Takeo Kanade, ingénieur : « La vision artificielle apportera la téléportation, mais sans décomposer votre corps et l’envoyer vers l’autre endroit » | Technologie

Takeo Kanade (Hyōgo, Japon, 78 ans) parle avec aisance de la vision artificielle à laquelle il se consacre depuis plus de 40 ans. Cette discipline scientifique permet de voir un match de football du point de vue du ballon ou un match de tennis à travers un œil de faucon. Les algorithmes fondamentaux développés par Kanade avec son collègue Bruce Lucas, appelés méthode Lucas-Kanade, aident les ordinateurs et les robots à comprendre les images en mouvement. Ses travaux ont également contribué à améliorer la chirurgie robotique, la conduite autonome et la reconnaissance faciale. « Dans le futur, les robots seront meilleurs que les humains, d’une manière ou d’une autre », admet-il. Grâce à ses développements mathématiques, Kanade a reçu le Prix ​​Frontières du savoir de la Fondation BBVA, dans la catégorie Technologies de l’information et de la communication.

Le chercheur a obtenu son doctorat en génie électrique à l’Université de Kyoto en 1974. Il a découvert sa passion pour l’ingénierie lorsqu’il partait à la pêche à l’âge de 5 ans et fabriquait son propre hameçon. Il est professeur d’informatique et de robotique à l’Université Université Carnegie Mellon de Pittsburgh (États-Unis) et fondateur du Technology Center for Quality of Life, qu’il a dirigé entre 2006 et 2012.

Demander. Pensez-vous que la vision robotique égalera un jour la vision humaine ?

Répondre. Oui, et à un moment donné, elle sera peut-être meilleure que celle des humains. En fait, dans certains domaines, ils sont déjà meilleurs, comme dans le cas de la reconnaissance faciale informatique. Pendant longtemps, on a pensé que c’était un domaine très avantageux, car nous savons reconnaître les personnes que nous connaissons. Cependant, si nous rencontrons quelqu’un de nouveau dans un environnement inconnu, nous le perdons souvent de vue.

P. Lequel des deux est le moins susceptible d’échouer ?

R. L’être humain. Les voitures autonomes peuvent voir jusqu’à 200 mètres dans toutes les directions et reconnaître très précisément l’emplacement des autres voitures, des piétons ou des vélos, mais nous avons une meilleure compréhension. Nous pouvons avoir certaines attentes quant à ce qui arrive à la voiture devant vous. Vous pouvez également reconnaître si vous conduisez à proximité d’une école et anticiper les enfants qui pourraient traverser la route. Les ordinateurs tentent d’atteindre ce niveau de compréhension, mais pour l’instant, ce n’est pas si bon ; et il est essentiel d’éviter les accidents.

P. La conduite sera-t-elle un jour 100% autonome ?

R. D’ici dix ans, voire moins. Mais il faut convaincre les gens. C’est comme l’utilisation de la voiture qui, bien qu’elle provoque des accidents et des décès, produit un si grand bénéfice que, en tant que société, nous l’acceptons.

P. Dans le monde de la vision artificielle, quels sont les défis de demain ?

R. Pouvez-vous être dans un monde cartographié à partir du monde réel ? C’est le prochain niveau. J’appelle cela la réalité virtualisée. La réalité virtuelle n’est plus virtuelle : c’est un monde réel virtualisé. Il existe également la possibilité d’interagir avec l’environnement et avec les personnes du monde virtuel. Que quelqu’un puisse se voir reflété dans un miroir dans le monde virtuel. Un autre défi est la téléportation, mais sans décomposer votre corps et l’envoyer à l’autre endroit, comme dans le film. Star Trek. Cela se fait avec des outils, comme des drones, qui vous donnent une force de réaction dans vos jambes à travers votre corps afin que vous puissiez vous téléporter, visuellement et acoustiquement, et que vous puissiez interagir physiquement en temps réel.

P. Comment pouvez-vous empêcher l’utilisation malveillante de contrefaçons profondes (fausses vidéos) ?

R. Je m’en sens en partie responsable. En 2010, j’ai réalisé une vidéo du président Obama s’exprimant en japonais avec des images générées par mon visage. Je pensais que c’était une vidéo de farce. Tu ne peux pas combattre le contrefaçons profondesla seule chose qui l’empêche est notre intégrité.

P. Mais si la technologie peut se retourner contre nous…

R. Il est utilisé à des fins de tromperie, mais la technologie ne peut pas savoir quel est son objectif. Un type de technologie peut être créé et utilisé à des fins autres que celles pour lesquelles il a été développé. Il faut être plus intelligent, plus rapide qu’elle et être informé. Le filigrane, par exemple, lorsque vous l’utilisez et qu’il est connu, à ce moment précis, un moyen instantané de le supprimer a déjà été créé.

P. Comment la vision par ordinateur peut-elle être utilisée pour améliorer la qualité de vie des personnes handicapées ?

R. Il s’agit de développer des technologies de qualité de vie, comme nous le faisons dans notre centre. Son essence est d’accroître l’autonomie des personnes handicapées ou des personnes âgées. Il ne s’agit pas de robots qui font tout, mais bien du contraire. Ma formule pour le robot parfait est égale à ce que vous voulez faire moins ce que vous pouvez faire. Autrement dit, compenser la partie que l’humain ne peut pas faire afin que cela puisse être fait avec le robot. De plus, en cas de rééducation ou d’éducation, le robot parfait doit en faire un peu moins pour que la personne retrouve sa motivation et ses capacités.

P. Comment vos travaux ont-ils contribué à la précision chirurgicale ?

R. Les robots chirurgiens peuvent utiliser des capteurs plus développés que les chirurgiens humains. Les capteurs humains sont très limités, nous n’avons pas de capteurs acoustiques ni de capteurs multimodaux. Avant une opération chirurgicale, les androïdes peuvent par exemple détecter l’emplacement d’une tumeur, sa forme ou sa taille, grâce à des rayons X ou une IRM, et au moment de l’intervention chirurgicale, ils utilisent des capteurs d’images.

P. Qu’est-ce que l’origami a apporté à votre carrière ?

R. L’essence de ma théorie, Une théorie du monde de l’origami (Origami World Theory, en anglais) est que la perception de la forme tridimensionnelle d’une image doit découler d’une explication mathématique et non du résultat d’un apprentissage. Si, par exemple, vous dessinez une boîte, il existe cinq autres formes possibles générées avec exactement la même image, mais différentes de la boîte. Lorsque je donne une conférence, par exemple, je plaisante avec le public en disant que la salle de conférence et le bâtiment peuvent avoir des formes différentes et que le public regarde autour de lui et l’imagine.

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