Le parallèle est facile, mais tentant : à sa façon, Reminiz est probablement en train de développer une sorte de Shazam des célérités. Cette jeune start-up (à peine un an) planche sur la mise au point d'algorithmes dédiés à la reconnaissance faciale, en se limitant volontairement aux visages de personnalités publiques. Elle saurait aujourd'hui en reconnaître près de 100 000 avec un taux de réussite supérieur à 90% et cherche désormais à commercialiser sa solution. Cible identifiée ? L'univers de la télévision, qu'il s'agisse des producteurs de programmes (studios), de diffuseurs (chaînes de télévision et opérateurs) ou de services spécialisés dans la vidéo à la demande.
Le modèle de Reminiz repose sur une série d'algorithmes dédiés à la reconnaissance de visages. Ils travaillent à partir d'une base de données élaborées à partir de photos « publiques » de célébrités et savent en théorie identifier l'acteur d'un film ou la célébrité présente sur un plateau TV dès lors que ces derniers font partie du corpus injecté dans l'outil. À cette brique de reconnaissance, la start-up envisage de greffer des informations contextuelles : publicité autour des stars, vidéos à la demande associées à la personnalité détectée, paris sportifs... pour Jack Habra, cofondateur de Reminiz, les applications seraient nombreuses.
Face à d'autres grands acteurs intéressés par cette problématique, Reminiz affirme avoir développé une valeur ajoutée toute particulière : celle d'une reconnaissance faciale adaptée à cet environnement spécifique qu'est la TV. « Nos algorithmes apprennent à reconnaître une personne même si elle est grimée, maquillée ou en mouvement. On essaie aussi de faire qu'ils soient efficaces en cas d'occlusion partielle : une barbe ou un bandeau sur l'oeil par exemple », explique Jack Habra. Désormais soutenu par deux ingénieurs spécialistes de l'apprentissage automatique (machine learning), le jeune homme indique avoir développé d'autres éléments de calcul spécifiques, comme la capacité à suivre un personnage à l'image, de façon à pouvoir l'identifier même s'il vient à tourner le dos à la caméra.
« Comme en biométrie, on travaille sur la base des critères qui permettent de définir un visage et de le rendre unique par rapport à d'autres, mais on essaie de concevoir un algorithme capable d'apprendre lui-même comment différencier les gens. L'humain sera toujours plus doué pour distinguer deux personnes, mais notre algorithme sait travailler sur 100 000 sujets différents », détaille-t-il encore. Les problématiques liées à la vie privée, notamment soulevées par les efforts de Facebook autour de la reconnaissance faciale, seraient ici évincées puisque l'algorithme travaille autour d'une base de données finie de références.
« On cherche maintenant à s'intégrer à n'importe quel objet connecté, qu'il s'agisse d'un smartphone, d'une tablette ou d'une box opérateur ». Pour que la mécanique de reconnaissance puisse opérer, il suffit en effet que le logiciel accède à une image extraite du flux vidéo en cours de lecture, que celle-ci soit capturée au moyen d'un appareil photo ou directement réalisée au sein d'un boîtier informatique. Afin d'éviter d'avoir à traiter les requêtes en temps réel, Reminiz prévoit également une reconnaissance effectuée en amont de la diffusion : un texte référençant les apparitions de personnalités reconnues le long d'une ligne temporelle est alors associée à la vidéo, comme un banal fichier de sous-titres.
« On pourrait croire que la reconnaissance faciale est un marché déjà bondé, mais il est encore immature. On cherche maintenant à montrer à des grands acteurs intéressés par ces nouvelles technologies comment les utiliser pour générer du chiffre d'affaires », nous explique le jeune homme, qui a côtoyé ses premiers algorithmes dans l'univers de la finance de marchés. Reminiz aurait déjà noué quelques contacts prometteurs dans l'univers des médias TV, aisé par sa victoire au Challenge de la meilleure start-up 4G organisé par Bouygues Telecom, ainsi que par un passage de quelques mois chez Microsoft Ventures, l'incubateur parisien de l'éditeur du même nom.
En attendant de louer ses algorithmes à des partenaires industriels, Reminiz indique poursuivre le développement d'une application grand public, qui permettrait à tout un chacun de jouer à identifier les célébrités à l'aide de l'appareil photo d'un smartphone. La start-up écarte en revanche toute velléité dans l'univers de la sécurité : « on n'irait de toute façon pas tant qu'on n'a pas une fiabilité à 100%, l'erreur peut avoir des conséquences terribles dans ce domaine. Nous sommes très satisfaits de nos performances actuelles, mais on préfère rester sur une dimension confort, ludique, c'est plus sympa pour le moment ».
