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SSENSE et Element AI s'associent pour offrir une collection d'images e-commerce ensemble en vue de faire avancer la recherche en intelligence artificielle


SSENSE et Element AI s'unissent pour faire avancer la recherche fondamentale en intelligence artificielle appliquée à la vision par ordinateur en diffusant FashionGen, une collection unique d'images e-commerce de SSENSE.

MONTRÉAL, le 8 juin 2018 /CNW Telbec/ - SSENSE, une destination en ligne d'envergure globale reconnue pour ses contenus originaux et sa sélection pointue de marques de mode, et Element AI, une entreprise du domaine de l'intelligence artificielle qui transforme la recherche de pointe en solutions évolutives qui rendent les entreprises plus sécuritaires, plus efficaces et plus agiles, annoncent la publication de FashionGen une riche collection de centaines de milliers d'images propriétaires de la plateforme e-commerce de SSENSE, en marge de la European Conference on Computer Vision (ECCV) de cette année, qui se tiendra à Munich, en Allemagne.

Ces images ont été générées par intelligence artificielle (Groupe CNW/Element AI)

Les deux organisations vont parrainer ensemble un défi de génération d'images dont le premier prix sera de 2 000 $ CA. Le défi, géré par les scientifiques d'Element AI, s'appuiera sur la collection d'images e-commerce photographiée dans le studio de SSENSE. Il s'agit d'une excellente occasion, pour les communautés universitaires et de la recherche, de travailler avec une archive bien détaillée et étiquetée afin de mieux comprendre en quoi l'intelligence artificielle pourrait avoir une incidence positive sur l'avenir de la mode. Les parties intéressées sont invitées à s'inscrire à www.fashion-gen.com pour connaître les modalités du défi et avoir accès à la collection d'images e-commerce. Les droits d'accès seront donnés aux participants agréés dans les 24 heures suivant l'inscription; la collection d'images e-commerce ne doivent servir qu'à des fins de recherche, sans aucune visée commerciale.

ECCV est une conférence de recherche biannuelle qui se tient en alternance avec l'International Conference on Computer Vision (ICCV). Il s'agit de l'un des principaux lieux de rencontre pour discuter des possibilités en vision par ordinateur. L'événement se tiendra à Munich, en Allemagne, du 8 au 14 septembre, tandis que notre atelier spécialisé aura lieu le 14 septembre. La date limite d'inscription au défi ECCV est le 31 juillet. Pour toutes questions, veuillez écrire à l'adresse suivante : [email protected].

La disponibilité d'ensembles de données de grande envergure, comme ImageNet, et le recours à la méthodologie de l'apprentissage profond pour développer une hiérarchie des caractéristiques visuelles se sont avérés essentiels pour les avancées et les récents progrès qui ont été accomplis dans de nombreuses applications tant industrielles que universitaires en intelligence artificielle. En rendant cette collection d'images e-commerce disponible à la communauté des chercheurs, le but est de favoriser la multiplication des percées et faire en sorte que l'on puisse continuer de tirer des bienfaits d'un accès ouvert à des données de qualité.

« L'intelligence artificielle a le potentiel d'alimenter des expériences client uniques à travers nos points de contact en ligne et physiques. Un pilier essentiel de la stratégie IA chez SSENSE est de trouver et d'interagir avec un ensemble idéal de partenaires, tel que Element AI, » a déclaré Vincent Ho-Tin-Noe, Vice-président de la gestion de produit chez SSENSE. « Il nous fait plaisir de soutenir la recherche IA fondamentale en partageant une collection d'images étiquetées composées des derniers vêtements, sacs, chaussures et accessoires avec la communauté scientifique. Nous nous réjouissons à la perspective de découvrir les percées en recherche IA que cette collection facilitera. »

« Le domaine de la mode connaît actuellement une révolution technologique, et l'apprentissage machine constitue la clé pour ouvrir la voie à un nouvel univers de possibilités », a déclaré pour sa part Jean-François Gagné, PDG d'Element AI. « De nouvelles technologies sont à portée de main, et elles se rapprochent aujourd'hui de la réalité grâce à la collection exhaustive d'images e-commerce de SSENSE et à la capacité d'Element AI à appliquer son expertise en apprentissage machine et en vision par ordinateur à des données brutes. ECCV est le forum tout désigné pour lancer ce projet et voir ce que la communauté de l'apprentissage machine ouvert est en mesure d'en tirer. »

À propos de SSENSE
SSENSE est une plateforme de mode basée à Montréal avec une portée globale. Fondée en 2003, SSENSE préconise une nouvelle vision en matière de détail directionnel avec sa combinaison de luxe, de streetwear et de marques avant-gardistes. Desservant à présent 136 pays, générant une moyenne de 53 millions de pages vues par mois, et atteignant un taux de croissance annuelle à deux chiffres depuis sa création, son orientation a évolué au-delà de celui d'une entité de cybercommerce typique alors que l'entreprise explore l'intersection du contenu, du commerce et de la culture. SSENSE est membre de la supergrappe des chaînes d'approvisionnement intelligentes (SCALE AI), un consortium dirigé par l'industrie voué à bâtir des chaînes d'approvisionnement intelligentes en optimisant l'usage de technologies basées sur l'intelligence artificielle et la robotique, parrainé par le Gouvernement du Canada. Plus qu'un simple détaillant, SSENSE devient un protagoniste culturel à part entière.

À propos d'Element AI
Element AI fait avancer la recherche de pointe en intelligence artificielle et en développe des produits modulables pour rendre les entreprises plus sécuritaires, plus efficaces et plus agiles. Basée à Montréal, au Québec, et disposant de bureaux à Toronto, Londres, Singapour et Séoul, Element AI est financée par des investisseurs de premier plan tels que BDC Capital, Fidelity Investments Canada, Hanwha Investment, Intel Capital, Microsoft Ventures, la Banque Nationale du Canada, NVIDIA GPU Ventures, Real Ventures et Tencent. https://www.elementai.com/fr/

 

SOURCE Element AI


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