Reconnaître un visage, une forme, un mot. Tâche banale pour le cerveau humain, et véritable casse-tête pour les informaticiens qui tentent de donner un semblant de capacité humaine à leurs machines. Deux chercheurs américains annoncent dans Nature un algorithme original, capable de reconnaître des formes dans les textes et les images. Ils lui prêtent des vertus étonnantes. Pour les spécialistes, l'outil mis au point par Daniel Lee, des Bell Labs, et Sebastian Seung, qui appartient également au MIT, est un "algorithme de factorisation de matrices non-négatives". Comprenne qui pourra. Pour le commun des mortels, l'outil est capable de classer les documents d'une encyclopédie en fonction des thèmes qu'il dégage par analyse et comparaison des éléments qu'il reconnaît. Sous le chapitre "Botanique", expliquent les chercheurs, le logiciel aura appris à rassembler les termes "fleurs", "feuilles", "plantes"... Les vertus de la méthode développée aux Bell Labs ne s'arrêtent pas là. D'après Lee et Seung, sa capacité à déceler des éléments communs dans les images pourrait servir de fondement à de nouvelles méthodes de compression d'images et de séquences vidéo. En effet, à partir de l'analyse des photographies de 2400 visages, l'outil des Bell Labs a dégagé 49 éléments caractéristiques qui, recombinés, permettent de reconstituer les 2400 visages de départ.. On peut aisément imaginer combien la méthode, qui permet de trouver des points communs entre deux documents, pourrait améliorer l'efficacité des technologies de recherche d'informations sur le Réseau. On disposerait alors de moteurs capables de rejeter un document comportant un mot-clé mais dans un mauvais contexte ou, au contraire, de dénicher des documents d'un contexte analogue mais dépourvu du mot-clé de départ. A quand un moteur de recherches capable de différencier puces de parquet et composants électroniques ?
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