Il existe actuellement 5 façons de tirer profit de l’intelligence artificielle dans Power BI sans licence Copilot. Dans cette série de 5 articles, nous vous présentons ces fonctionnalités en les appliquant à des cas concrets.
Dans ce 2e article, nous couvrons la fonctionnalité de balisage d’image.
Balisage d’image dans Power BI
Le balisage d’image permet d’analyser des images et d’identifier les objets et les êtres vivants qui s’y trouvent. Le résultat d’une requête de balisage contient plusieurs mots ou phrases détaillant le contenu de l’image.
Ces fonctionnalités peuvent être très utiles en entreprise, voici quelques exemples d’applications concrètes :
- Inventaire et gestion des stocks : Les entreprises peuvent utiliser le balisage d’images pour suivre les produits en stock, identifier les articles manquants ou mal placés, et optimiser la gestion des stocks.
- Surveillance de la sécurité : Les caméras de sécurité peuvent capturer des images qui sont ensuite analysées pour détecter des comportements suspects ou des objets dangereux.
- Marketing et réseaux sociaux : Les marques peuvent analyser les images publiées sur les réseaux sociaux pour identifier leurs produits, comprendre le contexte d’utilisation et mesurer l’engagement des utilisateurs.
- Inspection industrielle : Dans les environnements de production, le balisage d’images peut aider à détecter les défauts des produits, assurer le contrôle de qualité et prévenir les pannes d’équipement.
Ainsi, le balisage d’image transforme les images en données exploitables, facilitant ainsi la prise de décisions basées sur des informations visuelles.
Prérequis
Avant de pouvoir utiliser les outils d’intelligence artificielle couverts dans cette série d’articles, vous devez vous assurer d’avoir réalisé les prérequis suivants :
- Avoir une licence Premium (ou Premium par utilisateur) de Power BI.
- Avoir un compte Microsoft Azure.
- Créer une ressource de Azure cognitive services.
Mise en place du balisage d’image
Pour pouvoir utiliser les fonctionnalités de balisage d’images, vous devez tout d’abord créer une requête dans Power Query contenant les URLs d’images à analyser. Pour cet exemple, j’ai utilisé 4 images simples.
Les URLs des 4 images ont été importés dans Power Query avec une colonne identifiant l’image :
J’ai ensuite lancé la fonction de balisage d’image :
Si c’est la première fois que vous vous connectez aux Insights IA, vous devrez vous authentifier avec vos identifiants liés à votre compte Azure.
Sélectionnez ensuite la fonction « Tag images » puis sélectionnez sur quelle colonne appliquer la fonction. Il doit s’agit de la colonne qui contient les URLs d’image à analyser.
Pour chaque image, 5 colonnes sont générées.
- Tags : Liste de tous les éléments qui ont été trouvés dans l’image (en anglais).
- Json : Extrait en format Json des résultats.
- Tag : Chaque tag listés plus tôt est ensuite présenté individuellement dans cette colonne.
- Confidence : Niveau de confiance de l’IA envers le tag qui a été appliqué.
- ErrorMessage : Lorsqu’une erreur est décelée par l’IA, le message d’erreur se trouve ici.
Examinons maintenant la qualité des résultats obtenus
L’IA a très bien identifié nos images et a renvoyé une série de mots clés pertinents. Nous pouvons pousser l’analyse un peu plus loin en incluant les niveaux de confiance dans nos rapports.
Par exemple, dans l’image du poisson, nous obtenons les tags suivants :
Le tag pour lequel le niveau de confiance est le plus élevé (1) est le tag « Sky » donc « Ciel ». L’IA n’a donc pas encore appris que les poissons rouges ne volent pas dans le ciel. Le fond bleu a été interprété comme un ciel bleu plutôt que l’eau de l’aquarium du poisson rouge. Malgré tout, le niveau de confiance de l’IA est de 1 ou 100 % confiant.
Les autres tags sont plus intéressants. Water (eau), fish (poisson), animal, pool (piscine) me semblent très adéquats pour qualifier cette image. Plus on descend en niveau de confiance, plus on s’éloigne en précision. On pourrait fixer une limite de niveau de confiance pour minimiser les risques de mauvaise classification dans nos analyses.
Par exemple, si on fixait une limite au niveau du taux de confiance à 75 %, on pourrait filtrer tous les éléments inférieurs et augmenter la qualité de notre analyse.
Exemple sur images plus complexes
J’ai ensuite poussé l’analyse sur un exemple plus complexe. J’ai voulu tester les compétences de l’IA à analyser les images d’un site web commercial.
Pour y arriver, j’ai navigué sur le site web pour visualiser les items en rabais.
J’ai ensuite collecté les URLs d’image de cette page pour les faire analyser par l’IA.
Le résultat est un peu décevant comparativement aux résultats obtenus avec les images simples. L’IA ne renvoie aucun mot clé pour les images 1 et 4.
Pour la 2e image, le seul tag qui est identifié est « Kitchen appliance » ou « accessoire de cuisine » avec un taux de confiance de 82 %.
Pour la 3e image, 3 tags sont identifiés « furniture » (ou « meuble »), « indoor » (ou « intérieur ») et « wall » (ou « mur ») avec des taux de confiance de 18 %, 96 % et 100 % respectivement.
On peut donc conclure que l’IA est très performante à qualifier des images simples. Mais dès qu’on complexifie légèrement les images, les performances diminuent drastiquement.
Vous pouvez le tester avec vos propres images pour déterminer les performances de l’IA dans votre contexte professionnel !
Publication et partage
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Consultez tous les articles de cette série
- Insights sur texte et images : Analyse de sentiments, Extraction de phrases clés, Détection de langue
- Balisage d’image : Identification du contenu d’images
- Visuels : Influenceurs clés, arbre de décomposition, détection d’anomalie (à venir)
- Intégration avec Azure Machine Learning : Pour utiliser des modèles personnalisés (à venir)
- Exploration de données : Q&A et insights automatiques (à venir)
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