Si vous n’avez pas encore eu l’occasion d’utiliser la technologie d’analyse d’images ChatGPT-4 Vision AI récemment déployée par OpenAI pour les utilisateurs de ChatGPT Plus et Enterprise. Vous aimeriez en savoir plus sur la façon dont vous pouvez utiliser ses fonctionnalités dans des applications réelles. Ce guide fournit de nombreux exemples de la manière dont ChatGPT Vision peut être utilisé pour analyser des images afin de vous aider à améliorer vos flux de travail, votre productivité et à gagner du temps sur les tâches banales ou si vous ne comprenez pas bien un graphique, un diagramme ou un rapport et que vous avez besoin d’explications supplémentaires.
La nouvelle technologie d’analyse d’images d’OpenAI, ChatGPT-4 Vision, est une extension du robot conversationnel ChatGPT qui permet désormais aux utilisateurs de télécharger des images qui sont ensuite analysées par ChatGPT. Cela signifie qu’en plus de traiter du texte, le modèle d’IA peut également analyser et interpréter des documents, des photographies, des croquis, des questions de mathématiques, des images et bien d’autres choses encore. Le système est conçu pour traiter une variété de tâches impliquant à la fois des informations textuelles et visuelles, telles que la description d’images, la réponse à des questions à leur sujet, ou même la génération de texte sur la base d’indices visuels.
Imaginez ChatGPT comme un chatbot textuel très intelligent avec lequel vous pouvez avoir une conversation. Normalement, vous tapez quelque chose et il vous répond par du texte. Mais désormais, grâce à la « fonction d’entrée d’image », vous pouvez également lui montrer des images. Il ne s’agit donc plus seulement d’un chatbot textuel, mais d’un chatbot capable de comprendre à la fois du texte et des images. C’est fantastique, car parfois les mots seuls ne suffisent pas à expliquer ce que vous essayez de dire. Par exemple, disons que vous posez une question sur un insecte bizarre que vous avez trouvé dans votre chambre. Vous pourriez essayer de le décrire avec des mots, mais montrer une image rendrait les choses beaucoup plus faciles.
ChatGPT-4 Vision peut maintenant regarder l’image et vous donner une réponse plus précise sur le type d’insecte et sur sa nocivité. Ainsi, l’image ajoute un « contexte ou une clarification » à votre question textuelle. L’inverse est également vrai ; vous pouvez demander au chatbot d’expliquer une image que vous ne comprenez pas, et il peut utiliser des mots pour le faire.
Plus de 80 façons d’utiliser ChatGPT Vision pour analyser des images
Le rôle de l’intelligence artificielle (IA) dans la compréhension et l’interprétation des données visuelles devient de plus en plus crucial. Cette nouvelle technologie exploite la puissance de l’IA pour générer des réponses basées sur des images, plutôt que de simples invites textuelles, ouvrant ainsi la voie à une multitude d’applications dans le monde réel. Pour obtenir une liste complète de 82 exemples réels de ChatGPT-4 Vision avec des liens vers la source originale, rendez-vous sur le site web de Greg Kamradt pour vous inscrire et recevoir une feuille de calcul Excel par courrier électronique.
Caractéristiques et capacités de ChatGPT-4 Vision
Décrire
ChatGPT-4 Vision peut analyser une image et générer un texte descriptif qui résume son contenu. Cette capacité peut être utile dans les systèmes de gestion de contenu pour l’étiquetage automatique, ainsi que pour améliorer l’accessibilité pour les utilisateurs malvoyants grâce à un texte alt descriptif.
Interpréter
Au-delà de la simple description, ChatGPT-4 Vision peut également interpréter les images pour en déduire le contexte ou le sens. Par exemple, si vous lui donnez une caricature politique, il pourra non seulement décrire les éléments de l’image, mais aussi expliquer le message ou le sentiment qu’elle véhicule. Cette application pourrait s’avérer précieuse dans les établissements d’enseignement pour l’analyse de documents visuels ou dans les services de surveillance des médias pour comprendre les éléments visuels du discours public.
Recommandation
Sur la base de données visuelles, le modèle pourrait formuler des recommandations. Par exemple, si vous lui montrez des photos de différentes tenues, il pourrait vous recommander celle qui convient à une occasion particulière. Dans le domaine de la vente au détail, ChatGPT-4 Vision pourrait analyser une photo d’une pièce et suggérer des meubles ou des éléments de décoration qui complèteraient l’aménagement existant.
Conversion
ChatGPT-4 Vision peut aider à convertir des données visuelles dans un autre format. Par exemple, il peut prendre une photo d’une note manuscrite et la transcrire en texte numérique. Cette fonctionnalité peut être particulièrement utile dans les applications de reconnaissance optique de caractères (OCR) ou dans la numérisation de documents d’archives.
Extrait
Le modèle peut identifier et isoler des informations spécifiques à partir d’une image. Par exemple, il peut extraire et répertorier les noms des livres présents sur une étagère dans une photo. Cela peut s’appliquer à la gestion des stocks, où un cliché rapide peut fournir des données essentielles sans qu’il soit nécessaire de les saisir manuellement.
Évaluer
ChatGPT-4 Vision peut évaluer les qualités ou les conditions d’une image. Par exemple, elle peut évaluer la qualité d’un article de fabrication en recherchant les défauts sur la base d’une photographie. Cela peut être utile dans les processus de contrôle de la qualité où l’inspection visuelle est nécessaire mais peut prendre du temps ou être sujette à l’erreur humaine.
Assistance
Dans un contexte de collaboration, le modèle pourrait aider les utilisateurs en complétant leurs tâches par des informations visuelles. Par exemple, dans le domaine de la télémédecine, ChatGPT-4 Vision pourrait aider les médecins en fournissant une première analyse des images radiographiques, en mettant en évidence les zones qui nécessitent une attention particulière.
ChatGPT-4 Vision porte les capacités d’un chatbot textuel à un niveau supérieur en y ajoutant la capacité de comprendre et d’interpréter des images. Cette approche multimodale enrichit non seulement l’interaction, mais ouvre également la voie à une myriade d’applications pratiques, allant de l’éducation et des soins de santé à la vente au détail et au contrôle de la qualité. En combinant la compréhension visuelle et textuelle, elle offre un outil plus complet et plus polyvalent pour résoudre les problèmes et répondre aux questions.
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