Dans le paysage numérique actuel, les recherches de localisation inversée utilisant ChatGPT gagnent en popularité, notamment sur les réseaux sociaux. L’introduction des modèles avancés d’OpenAI, o3 et o4-mini, a transformé ce processus, permettant aux utilisateurs d’exploiter des capacités d’IA sophistiquées pour analyser les images à la recherche d’indices de localisation. Ces modèles excellent en compréhension visuelle, permettant de déduire le contexte géographique d’une photo.
Si vous souhaitez découvrir comment utiliser efficacement ChatGPT pour les recherches de localisation inversées à partir d’images, ce guide complet vous guidera en détail à travers les étapes.
Recherche de localisation inversée avec ChatGPT : guide étape par étape
Bien que le modèle o3 soit réservé aux abonnés ChatGPT Plus, les utilisateurs gratuits peuvent accéder au modèle o4-mini avec des limitations spécifiques concernant les messages. Si vous avez souscrit à l’abonnement Plus, choisissez le modèle souhaité dans le menu de sélection en haut à gauche. Les utilisateurs gratuits peuvent activer le modèle o4-mini en cliquant sur le bouton « Raison » sous l’interface de chat.
Pour lancer la recherche inversée de localisation, cliquez sur l’ icône « Télécharger des fichiers et plus » pour importer une photo qui vous intéresse. Après le téléchargement, demandez à l’IA : « Scannez cette photo et dites-moi où elle a été prise.» D’après notre expérience, cette formulation suscite généralement l’analyse la plus approfondie et une réponse détaillée, précisant non seulement le lieu, mais aussi le contexte dans lequel la photo a été prise.
Dévoilement de la façon dont ChatGPT détermine les emplacements dans les photos
Il est important de préciser que ChatGPT ne s’appuie pas sur les métadonnées de la photo pour deviner sa position. Il analyse plutôt les éléments visuels, à la recherche de points de repère identifiables, de signes uniques, de motifs et de tout indice potentiel intégré à la photo. En l’absence d’indicateurs clairs, le modèle peut déduire des localisations possibles en observant les styles architecturaux, les types de végétation, la composition des matériaux et même les indices linguistiques reflétés dans l’image.
Afin d’analyser efficacement une photo, ChatGPT utilise une multitude de techniques, telles que le recadrage, l’inversion des couleurs et d’autres stratégies de manipulation d’images. Nous avons constaté qu’il recadre souvent des zones importantes de l’image, puis utilise divers outils pour révéler des détails subtils et obscurcis. De plus, il effectue des recherches en ligne parallèles pour chaque segment recadré afin de faire correspondre les éléments visuels à des caractéristiques géographiques connues.
Évaluation de la précision des informations de localisation de ChatGPT
ChatGPT fait preuve d’une précision impressionnante pour identifier des lieux présentant des caractéristiques identifiables et uniques. Cependant, la difficulté se pose lorsqu’il s’agit de localiser des zones avec peu d’indices. Après de nombreux tests impliquant des lieux indistincts et des caractéristiques communes, le modèle a souvent eu du mal à fournir des résultats précis. Curieusement, il suggérait fréquemment des lieux proches, généralement situés dans le même État ou pays, démontrant ainsi une solide compréhension des paysages géographiques.
Ci-dessous, vous trouverez des exemples illustratifs qui montrent comment fonctionnent les recherches de localisation inversée avec divers types de photos :
Test 1 : Une image d’un emplacement distinct avec des indicateurs clairs
Lors d’un test, nous avons téléchargé une image de l’Altgeld Hall de l’Université de l’Illinois. ChatGPT a localisé l’emplacement avec précision, notamment grâce à la présence reconnaissable de la statue de l’Alma Mater, fournissant des détails précis sur le lieu de prise de vue et la position du photographe.
Test 2 : Une image présentant des traits communs et manquant d’indicateurs uniques
Pour le deuxième test, nous avons partagé une photo prise à Clock Tower Plaza, dans le centre-ville d’Overland Park, au Kansas. ChatGPT a analysé l’image en plus de 5 minutes, en se référant à 14 sources. Son analyse a été impressionnante : l’image a été décomposée composant par composant et des recherches en ligne ont été effectuées pour identifier des correspondances potentielles.
Malheureusement, malgré une analyse approfondie, le modèle a identifié par erreur le lieu comme étant Clock Tower Plaza à North Aurora, dans l’Illinois. Après avoir fourni l’indice indiquant que l’emplacement se trouvait au Kansas, ChatGPT a rapidement corrigé la situation et identifié le bon endroit.
En conclusion, bien que la recherche de localisation inversée de ChatGPT ne soit pas parfaite, elle affine efficacement les emplacements en fonction des paysages représentés. Pour une précision accrue, pensez à fournir des indices que vous possédez déjà sur l’image, car cela aide le modèle à affiner ses paramètres de recherche. Comme démontré, fournir l’état a considérablement amélioré le résultat de la recherche.
Il est à noter que les versions précédentes de ChatGPT tentaient également d’identifier des emplacements, quoique avec moins de précision. Les mises à jour récentes, qui améliorent la compréhension des entrées visuelles, ont renforcé les capacités du modèle, faisant de la recherche d’emplacement inversée une fonctionnalité captivante à explorer. Si cette fonctionnalité vous a intéressé, vous pourriez également apprécier le fonctionnement de la recherche d’images inversée.
Questions fréquemment posées
1. Comment ChatGPT analyse-t-il les images pour la détection de localisation ?
ChatGPT inspecte les éléments visuels de l’image, tels que les points de repère, les panneaux et les plans de bâtiments, plutôt que de s’appuyer sur des métadonnées. Il utilise des techniques avancées comme le recadrage et les recherches en ligne pour déduire les emplacements possibles.
2. Puis-je accéder au modèle o4-mini sans abonnement ChatGPT Plus ?
Oui, le modèle o4-mini est disponible gratuitement, mais avec certaines limitations. Vous pouvez l’activer en cliquant sur le bouton « Raison » situé sous la zone de saisie du chat.
3. Que puis-je faire pour améliorer la précision d’une recherche de localisation inversée ?
Pour améliorer la précision des résultats de recherche, fournissez des indices contextuels que vous connaissez peut-être déjà sur le lieu, comme l’État ou des points de repère remarquables. Cela permet au modèle d’affiner efficacement son analyse.
En savoir plus sur la recherche de localisation inversée et les images
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