PimEyes vs Talk to Books

Téléchargez une photo et PimEyes scanne le web ouvert à la recherche de visages correspondants en quelques secondes. Le moteur de recherche d'images inversées compare votre photo à des milliards d'images indexées, puis renvoie des liens sources pour que vous puissiez voir où votre visage apparaît en ligne. Vous pouvez télécharger jusqu'à 5 photos de 8 Mo chacune, utiliser l'option de capture par caméra, et commencer par une recherche gratuite depuis la page d'accueil.

La recherche d'images inversées générique correspond aux pixels et aux logos. PimEyes se concentre sur la reconnaissance faciale à travers le web ouvert, avec des alertes de surveillance, des conseils facultatifs pour le retrait, et un processus de désinscription si vous ne souhaitez pas que votre visage soit indexé. Les formules payantes ajoutent des résultats sans flou, des limites de recherche quotidiennes plus élevées, et des rapports générés par IA, ce qui est important lorsque vous suivez une réutilisation non autorisée plutôt que de chercher une photo de stock similaire.

Les créateurs vérifient les droits d'auteur sur les photos et les designs. Les utilisateurs quotidiens contrôlent leur empreinte numérique. Les personnalités publiques et les équipes de relations publiques définissent des alertes pour de nouvelles apparitions. Les équipes juridiques et de sécurité mènent des enquêtes à plus grand volume via les offres Advanced et OSINT.

PimEyes annonce une précision de recherche de 99,5 %, la conformité au RGPD, le chiffrement SSL, et plus de 500 000 utilisateurs sur la page tarifaire.

Talk to Books était une expérience de Google Research qui permettait de poser des questions en langage naturel et d'obtenir des réponses extraites de passages d'un large corpus de livres. Vous tapiez une question ou une déclaration, et le système renvoyait des extraits de livres pertinents plutôt que des résultats de recherche web standard. Google a fermé ce service, mais le site héberge toujours une archive d'exemples de requêtes.

Le projet a été lancé en 2018 dans le cadre de l'initiative Semantic Experiences de Google. Il utilisait des modèles linguistiques neuronaux pour la correspondance sémantique et la récupération d'informations, montrant comment des requêtes conversationnelles pouvaient faire émerger des idées enfouies dans des livres publiés plutôt que dans des blogs ou des forums.

Des chercheurs, étudiants et lecteurs curieux utilisaient Talk to Books pour explorer des sujets à travers un contexte équivalent à celui d'un livre. L'expérience a influencé le développement ultérieur de fonctionnalités de recherche sémantique dans des produits Google tels que Shopping, Maps, Gmail et Hangouts.