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Logo de Like.com
Comme l'explique très bien Michael Arrington de TechCrunch, "il existe déjà de nombreux moteurs de recherche d'images sur le web - comme l'intéressant Pixsy -, mais tous ne permettent qu'une recherche sur le texte des données attachées aux images
". Like.com utilise à la fois le texte et l'image pour répondre aux requêtes et notamment son moteur de reconnaissance graphique pour isoler un objet et trouver des produits équivalents. À partir d'images - ou de textes -, like.com consulte les catalogues de quelques 200 cybermarchands à la recherche de photos d'objets aux caractéristiques proches de celui qui vous intéresse.
"La recherche visuelle peut apporter une valeur ajoutée supplémentaire lorsqu'il est difficile de décrire un objet avec des mots, au point que vous auriez tendance à soumettre une photo plutôt qu'à entrer du texte
", expliquait Munjal Shah, le créateur de Like et président de Riya à la Technology Review. L'utilisateur peut donc sélectionner le type d'accessoire qu'il recherche depuis les photos de célébrités de la base de données de Like. Il peut affiner sa requête en fonction d'une couleurcouleur, d'un motif ou d'une forme comme l'explique pédagogiquement Imazine et ajouter des spécifications de marques, de stylestyle ou de prix, comme dans un comparateur de prix.
L'innovation de Like n'est pas tant de permettre à son logiciel de reconnaître des objets en déconstruisant l'image - ce qui est pourtant encore relativement difficile, comme le constataient il y a peu les chercheurs de la Penn State university avec leur programme Alipr, ou encore GoogleGoogle avec son Image Labeler, qui a besoin encore d'humains pour apprendre - que d'avoir eu l'intuition de restreindre leur service à une certaine catégorie d'objets.
"Je pense que c'est une grande idée, reconnaît Sucharita Mulpuru de Forrester Research, mais la question reste de savoir si l'algorithme fonctionne réellement bien et si le produit que vous obtenez est proche ou non de celui que vous recherchiez
". En faisant quelques essais, on voit bien qu'il y a encore des progrès à réaliser pour que l'usage de l'outil soit suffisamment satisfaisant pour le consommateur. Pour autant, le concept devrait avoir des applicationsapplications immédiates avec certaines catégories d'objets, notamment ceux qui comportent des motifs spécifiques, comme le papier peintpapier peint ou le linge de maison par exemple.
Like.com est un work in progress qui évoluera selon la façon dont l'équipe de Riya répondra aux demandes et solicitations des utilisateurs de son outil. Sans compter que les problèmes sont encore nombreux pour apprendre au programme à retrouver des objets. En ce qui concerne les tee-shirt par exemple, on peut les présenter sur mannequins ou pliés, mais pour les algorithmes, il n'est pas facile de comprendre que ce sont deux présentations différentes d'un même tee-shirt. Un problème que Shah et son équipe comptent bien résoudre prochainement. Selon TechCrunch toujours, il sera possible dans les prochains mois d'uploader une image pour retrouver un objet qui y figure, ou encore d'utiliser une barre de recherche spécifique pour chercher un objet depuis n'importe quelle image du web.
Signalons, sur un concept proche, la start-up catalane Daem Interactive qui présenta au dernier MobileMobile Monday son impressionnant service qui permet à l'utilisateur de prendre une photo de n'importe quelle publicité, de l'envoyer, et grâce à une technologie de reconnaissance d'identifier la marque et de recevoir en contre-partie une information ou promotion relative au message publicitaire.