Les téléviseurs d’aujourd’hui sont, généralement parlant, extraordinaires. La résolution 4K (et même, de plus en plus souvent, 8K) dépasse celle de la plupart des sources de contenu. Les technologies d’affichage DELO, mini DEL et autres Quantum assurent des contrastes et des couleurs auxquelles on n’aurait pas osé rêver il n’y a pas si longtemps. Dans les circonstances, les manufacturiers doivent déployer des trésors d’imagination pour se distinguer.
La solution que les LG, Samsung et Sony ont adoptée: l’intelligence artificielle. Les processeurs cognitifs étudient le contenu à afficher pour rehausser les images et le son, corriger les artéfacts d’encodage et convertir des signaux de relativement basse résolution en images quasiment aussi belles que si elles avaient été filmées en 4K ou en 8K. Voici, en gros, comment chacun de ces manufacturiers exploite l’intelligence artificielle à sa façon.
Le Cognitive Processor XR de Sony
Chez Sony, on a choisi d’aider le cerveau en ajustant les images et le son en fonction de ce que les yeux et les oreilles s’attendent à observer dans la vraie vie. Le Cognitive Processor XR divise les images en centaines de zones et de composantes (couleurs, contrastes, etc.) pour identifier les parties les plus importantes du signal et rehausser celles-ci.
Ainsi, un utilisateur qui concentre son attention sur la partie supposément la plus importante de l’image en profitera au maximum. À l’inverse, l’arrière-plan et les objets secondaires seront moins rehaussés, ce qui simule la façon dont l’oeil voit en plus haute résolution au point d’attention qu’en périphérie.
Bref, le processeur XR tente d’anticiper les besoins du cerveau afin de lui servir des images particulièrement riches là où l’attention du téléspectateur devrait normalement se porter. Le tout, en agissant comme le cerveau le fait lui-même.
Pour en savoir plus long, lisez mon article complet sur le Cognitive Processor XR.
Le processeur Neo Quantum de Samsung
Samsung a choisi de se fier à une variante particulièrement à la mode de l’intelligence artificielle: l’apprentissage profond. Cette technique, qui consiste à « apprendre » la manière optimale de rehausser une image en observant des millions d’exemples, sert notamment à corriger les erreurs de compression et à convertir efficacement des signaux vers une résolution supérieure: si l’on a appris qu’un visage, par exemple, devrait présenter tel ou tel détail à telle position, la conversion ascendante pourra insérer ce détail au bon endroit.
La particularité du processeur Neo Quantum de 2021, c’est qu’il est équipé de 16 modèles d’apprentissage profond différents. Chacun de ces modèles est spécialisé dans le traitement d’un type de contenu visuel particulier; le processeur n’a qu’à étudier le signal pour décider lequel de ces modèles appliquer.
Pour en savoir plus long, lisez mon article complet sur le processeur Neo Quantum de Samsung.
Le processeur alpha9 de quatrième génération de LG
LG aussi a choisi l’apprentissage profond comme technologie fondamentale pour son processeur alpha9. Celui-ci est capable d’identifier certains objets particuliers et certains types de scènes pour leur appliquer des traitements spécifiques: visages, corps, édifices, scènes de la nature, scènes de nuit. Quel traitement? Le choix dépend des millions d’éléments de contenu avec lesquels le modèle intelligent a été entraîné.
Par exemple, dans une scène très sombre, les objets peu éclairés seront rehaussés pour devenir visibles. Les contours des édifices, eux, seront clarifiés parce qu’on sait que les lignes qui définissent un édifice sont généralement très droites et très claires.
Le processeur corrige aussi les défauts des images pour qu’elles ressemblent aux « images parfaites » qu’il connaît. Il ajuste aussi les couleurs et les contrastes en fonction des conditions d’éclairage ambiant dans la pièce où le téléviseur se trouve.
Pour en savoir plus long, lisez mon article complet sur le processeur alpha9 de quatrième génération.
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