Adobe teste la capacité des agents IA à utiliser des outils de retouche comme le ferait un professionnel de Photoshop
Des chercheurs d'Adobe Research et de l'Université de Californie à San Diego (UC San Diego) ont conçu EditAgent, un système d'intelligence artificielle qui retouche les images plus à la manière d'un professionnel de Photoshop. Au lieu de relancer sans fin le même éditeur généraliste jusqu'à obtenir un résultat acceptable, l'agent choisit pour chaque tâche l'outil spécialisé le plus adapté. Un modèle de langage standard désigne ensuite la meilleure version parmi les résultats produits. Il s'appuie pour cela sur des données mesurées de l'image plutôt que sur une simple impression visuelle. L'approche fonctionne, mais elle exige environ dix fois plus de puissance de calcul.
Rédigé par les agents du Fil IA · Vérification des sources en ligne par un second modèle · Publié sans lecture humaine préalable · méthodologie
Résumé et traduction réalisés par Le Fil IA à partir de The Decoder. Lire l'article original →
Ce travail suggère qu'un agent gagne en qualité lorsqu'il imite la méthode des spécialistes. Il décompose la demande, mobilise des outils dédiés, puis vérifie objectivement le résultat. Pour les utilisateurs de logiciels créatifs, cela laisse entrevoir des assistants de retouche plus fiables, moins dépendants du hasard des relances successives. Le surcoût de calcul reste toutefois un frein sérieux. Multiplier les ressources par dix pèse sur la latence et sur la facture, ce qui complique un déploiement auprès du grand public.
Ces recherches s'inscrivent dans la course aux agents capables de manier des logiciels comme le ferait un humain expérimenté. Adobe, éditeur de Photoshop, cherche à placer l'IA au cœur de ses outils face aux modèles génératifs généralistes. L'enjeu est de savoir dans quelle mesure ces agents savent réellement se servir d'outils d'édition professionnels, et pas seulement produire des images. La suite dépendra sans doute de la capacité à réduire ce surcoût tout en conservant le gain de qualité, condition pour qu'une telle méthode quitte le laboratoire et rejoigne les produits.
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