Lens Go pour les chercheurs : Automatisation de l'extraction de données à partir d'études visuelles

Dans les domaines de la sociologie, de l'anthropologie, des humanités numériques et de la psychologie, le "Tournant visuel" est un thème dominant depuis des décennies. Les chercheurs comprennent que les images — photographies, scans d'archives, captures d'écran de réseaux sociaux et observations sur le terrain — contiennent des données aussi riches et rigoureuses que n'importe quelle feuille de calcul ou réponse d'enquête.

Cependant, la recherche visuelle a historiquement rencontré un goulet d'étranglement massif : l'analyse.

Collecter 10 000 images est facile. Les analyser est un cauchemar logistique. Traditionnellement, cela nécessitait des équipes d'étudiants diplômés pour "coder" manuellement chaque image — étiqueter des objets, décrire des interactions et noter des contextes. Ce processus est lent, coûteux et affligé par des problèmes de subjectivité et de fiabilité inter-évaluateur.

Lens Go (https://lensgo.org/) offre une percée méthodologique. En utilisant des Vision Transformers avancés pour automatiser l'extraction de données sémantiques à partir d'images, Lens Go permet aux chercheurs de traiter des ensembles de données visuelles avec la même vitesse et rigueur quantitative que des ensembles de données textuelles.

Voici comment vous pouvez intégrer Lens Go dans votre méthodologie de recherche pour automatiser l'extraction de données.

Le problème du codage manuel

Tout chercheur ayant réalisé une analyse de contenu visuel connaît la douleur du flux de travail manuel.

1. Temps : Coder une seule image avec des métadonnées détaillées prend 2 à 5 minutes. Coder un ensemble de données de 5 000 images prend des centaines d'heures-homme.
2. Fatigue : Les codeurs humains subissent une "dérive". La façon dont un codeur décrit une image à 9 heures du matin est souvent différente de celle dont il la décrit à 16 heures.
3. Subjectivité : Deux chercheurs différents peuvent regarder la même photo d'une manifestation et la coder différemment en fonction de leurs propres préjugés. L'un voit "des troubles civils", l'autre voit "une organisation communautaire".

Lens Go résout ces problèmes en fournissant un moteur de codage rapide, standardisé et infatigable.

Des pixels non structurés aux données structurées

La valeur fondamentale de Lens Go pour les chercheurs est la conversion de données non structurées (pixels) en données structurées (texte).

Lorsque vous faites passer une image à travers le réseau de neurones à 12 couches de Lens Go, vous n'obtenez pas seulement une légende. Vous obtenez une décomposition sémantique de la scène.

• Reconnaissance d'entités : Quels objets sont présents ?
• Analyse spatiale : Comment sont-ils disposés ?
• Détection d'actions : Que font les sujets ?
• Inférence contextuelle : Quel est le cadre (éclairage, météo, emplacement) ?

Exemple de méthodologie : Supposons que vous étudiiez la "détérioration urbaine" dans 50 villes. Vous avez 5 000 photos de niveau rue. Au lieu d'en regarder chaque une, vous les traitez via Lens Go. L'IA génère des descriptions détaillées pour chacune. Vous pouvez ensuite utiliser un logiciel d'analyse textuelle (comme N-Vivo ou NLTK de Python) sur le texte de sortie pour compter les fréquences de termes comme "verre brisé", "graffitis", "végétation envahissante" ou "fenêtres bardées".

Vous avez effectivement transformé une étude visuelle en une étude de minage de texte, permettant une analyse quantitative massive des tendances visuelles.

Résolution de la fiabilité inter-évaluateur

L'un des plus grands défis de la publication de recherche visuelle est de prouver la fiabilité inter-évaluateur (FIE) — la mesure dans laquelle différents évaluateurs s'accordent.

Les modèles d'IA introduisent un nouveau paradigme : Fiabilité parfaite. Bien qu'un modèle d'IA puisse avoir des biais inhérents basés sur ses données d'entraînement (ce qui est une limitation qu'il faut noter dans toute section méthodologique), il est constamment biaisé. Si vous introduisez exactement la même image dans Lens Go dix fois, vous obtiendrez exactement la même interprétation sémantique dix fois.

Cette cohérence permet aux chercheurs d'établir une base stable. Vous pouvez utiliser Lens Go pour coder la majeure partie de votre ensemble de données (codage de niveau 1) et ensuite utiliser des chercheurs humains pour auditer un échantillon aléatoire plus petit pour la nuance (codage de niveau 2). Cette approche hybride réduit considérablement le temps nécessaire pour atteindre la significance statistique.

Cas d'utilisation 1 : Humanités numériques et études d'archives

Les historiens et les archivistes sont souvent assis sur des mines d'or de contenu numérisé qui sont des "données sombres" — numérisées, mais non recherchables. Un scan d'une illustration de journal du 19e siècle n'est qu'un fichier TIFF pour un ordinateur.

Lens Go peut déverrouiller ces archives. En analysant des illustrations historiques, des peintures ou des photographies, l'outil peut générer des descriptions de métadonnées riches.

• Entrée : Un scan d'une publicité victorienne.
• Sortie : "Une lithographie en noir et blanc représentant un gentleman avec un chapeau haut-de-forme tenant une montre de poche, debout devant une locomotive à vapeur, symbolisant le progrès industriel."

Les chercheurs peuvent ensuite interroger ces données pour suivre l'évolution des symboles (par exemple, "locomotives à vapeur") à travers des décennies de culture visuelle, une tâche qui était auparavant impossible à grande échelle.

Cas d'utilisation 2 : Sociologie et analyse de l'espace public

Les sociologues qui étudient les interactions publiques s'appuient souvent sur l'"observation systématique".

Imaginez une étude sur la façon dont les bancs publics sont utilisés dans différents quartiers. La déconstruction 360° de la scène de Lens Go peut analyser des milliers de photos de bancs. Elle peut identifier :

• Démographie : (par exemple, "Couple de retraités", "Groupe d'adolescents").
• Activités : (par exemple, "Manger", "Dormir", "Lire").
• Environnement : (par exemple, "Entouré de déchets", "Ombré par des arbres").

Cette extraction automatisée de données permet au sociologue de construire un ensemble de données comparatives sur l'utilisation de l'espace public sans passer des mois assis dans un parc avec une feuille de papier.

Conformité éthique : Aucune rétention de données

La fonction la plus critique pour les chercheurs universitaires est sans doute la confidentialité et l'éthique des données.

Lorsqu'il s'agit de traiter des images de personnes — en particulier dans des domaines comme la psychologie, la médecine ou l'ethnographie — les comités d'éthique (Institutional Review Boards - IRB) sont extrêmement stricts sur la gestion des données. Le téléchargement de photos de participants sur un serveur cloud qui conserve des données pour l'entraînement est une violation éthique majeure.

Lens Go est conçu avec une politique de zéro rétention de données.

• Processus : L'image est analysée en mémoire volatile.
• Sortie : Les données textuelles sont extraites.
• Purge : Le fichier image est immédiatement et définitivement supprimé du serveur.

Ce modèle de traitement "sans état" rend Lens Go compatible avec des plans de gestion des données stricts. Vous pouvez assurer à votre comité d'éthique que les données des participants ne sont pas stockées, partagées ou utilisées pour entraîner des modèles d'IA tiers.

Comment intégrer Lens Go dans votre flux de travail

Vous n'avez pas besoin d'être informaticien pour ajouter la vision par IA à votre méthodologie.

1. Collecte de données : Rassemblez votre corpus visuel (photos, scans, captures d'écran).
2. Traitement par lots : Pour les petites études, utilisez l'interface glisser-déposer sur lensgo.org. Pour les grands ensembles de données (milliers d'images), votre équipe technique peut créer des scripts pour automatiser le cycle téléversement-téléchargement.
3. Structuration des données : Copiez les sorties textuelles dans une feuille de calcul (CSV) avec l'ID de l'image.
4. Analyse : Importez votre nouveau CSV dans votre outil d'analyse statistique préféré (R, SPSS, Python) pour trouver des modèles, des grappes et des corrélations dans le texte descriptif.

Conclusion : L'avenir de la science des données visuelles

La barrière entre les données "visuelles" et "textuelles" se dissout. Avec des outils comme Lens Go, les images ne sont plus des illustrations statiques ; ce sont des points de données structurés attendant d'être exploités.

En automatisant l'extraction de sens à partir de pixels, vous libérez votre précieux temps de recherche. Vous cessez d'être un employé de saisie de données et devenez un analyste de données. Vous pouvez poser des questions plus grandes, traiter des ensembles de données plus volumineux et découvrir des insights qui étaient auparavant cachés sous vos yeux.

Commencez à analyser vos données visuelles dès aujourd'hui sur https://lensgo.org/