Google et ses puissants outils de deep learning travaillent, en collaboration avec une université d'Aix-la-Chapelle, à une tâche extrêmement difficile : déterminer où une photo a été prise, seulement en analysant celle-ci. Une recherche qui est décrite dans ce document.

Google a commencé par déterminer dans quels endroits du monde, la probabilité qu'une photo y soit prise est élevée. Ceci définit une zone qui a été subdivisée en 26 000 carrés. Après quoi, des millions de photos dont la géolocalisation est certaine ont été soumises au système et affectées à une zone. Le système se sert de cette base de données, lorsqu'on lui soumet une nouvelle photo. Par recoupement il détermine à quel endroit la photo a été prise, le résultat étant associé à une probabilité. Bien sûr, deep learning oblige, le système apprend et s'améliore au fil du temps.

A en croire Google, il ferait déjà mieux que les humains. Pour 3,6% des photos, il serait capable de dire jusqu'au nom de la rue dans laquelle la photo a été prise. Pour 10,1% des photos, il donnerait le nom de la ville. Il trouve le pays d'origine dans 28,4% des cas et le continent dans 48% des cas. Enfin quand le pifomètre de l'homme se trompe avec une erreur moyenne de 2320 km, PlaNet n'aurait qu'une marge d'erreur moyenne de 1131 km.