut identifier les images juste en examinant les pixels.

 

L’objectif global de Google est d’améliorer la capacité de recherche visuelle. L’entreprise veut que les gens obtiennent des résultats d’informations visuelles plus précis, et aider les personnes dont le travail implique beaucoup de stimuli visuels.

 

C’est pourquoi elle augmente les résultats de contenu visuel qu’elle fournit, y compris les vidéos et les images. Autres exemples : recettes visuelles, clips sportifs et bulletins météo illustrés. Elle veut aller encore plus loin. Ainsi, le géant de la Silicon Valley a imaginé quatre concepts.

 

Histoires AMP

 

La première mise à jour majeure est le développement d’histoires AMP utilisant l’intelligence artificielle (IA). Si un utilisateur recherche une célébrité ou une personne célèbre dans Google Search, il verra apparaître des AMP stories sur cette personne.

 

Les AMP stories seront une brève biographie de la célébrité qui comprendra ses données biographiques, les faits marquants de sa carrière et un bref aperçu de sa vie personnelle, notamment son mariage, etc. Cette biographie n’a pas été écrite par un humain ou quelqu’un travaillant chez Google, plutôt curatée par l’IA en utilisant des algos d’apprentissage sophistiqués.

 

Vidéos en vedette dans Google Search

 

Les vidéos peuvent être un moyen rapide et flexible de faire des recherches sur un sujet. Les utilisateurs peuvent se plonger profondément dans une vidéo et en extraire toutes les informations pertinentes. Mais les vidéos doivent être liées à la requête de recherche d’un utilisateur, sinon, elles seront inutiles.

 

Avec l’aide d’une vision par ordinateur, Google sera désormais capable de comprendre, d’analyser et de comprendre en profondeur les informations les plus utiles et de présenter les vidéos les plus pertinentes dans une nouvelle option appelée Featured Videos.

 

Par exemple, si une personne prévoit un voyage à New York et recherche les lieux à visiter à Paris. Le dernier algorithme sera capable de comprendre cette commande et de présenter des vidéos sur des destinations touristiques célèbres. Dès lors, une personne recevra des résultats sur La Tour Eiffel, Montmartre et Les Champs Elysées.

 

Les sites web avec un meilleur contenu seront prioritaires

 

Google images produira désormais des résultats d’images qui ont un bon site web qui les soutient. Cela signifie que les sites web qui sont mis à jour fréquemment seront prioritaires. Google donnera également la priorité aux sites où l’image est “centrale à la page et plus haut sur la page.”

 

Donc, si une personne cherche à acheter une paire de jeans spécifique, une page produit dédiée à cette paire spécifique sera classée plus haut que disons une page de catégorie de produits pour les jeans.

 

Google affichera également le titre de la page de l’image en tant que légende pour faciliter la recherche. Il donnera également des suggestions sur les images connexes.

 

Google Lens vous aidera à explorer les images dans les images

 

La technologie AI de Lens examine les images et explore les sous-images qui pourraient être intéressantes. Si vous sélectionnez l’une de ces sous-images, Lens produira d’autres images pertinentes. Beaucoup de ces sous-images auront des pages de produits où vous pourrez les acheter ou rechercher d’autres images connexes de manière plus approfondie.

 

Lens permettra également aux utilisateurs de “dessiner” sur les images pour créer des sous-images uniques qu’ils pourront également rechercher de manière plus approfondie.

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