Recherche visuelle

Comment fonctionne la recherche visuelle

Le système analyse chaque image quand elle est ajoutée à la bibliothèque et en stocke une description numérique. Une recherche calcule la même description pour l’image d’exemple et renvoie les correspondances les plus proches, classées par un score de similarité. Trois types de description sont courants, souvent combinés :

Technique	Ce qu’elle compare	Ce qu’elle trouve
Hachage perceptuel	Une empreinte compacte de la structure des zones claires et sombres de l’image	La même image redimensionnée, recompressée, convertie ou légèrement retouchée
Embeddings visuels	Un vecteur issu d’un modèle de reconnaissance d’images qui encode ce que montre l’image	Recadrages, variantes de couleur, autres photos du même sujet ou de la même scène
Analyse des couleurs	Les couleurs dominantes et la palette	Des images de couleur proche, par exemple une palette de campagne

Le hachage perceptuel est précis mais étroit : il trouve des copies d’une même image. Les embeddings sont plus larges : ils trouvent des images qui se ressemblent. Un système qui utilise les deux peut classer en premier les copies quasi identiques, puis les correspondances plus lâches.

Recherche visuelle, recherche d’image inversée et recherche sémantique

	Requête	Ce qui est recherché
Recherche visuelle dans un DAM	Une image	Votre propre bibliothèque
Recherche d’image inversée sur le web	Une image	Les pages web publiques, pour trouver où une image est publiée
Recherche sémantique	Des mots	Le texte rattaché à chaque média, mis en correspondance par le sens
Recherche par mots-clés	Des mots	Les mots exacts dans les métadonnées

« Recherche d’image inversée » désigne souvent les deux premières. Sur le web public, elle sert surtout à retrouver où apparaît une photo ; dans un DAM, elle signifie trouver des fichiers correspondants dans la bibliothèque.

À quoi les équipes utilisent la recherche visuelle

• Retrouver le reste d’un shooting. Un graphiste a une photo produit et veut les autres angles de la même séance.
• Vérifier avant de commander. Avant de réserver un shooting ou d’acheter une image de stock, vérifiez si la bibliothèque contient déjà une image adaptée.
• Retrouver une image venue de l’extérieur. Un partenaire envoie une capture d’écran de son catalogue, et la recherche visuelle retrouve le fichier original avec ses droits d’usage.
• Trouver une alternative. L’image principale choisie est en paysage et la présentation commerciale demande une image en portrait dans le même style.
• Nettoyer les variantes. Les recadrages, étalonnages et exports d’une même image apparaissent ensemble, ce qui aide à la détection des doublons.

La recherche visuelle dans Freedam

• L’icône d’appareil photo dans la barre de recherche de la photothèque ouvre la recherche visuelle : déposez une image de référence et obtenez les médias correspondants classés par score de similarité. L’image de référence n’est pas ajoutée à la bibliothèque.
• La mise en correspondance combine des hachages perceptuels de l’image entière, de son centre et de ses quatre quarts avec un embedding visuel, si bien que les recadrages et les versions aux couleurs ajustées sont trouvés autant que les copies.
• Les résultats n’incluent que les médias que la personne qui cherche a le droit de voir.
• La page de chaque image liste les médias visuellement similaires (des images qui partagent la plupart de ses tags IA) et les quasi-doublons (des images aux caractéristiques perceptuelles correspondantes).
• Une couleur choisie dans la palette d’une image trouve d’autres images de couleur proche.

Détails : Trouver des images visuellement similaires dans la documentation Freedam (en anglais).

Questions fréquentes

La recherche visuelle, est-ce la même chose que la recherche d’image inversée ?

La technique est la même. « Recherche d’image inversée » désigne en général les moteurs de recherche web qui trouvent où une image apparaît en ligne. La recherche visuelle dans un DAM applique la même idée à une bibliothèque privée.

La recherche visuelle a-t-elle besoin de tags ou de métadonnées ?

Non. Elle compare les images elles-mêmes, elle fonctionne donc sur des photos sans titre, sans tags ni description. C’est utile pour les bibliothèques migrées depuis des drives partagés, où la plupart des fichiers n’ont jamais été taggés.

La recherche visuelle peut-elle trouver des versions recadrées ou retouchées d’une image ?

En général, oui : les versions redimensionnées, recompressées, recadrées et aux couleurs ajustées gardent assez de l’original pour correspondre. Les retouches importantes comme des textes superposés, des montages ou des filtres forts baissent le score. Recadrer l’image de référence sur son sujet principal améliore souvent les résultats.