Évaluer la qualité d'une image, c'est le travail d'un contrôleur méticuleux muni de tout un attirail. Le réseau neuronal IQA-T1 agit exactement ainsi : il ne se contente pas d'examiner l'image, il y applique tantôt un spectroscope, tantôt un luxmètre. Le bruit numérique, telle une ride à la surface de l'eau, masque les défauts, mais l'analyse des fréquences — la spectroscopie de l'image — révèle la perte de netteté. La mesure de l'entropie (le désordre des pixels) donne le niveau de bruit. Et les variations de luminosité, comme en photométrie, aident à repérer le flou.
Ces méthodes s'appuient sur les idées de Joseph Fourier — celui-là même dont la décomposition du signal a permis, jadis, de sonder la composition des étoiles. Entraîné sur 11 000 chaînes logiques de la base Q-Tool, IQA-T1 ne se contente pas de rendre un verdict : il l'explique en langage humain. Désormais, même un novice comprendra pourquoi une photo a été rejetée.
L'ironie, c'est que les méthodes de Fourier, conçues à l'origine pour étudier la conduction de la chaleur, aident aujourd'hui à distinguer les chefs-d'œuvre des ratés dans vos albums photo.