Depuis quelque temps, je travaille sur le développement d’un plugin pour Lightroom qui permet de taguer automatiquement les photos en utilisant l’intelligence artificielle, sans avoir besoin de les envoyer vers des services en ligne. L’idée est d’améliorer l’organisation et la recherche de mes images directement depuis mon ordinateur, tout en gardant un contrôle total sur mes fichiers.
Structure du Projet
Le plugin repose sur un script principal écrit en Python qui interagit avec Ollama, un platefoutils permettant d’exécuter des modèles d’intelligence artificielle en local. J’ai choisi d’utiliser Gemma 3, le nouveau modèle de Google en version 4B, qui me semble être le plus raisonnable en termes de performances et de consommation de ressources. Ce modèle est particulièrement intéressant, car il est multipurpose et propose des fonctionnalités de vision, ce qui le rend idéal pour l’analyse d’images avec une taille très raisonnable.
Fonctionnement Actuel
Actuellement, j’ai réussi à faire fonctionner le plugin pour analyser une seule photo à la fois. Le script en Python effectue l’analyse via Olama, puis transmet les résultats à la partie Lua, qui gère l’intégration des tags dans Lightroom. L’objectif est de permettre à Lightroom d’ajouter automatiquement des mots-clés pertinents à chaque image sans intervention manuelle.
Prochaine Évolution
La prochaine étape consiste à traiter une série de photos au lieu d’une seule, afin d’améliorer l’efficacité et de rendre l’outil réellement exploitable dans un flux de travail quotidien. Ensuite, il sera nécessaire d’optimiser les performances pour accélérer le processus et minimiser l’impact sur les ressources du système.
Pourquoi en Local ?
Il existe déjà des solutions permettant d’ajouter automatiquement des tags aux photos dans Lightroom, comme Any Vision par exemple. mais elles nécessitent d’envoyer les images sur des serveurs en ligne, comme ceux de Google ou OpenAI. Mon objectif est de proposer une alternative 100% locale, qui fonctionne directement sur mon ordinateur, sans nécessiter de connexion internet et sans compromettre la confidentialité des images.
Perspectives
À terme, ce plugin pourrait devenir un outil puissant pour les photographes soucieux de leur sécurité et de leur indépendance vis-à-vis des services cloud. Une fois l’analyse par lot fonctionnelle et les performances optimisées, d’autres fonctionnalités pourraient être ajoutées, comme une meilleure personnalisation des tags ou l’intégration d’une reconnaissance faciale locale.
Ce projet est encore en développement, mais les avancées sont encourageantes, et j’espère bientôt pouvoir partager une version fonctionnelle capable d’améliorer significativement le workflow des utilisateurs de Lightroom.