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Pornhub utilise la reconnaissance faciale pour mieux identifier les acteurs

Pornhub utilise la reconnaissance faciale pour mieux identifier les acteurs

Riley Reid ou Elsa Jean ? Pornhub va maintenant utiliser l’intelligence artificielle pour identifier les acteurs et actrices, ainsi que les différentes catégories.

Pornhub, l’une des principales destinations Internet pour les contenus pour adultes, se tourne vers la technologie pour améliorer sa vaste bibliothèque de vidéos. Le site a récemment annoncé le lancement d’un système alimenté par l’intelligence artificielle qui analysera les vidéos à la recherche de visages familiers. Si le modèle trouve une correspondance avec l’une des 10 000 stars du porno dans sa base de données, il marquera la vidéo avec le nom de la personne.

Le système d’IA traitera également les commentaires des utilisateurs afin d’améliorer l’exactitude au fil du temps.

Le vice président de Pornhub, Corey Price, a dit que le site a recours à l’IA pour accélérer le processus obsolète de marquage des vidéos.

Selon Pornhub, ses 80 millions de visiteurs quotidiens téléchargent collectivement plus de 10 000 vidéos par jour. Durant le lancement de la version bêta de l’IA au cours du dernier mois, le système a été capable de parcourir seulement 50 000 vidéos. À ce rythme (et compte tenu du fait que le site héberge plus de cinq millions de vidéos), il faudra beaucoup de temps au système AI pour parcourir chaque vidéo.

Compte tenu des chiffres, il semblerait que la méthode actuelle de crowdsourcing puisse être plus rapide. Le crowdsourcing permet aux internautes d’ajouter des tags aux vidéos postées sur la plateforme afin qu’elle puisse être rangée dans les catégories appropriées.

Pornhub dit que d’ici l’année prochaine, il commencera également à scanner les catégories et à les labelliser en conséquence. Par exemple, si un clip comporte une actrice blonde ou est filmé à l’extérieur, il ajoutera les balises «blonde» et «publique» appropriées. Diverses positions seront également étiquetables, nous dit-on, tandis que de futures révisions aideront à mieux détecter les pourriels et améliorer les recommandations des utilisateurs.


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