Mondialement reconnue pour ses recherches et ses contributions à la représentation d’images et de vidéos pour la reconnaissance visuelle, Cordelia Schmid est une figure majeure de la vision par ordinateur.
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Une chercheuse internationalement réputée
Cordelia Schmid est titulaire d’une maîtrise en informatique de l’Institut de technologie de Karlsruhe et d’un doctorat en informatique de l’Institut polytechnique de Grenoble (INPG). Sa thèse de doctorat traite des « Appariement d’images par invariants locaux de niveaux de gris : application à l’indexation d’une base d’objets » et a reçu le prix de la meilleure thèse de l’INPG en 1996. Elle a reçu son habilitation universitaire en 2001 pour son travail intitulé “From Image Matching to Learning Visual Models”. Le Dr Schmid a été assistant de recherche postdoctoral au sein du Robotics Research Group de l’université d’Oxford en 1996-1997. Depuis 1997, elle est directrice de recherche à l’Inria. Auteure de plus de trois cents publications techniques, elle a été rédactrice adjointe pour IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (IEEE PAMI) (2001-2005), pour International Journal of Computer Vision (IJCV) (2004-2012), rédactrice en chef d’IJCV (2013–), présidente de programme d’IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2005 et ECCV 2012 et présidente générale de l’IEEE CVPR 2015, ECCV 2020 et ICCV 2023.
En 2006, 2014 et 2016, elle a reçu le prix Longuet-Higgins pour ses contributions fondamentales en vision par ordinateur qui ont résisté à l’épreuve du temps. Elle est membre de l’IEEE. Elle a reçu une bourse ERC Advanced Grant en 2013 pour
son projet ALLEGRO “Active Large-scale LEarninG for visual RecOgnition”, le
Prix de recherche Humbolt en 2015 et le Grand Prix Inria & Académie française des
sciences en 2016. Elle a été élue à l’Académie nationale allemande des sciences,
Leopoldina, en 2017. En 2018, elle a reçu le Prix Koenderink pour ses travaux sur
la vision par ordinateur. Elle a reçu le prix de la Royal Society Milner en 2020.
Depuis 2018, elle travaille à mi-temps sur l’intelligence artificielle au sein de Google
Research.
Qu’est-ce qui vous a menée vers l’intelligence artificielle ?
J’ai réalisé ma thèse en vision par ordinateur. Depuis vingt ans, l’apprentissage n’a cessé de jouer un rôle grandissant. Il y a vingt ans, les recherches en vision par ordinateur portaient par exemple sur la conception de caractéristiques invariantes comme les points d’intérêt robustes et répétables et leur mise en correspondance. Ces composantes « conçues par l’homme » (hand-crafted features) ont été remplacées au fur et à mesure
par des algorithmes d’apprentissage directement à partir de données.
Il y a trente ans, la classification de chiffres manuscrits était un objectif ambitieux. Depuis, les progrès en vision par ordinateur n’ont cessé, tant sur le plan de l’analyse que de la génération d’images. Quels sont les grands challenges actuels et futurs de la vision par ordinateur ?
Il existe aujourd’hui plusieurs grands challenges. Tout d’abord la compréhension d’images et vidéos est loin d’être résolue. Il est aujourd’hui possible de détecter des objets, mais
nous sommes loin de pouvoir décrire de façon précise le contenu d’images et de vidéos, c’est-à-dire obtenir une description complète comme « La maison est dans un champ et il y a des enfants qui jouent au ballon ». Un autre défi est d’obtenir une confiance et une explication pour la réponse d’un algorithme. Il est aujourd’hui dans la majorité des cas impossible de savoir quelle est la probabilité d’erreur d’une réponse algorithmique et pourquoi l’algorithme est arrivé à cette réponse. Un des buts à long terme est de pouvoir utiliser la vision pour interagir avec le monde, par exemple en conduite autonome, où les défis sont l’apprentissage de la reconnaissance de l’environnement et l’apprentissage de la conduite de façon interactive avec l’environnement, dont les autres véhicules, qu’ils soient
autonomes ou pas.
Les champs de recherche de la vision par ordinateur et du traitement automatisé du langage semblent se rapprocher, un parallèle pouvant être fait entre les séquences vidéo et les phrases. Comment l’expliqueriez-vous à nos lecteurs ?
Les approches dans les deux domaines, vision par ordinateur et traitement automatisé du langage, reposent sur des méthodes traditionnellement basées sur des caractéristiques fabriquées « à la main » (hand-crafted features) et très spécifiques au problème.
Depuis quelques années, ces deux domaines ont adopté le paradigme de l’apprentissage à partir de données supervisées telles que « il y a un chat dans l’image ». Si dans un premier temps les approches d’apprentissage étaient propres au domaine : des réseaux de neurones récurrents en traitement automatisé du langage et des réseaux de neurones à convolution en vision par ordinateur, aujourd’hui les approches dites transformer sont utilisées pour modéliser des séquences de mots dans un texte et des séquences d’images
dans des vidéos, où le mot correspond à l’image et la phrase à la séquence vidéo.
Pour aller plus loin, des projets comme VideoBert, ouvrent des portes vers un apprentissage croisé. Ce type d’approche peut aider la vision artificielle à s’appuyer sur
les dialogues, et inversement, permettre aux modèles de TAL de tenir compte des expressions faciales pour détecter, par exemple, l’ironie, dans le langage… quelles sont les dernières avancées et limites en la matière ?
En effet, plus récemment les approches dites transformer ont permis l’apprentissage à partir de données multimodales (bande son et/ou texte et images d’une vidéo). Par exemple, l’approche VideoBERT utilise les données vidéo représentées par un ensemble de
descripteurs temporels, chacun extrait sur une seconde, et les dialogues sont transcrits automatiquement par une approche de reconnaissance automatique de la parole pour obtenir une représentation plus riche de la vidéo.
Une telle approche permet ainsi d’aider autant la vision artificielle que les modèles de TAL. Par ailleurs, elle permet l’apprentissage sans exemples annotés à la main. Un tel apprentissage est appelé « faiblement supervisé » (zeroshot recognition).
Les dernières avancées portent sur des architectures logicielles plus performantes, rendues possibles grâce à l’évolution de la puissance de calcul et des architectures matérielles, et des manières nouvelles de collecter des données représentatives du problème.
En effet, ces modèles, tels que VideoBERT, ont besoin d’une grande quantité de données pour que l’apprentissage converge. Ceci est dû au nombre important de paramètres définissant le modèle. Ce paramétrage est à la fois une force puisque beaucoup
d’information peut être stockée dans le modèle et une limite puisque cela rend
l’approche coûteuse et difficilement applicable à des domaines comportant peu de données. En fonction des données utilisées, ces modèles peuvent montrer des biais importants. L’étude de ces biais et comment les éviter est un des nouveaux sujets de recherche.
Que doit-on conclure du développement de l’apprentissage multimodal ? Nous rapprochons-nous d’une intelligence artificielle générale ?
Nous avons fait des progrès significatifs dans le domaine de l’intelligence artificielle depuis dix ans. En vision artificielle par exemple, de nombreuses tâches, la détection d’objets et l’identification de personnes, sont possibles aujourd’hui et ne l’étaient pas il y a dix ans. Par ailleurs, la recherche en IA commence à se pencher sur des problèmes qui adressent plusieurs modalités et domaines, comme l’apprentissage croisé qui apprend à partir de données multimodales (vision, audio et texte) et l’exploration autonome par un robot doté d’un système de vision.
Toutefois, nous sommes encore très loin de ce que l’on appelle « l’intelligence artificielle générale », c’est-à-dire pouvoir raisonner et agir dans un environnement inconnu. Un exemple de test pour voir si une machine possède une telle intelligence est le “coffee test
(Wozniak): a machine is required to enter an average American home and figure out how to make coffee : find the coffee machine, find the coffee, add water, find a mug, and brew the coffee by pushing the proper buttons.” Nous sommes encore loin d’une telle capacité d’apprentissage et il s’agit d’une question ouverte en recherche.
Dans et hors du champ pur de la recherche, quels sont vos sujets d’intérêt et de préoccupation liés à l’IA dans sa globalité ?
Mes recherches actuelles portent tout d’abord sur la conception d’algorithmes de vision par ordinateur, notamment pour améliorer la compréhension des vidéos. Au-delà, mes sujets d’intérêt concernent les problèmes d’apprentissage faiblement supervisés à partir de données multimodales, donc en combinant vision, son et texte.
À plus long terme l’une de mes préoccupations sera d’apprendre des modèles interagissant avec l’environnement et donc apprenant de façon autonome en fonction de leur échec et de leur réussite. Nous pouvons citer comme exemple récent AlphaGo, même si dans un contexte de vision par ordinateur, le problème est plus complexe. J’ai par exemple commencé récemment à examiner des problèmes de type « vision, langage, navigation » qui demandent à un agent de se déplacer dans un environnement naturel avec des instructions en langue naturelle. Un autre exemple est celui de l’utilisation
de l’apprentissage pour guider un robot manipulateur. Une application intéressante me semble être le robot cuisinier. Il est regrettable qu’il n’existe pas déjà. Lors d’une pandémie comme celle que nous vivons actuellement, un tel robot serait fort utile pour les « nuls en
cuisine ». Côté recherche il s’agit d’un problème complexe qui nécessite à la fois la planification, la reconnaissance visuelle et une interaction précise avec
des objets.
À titre personnel, quelles sont les applications concrètes de l’intelligence artificielle qui ont le plus attiré votre attention dernièrement ?
À titre personnel, ce sont la voiture autonome et les systèmes d’accompagnement des personnes handicapées (dont celles à vision réduite). Selon moi, le but de l’intelligence artificielle est d’aider un humain à réaliser des tâches fastidieuses ou dangereuses
ou de lui faire gagner du temps. La voiture autonome permet de gagner
les heures passées au volant, de réduire l’accidentologie, de fluidifier la circulation et de rendre celle-ci accessible à des personnes n’y ayant pas accès (handicap, âge…). Côté recherche, le problème m’intéresse de par la très grande quantité de données supervisées accessible.
Ces données prises dans des environnements relativement bien structurés permettent d’évaluer des algorithmes d’apprentissage dans des environnements nouveaux avec des
moyens d’évaluations des échecs et des réussites non ambigus. Concernant les systèmes d’accompagnement des personnes handicapées, il s’agit de comprendre l’environnement pour alerter l’humain et interagir avec lui, une combinaison de plusieurs sources de données.
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