Microsoft annonce le modèle d’IA « Florence », intégré aux Services Cognitifs Azure

Microsoft annonce le modèle d’IA « Florence », intégré aux Services Cognitifs Azure

Florence

Microsoft annonce la disponibilité en public preview de son modèle Florence, entraîné grâce à des milliards d’associations textes-images et intégré aux Services Cognitifs Azure. Retrouvez tous les détails de cette annonce dans ce billet de blog.

La vision par ordinateur, c’est à dire la reconnaissance automatisée des images, alimente déjà plusieurs applications de Microsoft 365 telles que Teams, PowerPoint, Outlook, Word, Designer et OneDrive pour rendre l’expérience utilisateur plus fluide et plus accessible. Aujourd’hui, la vision par ordinateur des Services Cognitifs Azure est déjà utilisée par :

  • Reddit – pour générer des légendes aux millions d’images de la plateforme, facilitant la découverte et la compréhension des contenus par les utilisateurs. De cette façon, la plateforme devient plus accessible et rend possible à tous ses utilisateurs de nouvelles interactions et connexions entre eux.
  • LinkedIn – pour générer des descriptions textuelles alternatives aux images permettant ainsi aux utilisateurs malvoyants d’être impliqués dans les interactions sur la plateforme.

En tant que Services Cognitifs Azure, ces outils de vision par ordinateur permettent aux développeurs  de créer plus facilement et rapidement des applications qui tirent parti du modèle de langue de grande taille ‘Florence’ . Florence ayant été entraîné grâce à des milliards d’images (accompagnées de leurs descriptions), les développeurs peuvent déployer des fonctionnalités de reconnaissance automatisée  en s’appuyant sur des volumes de données beaucoup moins importants, sans pour autant en compromettre la précision.

  • Les nouvelles fonctionnalités sont les suivantes :
    • Amélioration de la lisibilité des contenus grâce à la description automatique ;
    • Suppression de l’arrière-plan ;
    • Résumé de vidéo (l’outil parfait pour les vidéos trop longues) ;
    • Recherche d’images et plus encore, pour aider à mesurer de manière fluide la similarité entre les images et le texte.

SOURCE : COMMUNIQUE DE PRESSE – BABYLONE

 

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