Un super secret révélé pour Lightroom – Le tri par IA

Pas si secret que cela, puisque c’est Adobe qui l’a révélé dans une petite vidéo sur leur blog. Ce sont les YouTubeurs du programme pré-release qui doivent être contents. On est au courant des nouveautés avant même qu’ils aient le droit de les montrer. Comme c’est une fonction que l’on voit apparaître ici ou là dans d’autres logiciels, Adobe a dû se dire qu’il fallait montrer qu’eux aussi bossent dessus. L’IA va donc vous aider à trier vos photos.

Yeux ouverts, sujet net, yeux nets

L’IA de Lightroom, après une analyse de vos photos qui risque de prendre un peu de temps, vous permettra de trouver facilement les photos où les yeux sont ouverts, où les yeux sont nets et où le sujet est net. Et chaque filtre aura son petit curseur pour décider du niveau de netteté acceptable par exemple. La problématique sera plus sur le sujet net : qu’est-ce qu’un sujet ? Autant sur une photo d’oiseau ou de personne, ça se trouve simplement, autant sur une photo de paysage nocturne, ça va être un peu plus compliqué. On le voit déjà aujourd’hui dans la détection de sujet au niveau des masques. Parfois, il a du mal à décider quel est le sujet. Donc, sans avoir le bon sujet, il sera difficile de décider s’il est net ou flou. Cette photo est un bon exemple : si on demande à Lightroom de trouver le sujet, Lightroom prend les deux statues et le pilier. Mais seule la première statue est nette, et c’est elle le sujet. L’autre est un faire-valoir pour la composition.

Nettoyage

Là, c’est un filtre qui est censé repérer les photos loupées : les photos noires parce que vous avez laissé votre bouchon d’objectif, les photos surexposées ou sous-exposées. Pour l’instant, la vidéo d’Adobe ne montre qu’un curseur. On peut espérer que par la suite, on aura différents curseurs pour expliquer à l’IA ce que l’on considère comme loupé ou pas. Si vous voulez tester cette fonction, elle est déjà disponible dans Lightroom pour le web à l’adresse https://lightroom.adobe.com.

Auto empilement

Là, vous allez me dire : « Ça existe déjà ! » On peut dans Lightroom empiler les photos qui ont été prises au même moment. Mais là, on va pouvoir empiler les photos qui se ressemblent visuellement. Il faudra voir si le système est capable de repérer les doublons. Personnellement, je n’en ai pas, mais je sais que certains d’entre vous, même si je leur ai dit dix fois de ne pas réimporter dans le catalogue ce qu’ils exportent, le font quand même et se retrouvent avec des doublons.

Ca va aider ?

J’aurais tendance à dire que ça dépend de ce que vous faites. Pour ma part, quand je fais un shooting, il peut m’arriver d’avoir un loupé sur la mise au point, même si c’est rare avec mon Canon R7, mais disons que ça peut arriver. Donc là, le filtre « yeux nets » pourrait être intéressant. Mais sur cette photo par exemple, où l’œil est volontairement flou, que va-t-il faire ?

Aujourd’hui, je trie un shooting de 500 à 1000 photos en 45 minutes pour n’en garder que 12. Si je dois attendre 20 minutes qu’il analyse pour me dire où sont les yeux flous, ça ne me servira à rien. Et pour la photo de tous les jours, j’ai en gros deux réglages. Et ces réglages laissent mon appareil prendre des décisions comme les ISO par exemple. Donc, l’IA de Lightroom va aller décider si le choix de mon R7 est le bon ou pas au niveau de l’exposition de la photo ?

Les IAs parlent aux IAs.

R7: J’ai shooté cette série à 1600 ISO. Je trouvais que la lumière ambiante était assez faible, et je voulais m’assurer d’avoir une vitesse d’obturation suffisamment rapide pour figer l’action sans avoir à ouvrir mon diaphragme trop grand.

LrC: Intéressant. Cependant, en analysant les métadonnées et l’histogramme, il semble que votre image soit clairement sous-exposée. Monter à 1600 ISO dans ces conditions a simplement amplifié le bruit sans apporter de bénéfice réel en termes d’exposition.

R7: Je ne suis pas d’accord. Le bruit est gérable, et j’avais un objectif 1.2. Mon intention était de conserver une profondeur de champ relativement 00101101001 pour isoler mon sujet. Une exposition plus longue aurait introduit du flou de mouvement, ce qui était inacceptable pour ce type de 010011110010101.

LrC: Votre 011010110110001 est compréhensible, mais une légère sous-exposition combinée à une sensibilité aussi élevée nuit à la qualité globale. Vous auriez pu utiliser un trépied, ou simplement accepter une vitesse d’obturation légèrement plus lente et récupérer les 001010110100101 en post-traitement, sans introduire autant de 01100101010101.

R7: Le trépied n’était pas une 0110111101101110 pour cette situation 010101010101. Et je préfère gérer un bruit prévisible qu’un flou de bougé. Les 0010101010101 de mon capteur 0010101010 sont plus que capables de gérer les 010101010101 010101010101 générés à 1600 0101010101. C’était un 01010101010101 calculé.

LrC: Un 00101011010010101 qui a conduit à une 0110111101101110 0101010101010101 des 010101010101010101. Les 01101010101010 01101010101010 dans les 010101010101010101 ombres sont 010101010101010101, et la 010101010101010101 010101010101010101 est compromise. Le 010101010101010101 optimal est un 010101010101010101 entre la 010101010101010101 010101010101010101 et le 010101010101010101, et dans ce cas, le 010101010101010101 était clairement 010101010101010101.

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