Everypixels s'est fait connaître au début de l'année grâce à son moteur de recherche spécialisé dans les photos stock gratuites — ces clichés génériques permettant d'illustrer tout et n'importe quoi, parfois n'importe comment. Logique, puisque son fondateur et CEO, Dmitriy Shironosov, est un vieux routier du genre et n'en est pas à son coup d'essai. Depuis la semaine dernière, la start-up pousse le curseur de la technicité un peu plus loin en proposant un algorithme capable de calculer le niveau d'awesomeness d'une photo. Dit autrement, il serait capable de juger la qualité esthétique de vos clichés (rien que ça) en se basant sur une raison neuronale (rien que ça, bis). Cool ! Oui, mais...
"Réseau neuronal". Le terme, très à la mode, est lâché. Quels sont-ils ? Comment vivent-ils ? Qui les programment ? Quels sont leurs réseaux ? Aucune idée. Everypixels se contente juste d'expliquer qu'un groupe de curateurs composé de photographes, graphistes et éditeurs a été constitué afin d'apprendre à l'intelligence artificielle, puisque c'est bien de cela qu'il s'agit, à reconnaître une bonne photo d'une mauvaise. Soit. Mais rien ne dit sur quels critères une photo est jugée bonne (ou non) : le cadrage ? L'exposition ? La composition ? La dynamique ? Le sujet ? La maîtrise technique ? La hype ? Sans vouloir nous montrer trop lapidaires (mais un peu quand même), après avoir joué quelque temps avec l'algorithme, nous avons surtout l'impression qu'une bonne photo est surtout... une photo esthétiquement tendance. De l'uniformisation forcée de l'esthétique et de la plastique. Et il semblerait que nous ne soyons pas les seuls puisque Petapixel, DPReview et Photo District News établissent le même constat tant les résultats brillent par leur notation aussi aléatoire que cabalistique.
Bon. "Réseau neuronal", ça faisait joli sur la présentation, donc ils l'ont laissé. Après tout, le principe même d'un réseau neuronal est d'apprendre progressivement pour affiner ses résultats, et plus la base de données à étudier est importante, plus il devient performant. Everypixels écrit que son algorithme s'est entraîné sur 956794 clichés, mais ce ne semble pas avoir été suffisant.
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