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Le CSEM fait progresser l’analyse des pierres précieuses grâce à l’intelligence artificielle

lundi 5 octobre 2020

Le Gübelin Gem Lab fait équipe avec le CSEM pour développer une puissante plateforme de machine learning permettant de faire progresser les méthodes actuelles utilisées pour déterminer l'authenticité et l'origine des pierres précieuses.

Un aspect essentiel de l'industrie de la joaillerie est la détermination précise du pays d'origine et de l'authenticité d'une pierre précieuse, un processus qui repose largement sur le jugement et l'analyse d'experts. En tant que pionnier dans ce domaine, le Gübelin Gem Lab s'est associé au CSEM pour automatiser ces processus en utilisant le machine learning, un domaine clé de l'intelligence artificielle (IA).

Le Gübelin Gem Lab s'est lancé dans la discipline des technologies d'évaluation des données multivariées et automatisées il y a une dizaine d'années, notamment pour l'évaluation de grands ensembles de données chimiques, et pour homogénéiser les interprétations des pierres précieuses à travers toutes leurs composantes. Cette nouvelle approche d'IA vise à accroître la cohérence et la fiabilité de l'interprétation des données, à réduire les erreurs humaines potentielles et à gagner du temps.

Un nouvel échelon de deep learning

En s'associant avec le CSEM, basé à Neuchâtel, le Gübelin Gem Lab vise à porter la gemmologie à un niveau supérieur en développant et en transférant des technologies de traitement des données de premier ordre basées sur l'intelligence artificielle et le deep learning à l'aide de réseaux de neurones. Ce projet conjoint intitulé "Gemtelligence - Développement de logiciels pour l'analyse automatisée des pierres précieuses" a été soumis à Innosuisse et a été approuvé pour un financement.

L'expertise du CSEM pour traiter des données complexes et hétérogènes est cruciale dans le cadre de ce projet. « Nous traitons des données avec différents degrés de structuration, allant des spectres, des concentrations d'éléments chimiques, aux images de microscopie, aux descriptions manuscrites et aux réflexions subjectives de divers experts, » déclare Philipp Schmid, responsable de l'Industrie 4.0 et de l'Apprentissage Machine au CSEM. « L'objectif est de créer une sorte de super-expert, travaillant main dans la main avec les experts humains », conclut Schmid.

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