RAISR : quand Google réduit le poids des photos grâce au machine learning

Visionner des images depuis l’Internet en haute qualité signifie aussi disposer d’une bande passante suffisante pour les afficher, ce qui peut poser des problèmes de lenteur d’affichage et de consommation de cette bande passante selon le dispositif sur lequel elles sont affichées. S'il s'agit de données transmises par réseau cellulaire sur un smartphone, ces questions peuvent avoir un impact sensible.

En novembre dernier, Google a présenté une nouvelle technologie RAISR (Rapid and Accurate Image Super-Resolution) qui permet d’améliorer sensiblement la qualité d’images en basse résolution en s’appuyant sur le machine learning.

La technique est présentée comme offrant un meilleur rendu que la plupart des techniques existantes d'amélioration de la qualité des images basse résolution et avec un traitement de 10 à 100 fois plus rapide, permettant de l'utiliser notamment sur des appareils mobiles.

L'une des deux méthodes d'apprentissage de RAISR, avec un upsampling initial (au milieu) et le résultat (à droite)

Cette technique peut être utilisée pour réduire significativement le poids d’images en haute résolution tout en maintenant une grande qualité d’image. Google annonce que l’application de RAISR aux images diffusées sur son service Google+ permet de réduire jusqu’à 75% la bande passante nécessaire pour afficher l’image.

Cette méthode commence à être appliquée sur les images haute résolution diffusées sur des appareils Android et Google indique utiliser le traitement RAISR sur déjà plus de 1 milliard d’images par semaine, réduisant la bande passante globale nécessaire d’environ un tiers, et la technique devrait être déployée sur d’autres services à court terme, permettant un gain de temps et de consommation de data.