Recherche Interactive d'Images – R2I

Le projet « R2I – Recherche Interactive d'Images » a pour objet de concevoir des méthodes de
recherche interactive des images dans de très grandes bases d'images (typiquement de l'ordre du
milliard d'images).
Il est intéressant de noter qu'une enquête IFOP-Omnibus réalisée en 2006 auprès d'utilisateurs
d'internet a mis en évidence que 96% d'entre eux étaient globalement satisfaits des services offerts mais
75% rencontraient des difficultés dans la recherche d'information1.
Ce qui est vrai pour la recherche d'information en général l'est d'autant plus pour la recherche d'image,
en raison des liens complexes qui existent entre les mots clés utilisés pour les rechercher et l'information
sémantique qu'elles contiennent.
Dans ce contexte, le positionnement de R2I à pour vocation de répondre aux attentes des utilisateurs,
en concevant et combinant des outils :
• capables d'extraire la sémantique des images et de transformer les données brutes en une
représentation sémantiquement riche,
• capables de regrouper les images similaires pour proposer à l'utilisateur des réponses
synthétiques et incluant de la diversité,
• permettant l'interaction avec l'utilisateur via les concepts sémantiques liés aux images,
• autorisant l'indexation de très gros volumes d'images.
Au final, nous nous proposons de réaliser dans ce projet un système de recherche interactif opérationnel
très ambitieux, capable d'indexer de l'ordre du milliard d'images et capable d'offrir aux utilisateurs des
fonctionnalités d'interaction avancées.
Ce projet s'inscrit dans la problématique de l'appel MDCO de l'ANR puisqu'il concerne directement la
recherche d'information, l'annotation automatique de données, les systèmes de recommandation,
l'interaction avec l'utilisateur, dans des masses de données.
Le partenariat entre Exalead, société leader sur le marché de l'indexation des réseaux d'entreprise et
spécialiste des approches centrées sur l'utilisateur, Imedia, équipe de recherche internationalement
reconnues pour ses travaux sur l'indexation interactive de documents multimédia, et Lear, qui bénéficie
d'une réputation internationale pour ses travaux sur l'interprétation des images, donne au projet
crédibilité et fortes chances de succès.