La fin de l’histoire de l’art a peut-être été précipitée par un décolleté – celui de la robe Versace en mousseline verte portée par Jennifer Lopez aux 42e Grammy Awards, le 23 février 2000. Mourant d’envie d’y jeter un coup d’œil, des hordes de fans tapèrent “robe de J.Lo aux Grammy” dans Google, sans résultat puisque la recherche d’images n’avait pas encore été inventée. De fait, Eric Schmidt, ancien PDG de Google, révélera plus tard que c’est le nombre massif de ces requêtes qui inspira le développement de Google Images, devenu réalité en juillet 2001. Vingt et un ans plus tard, ce concept pionnier de disponibilité et de cherchabilité des photos a amassé plus de 1120 milliards d’images pour Internet tout en définissant ce qu’est la compréhension visuelle tant pour l’humanité que pour la robotique. L’ampleur de la data mise en ligne, partagée, créée et oubliée a donné naissance à une nouvelle formule d’accumulation des images et, en coulisse, a permis l’élaboration d’un vaste terrain d’entraînement pour les chercheurs en intelligence artificielle (IA) et leurs algorithmes.
Il aura fallu des années pour parvenir à l’actuelle puissance de calcul de l’IA des générateurs d’image à partir de texte. C’est pour une grande part l’étiquetage des images qui a joué le plus grand rôle, chaque nouveau progrès nécessitant une quantité phénoménale d’heures de travail humain. C’est en 2007 que les chercheurs en informatique de Stanford et Princeton commencent le classement des images, entravé par l’étiquetage sommaire des internautes lambda, qui ont tendance à donner à leurs photos des titres génériques type “chat.jpeg”. Ils comprennent l’importance de l’apport humain dans le légendage des images afin que des programmes puissent optimiser leur cherchabilité. (D’où l’importance de).
