Meilleures questions et réponses avec les API d'entrée d'images en 2025

Qu'est-ce que Questions-réponses avec l'API d'image d'entrée?

Réponse aux questions (Q&A) ‍ avec image d'entrée, également connue sous le nom Réponse visuelle aux questions (VQA), est une technologie sophistiquée qui utilise la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel pour répondre à des questions liées aux images.

Généralement, la saisie consiste en une image et une question textuelle. Le résultat est une réponse textuelle, qui peut être générée par des questions ouvertes qui nécessitent que le modèle produise des réponses en langage naturel, ou par le biais de questions à choix multiples, dans lesquelles le modèle sélectionne la bonne réponse parmi un ensemble d'options prédéfini.

Cependant, l'objectif principal de VQA est de répondre aux demandes liées à l'image, sans impliquer de dialogues continus. En revanche, Chat with Input Image se concentre sur les interactions textuelles qui utilisent des images comme indices contextuels ou pour des questions spécifiques au cours de la conversation.

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Réponse visuelle aux questions Cas d'utilisation des API

Vous pouvez utiliser Visual Question Answering dans de nombreux domaines. Voici quelques exemples de cas d'utilisation courants :

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1. Éducation: Les API VQA pourraient être intégrées aux plateformes académiques, permettant aux élèves de poser des questions sur des images instructives, des diagrammes et des photographies d'archives, améliorant ainsi leur compréhension et leur implication dans le contenu pictural.
2. Diagnostic des soins: Dans le domaine médical, VQA peut aider les médecins et les cliniciens à interpréter les images médicales. Les médecins peuvent poser des questions telles que : « Y a-t-il des signes de fracture sur cette radiographie ? » ou « Quel est le diagnostic établi sur la base de cette IRM ? »
3. E-commerce et informations sur les produits: Dans le commerce électronique, les clients se renseignent fréquemment sur les produits affichés avec des images. VQA peut fournir des réponses à des demandes telles que : « Quelles sont les mesures de ce canapé ? » ou « Ce sac est-il disponible en marron ? »
4. Voyages et tourisme: Les voyageurs peuvent se renseigner sur les monuments, les sites touristiques et les traditions communautaires en affichant des images qu'ils rencontrent au cours de leur voyage, ce qui peut les aider à planifier leur itinéraire plus efficacement.

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Les meilleures API de questions-réponses avec les images d'entrée du marché

Lors de la comparaison des questions-réponses avec les API d'image d'entrée, il est essentiel de prendre en compte différents aspects, notamment la sécurité des coûts et la confidentialité. Les experts VQA d'Eden AI ont testé, comparé et utilisé de nombreuses questions et réponses avec les API d'entrée d'images du marché. Voici quelques acteurs qui jouent bien (par ordre alphabétique) :

• Alpha d'Alep
• Google Cloud
• IA ouverte

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1. AlephAlpha (Luminous) - Disponible sur Eden AI

Aleph Alpha fournit une API avancée de réponse visuelle aux questions. Faisant partie de la série Luminous, qui comprend une famille de LLM Aleph Alpha, ces modèles ont fait l'objet d'une formation approfondie sur des quantités importantes de données textuelles humaines. Certains modèles possèdent des capacités multimodales qui leur permettent de comprendre non seulement du texte mais également des images.

Leurs modèles multimodaux peuvent identifier des éléments dans des images et comprendre des informations contextuelles, fournissant ainsi des informations de haut niveau. Cela permet de terminer simultanément la reconnaissance et l'interprétation des images.

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2. Google Cloud (Imagenen & Gemini) - Disponible sur Eden AI

L'API Visual Question Answering (VQA) de Google Cloud permet aux utilisateurs de saisir une image dans le modèle et de se renseigner sur son contenu. L'amélioration de l'accessibilité de l'outil pourrait permettre d'augmenter le taux de réussite des projets de conception, d'analyse ou de recherche de l'utilisateur. Le système génère ensuite une ou plusieurs réponses en langage naturel à la question.

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3. OpenAI GPT 4 Vision - Disponible sur Eden AI

Le GPT-4 est un modèle multimodal robuste (distinct d'une API dédiée au VQA) qui accepte à la fois des entrées d'image et de texte et fournit des sorties de texte. Les utilisateurs peuvent demander à GPT-4 un mélange de texte et d'images pour des tâches impliquant la vision et le langage, en générant des sorties de texte telles que le langage naturel ou le code. Ses fonctionnalités s'étendent à divers domaines, notamment à des documents contenant du texte et des images, tels que des photographies, des diagrammes ou des captures d'écran, ce qui en fait un candidat idéal pour le VQA.

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Variations de performances des questions-réponses avec image d'entrée

Les performances de l'API Visual Question Answering peuvent varier en fonction de plusieurs variables, notamment la technologie utilisée par le fournisseur, les algorithmes sous-jacents, la quantité de données, l'architecture du serveur et la latence du réseau. Vous trouverez ci-dessous quelques écarts de performances typiques entre plusieurs questions-réponses avec les API d'image d'entrée :

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1. Qualité et diversité des données : La variété et la qualité des données d'entraînement ont une influence notable sur les performances de la VQA. Lorsque la portée des données d'entraînement est limitée ou comporte des biais, le système peut être confronté à des problèmes avec des questions et des images qui diffèrent de la distribution des données d'entraînement.
2. Prise en charge de différents formats d'image : Déterminez si l'API prend en charge une variété de formats d'image et de résolutions, car cela peut avoir un impact sur son utilisabilité dans différentes applications.
3. Latence et débit : La vitesse à laquelle l'API traite les questions visuelles et génère des réponses (latence) et le nombre de requêtes qu'elle peut traiter simultanément (débit) sont des facteurs importants, en particulier pour les applications en temps réel.
4. Réglage fin : Certaines API VQA permettent d'affiner des ensembles de données ou des domaines spécifiques. Le réglage précis du modèle en fonction des données pertinentes peut améliorer ses performances pour des cas d'utilisation spécifiques.

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Pourquoi choisir Eden AI pour gérer vos API VQA

Les entreprises et les développeurs issus d'un large éventail de secteurs (réseaux sociaux, commerce de détail, santé, finances, droit, etc.) utilisent l'API unique d'Eden AI pour intégrer facilement les tâches de réponse aux questions illustrées dans leurs applications basées sur le cloud, sans avoir à créer leurs solutions.

Eden AI propose plusieurs API d'IA sur sa plateforme parmi plusieurs technologies : Synthèse vocale, Détection de la langue, Analyse des sentiments, Reconnaissance faciale, Réponse aux questions, Anonymisation des données, Reconnaissance vocale, et ainsi de suite.

Nous voulons que nos utilisateurs aient accès à plusieurs moteurs VQA et les gèrent en un seul endroit afin qu'ils puissent atteindre des performances élevées, optimiser les coûts et couvrir tous leurs besoins. Il existe de nombreuses raisons d'utiliser plusieurs API :

• Le fournisseur de secours est l'ABC : Vous devez configurer une API fournisseur qui est demandée si et uniquement si l'API VQA principale ne fonctionne pas correctement (ou est en panne). Vous pouvez utiliser le score de confiance renvoyé ou d'autres méthodes pour vérifier l'exactitude du fournisseur.
• Optimisation des performances : Après la phase de test, vous serez en mesure de créer une cartographie des performances des fournisseurs en fonction des critères que vous aurez choisis (langues, domaines, etc.). Toutes les données que vous devez traiter seront ensuite envoyées au meilleur VQA. ‍
• Optimisation du rapport coût-performance : Vous pouvez choisir le fournisseur VQA le moins cher qui fonctionne le mieux pour vos données.
• Combinez plusieurs API d'IA : Cette approche est requise si vous recherchez une précision extrêmement élevée. Cette combinaison entraîne des coûts plus élevés mais permet à votre service d'IA d'être sûr et précis, car les API VQA se valident et s'invalident mutuellement pour chaque élément de données.

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Comment Eden AI peut vous aider ?

Eden AI représente l'avenir de l'utilisation de l'IA dans les entreprises : notre application vous permet d'appeler plusieurs API d'IA.

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• Facturation centralisée et entièrement surveillée sur Eden AI pour toutes les API VQA.
• API unifiée pour tous les fournisseurs : utilisation simple et standard, passage rapide d'un fournisseur à l'autre, accès aux fonctionnalités spécifiques de chaque fournisseur.
• Format de réponse standardisé : le format de sortie JSON est le même pour tous les fournisseurs grâce au travail de standardisation d'Eden AI. Les éléments de réponse sont également standardisés grâce aux puissants algorithmes de correspondance d'Eden AI.
• Les meilleures API d'intelligence artificielle du marché sont disponibles : les grands fournisseurs de cloud (Google, AWS, Microsoft et moteurs plus spécialisés).
• Protection des données : Eden AI ne stockera ni n'utilisera aucune donnée. Possibilité de filtrer pour n'utiliser que les moteurs GDPR.

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Prochaine étape de votre projet

L'équipe Eden AI peut vous aider dans votre projet d'intégration VQA. Cela peut être fait en :

• Organisation d'une démonstration du produit et d'une discussion pour mieux comprendre vos besoins.
• En testant gratuitement la version publique d'Eden AI : toutefois, tous les fournisseurs ne sont pas disponibles sur cette version. Certains ne sont disponibles que sur la version Enterprise.
• En bénéficiant du soutien et des conseils d'une équipe d'experts pour trouver la combinaison optimale de prestataires en fonction des spécificités de vos besoins.
• Possibilité d'intégration sur une plateforme tierce : nous pouvons développer rapidement des connecteurs.