Les coulisses des applications de diagnostic de peau

Comment la Recherche & Innovation utilise des années de travaux pour développer des algorithmes

Depuis maintenant près de deux ans, nos marques proposent des applications de diagnostic pour smartphone qui permettent à nos clients de mieux connaître leur peau et d’en prendre soin. Comment sont développés ces outils et quelles sont les technologies qui les rendent possibles ? Derrière SkinconsultAI de Vichy ou Skin Genius de L’Oréal Paris, se cachent des années de recherche et de collaboration entre équipes. Décryptage des rouages d’une application de diagnostic, avec la Recherche & Innovation de L’Oréal.

Des années de recherche dermatologique sur le vieillissement de la peau réunies dans une application

Les 4 000 collaborateurs de la Recherche & Innovation (R&I) travaillent chaque jour sur une cinquantaine de disciplines. Ils s’intéressent à la compréhension de la peau et des cheveux et de leur fonctionnement, mais élaborent également de nouveaux produits et approches, qui participent à inventer la Beauté de demain. Une partie des équipes de spécialistes étudie très spécifiquement la peau et les mécanismes de son vieillissement.

Le rôle essentiel des « Atlas des signes du vieillissement cutané »

Atlas vieillissement de la peau



Matérialisation de ces recherches, six « Atlas des signes du vieillissement cutané » ont été publiés depuis 2007. Ces ouvrages, destinés aux professionnels, étudient et établissent de manière systématique une caractérisation et une classification de la peau des femmes et des hommes liée à l'âge et à la géographie. 

En identifiant plusieurs caractéristiques du visage, ils permettent aux professionnels de qualifier et de quantifier les signes de l’âge en fonction de leur évolution. Ils définissent des critères – ouverture des pores, profondeur des rides du front, des pattes d’oie – et leur attribuent un score de sévérité, qui part de zéro et peut aller jusqu’à 9.

Ces Atlas représentent une partie de la connaissance sur laquelle reposent nos outils de diagnostic. C’est par ailleurs de cette recherche qu’est née l’idée de créer des algorithmes, afin de systématiser nos analyses. Maintenant qu’ils fonctionnent et qu’ils ont été validés par des dermatologues, ils peuvent être utilisés pour évaluer des produits, mais aussi pour générer de nouvelles connaissances cliniques comme par exemple des cinétiques d’évolution du vieillissement basées sur des centaines de milliers de photos.

Créer des outils simples et évolutifs grâce à l’intelligence artificielle

En apparence, le fonctionnement de nos applications de diagnostic est extrêmement simple : l’utilisateur prend un selfie – sans maquillage –, celui-ci est analysé selon différents critères (pores, rides, grain de peau, tâches…), et l’application propose un score général qui combine tous ces critères. En coulisses, ces applications sont le fruit de l’utilisation de technologies de pointe et d’une étroite collaboration entre les équipes d’évaluation et du digital du département Recherche.

15 000

Images de peaux analysées par les dermatologues

600 000

Photos analysées par les chercheurs

> 12

Chercheurs impliqués dans le projet

> 12

Algorithmes développés

Automatiser les diagnostics

 

La création de ces applications est passée par plusieurs étapes. D’abord, les données des atlas ont été utilisées pour nourrir les algorithmesen associant une photo à un scorePuis, ils ont été entraînés à scorer ces différentezones d’observation. Problème de taille : les photos cliniques utilisées étaient très standardisées – prises avec la même lumière, sous le même angle et avec le même fond – et donc très éloignées des conditions réelles de prises de vuesIl fallait donc créer de nouveaux algorithmes sur la base des selfies pris dans la vie réelle.

Adapter la technologie à toutes les conditions d'utilisation

C’est l’acquisition de Modiface, en 2018, qui a permis de passer cette nouvelle étape. « Notre défi était de pouvoir appliquer ces algorithmes à des selfies, dont la qualité n’est pas toujours égale, et dont l’éclairagen’est pas toujours bon, tout en offrant des résultats identiquesà ce qu’aurait fait l’algorithme sur les photos cliniquesL’autredéfi, c’est qu’avec un smartphone la distance entre le visage et l’appareil est très variable, ce qui créait de grandes disparités», explique Frédéric Flament, Directeur International Evaluation Instrumentale chez L’Oréal R&I.C’est là que l’intelligence artificielle entre en jeu.

Grâce à des milliers de selfies étudiés à travers le globe, les algorithmes basés sur l’intelligence artificielle ont appris à reconnaître les différents signes du vieillissement du visage sur tout type de photographieDernière étape : pour offrir une expérience de beauté véritablement augmentée, notre objectif était de pouvoir prédire le devenir de la peau.

En croisant les données issues des selfies avec des informations sur le rythme de vie, le sommeil ou l’environnement des utilisateursces diagnostics permettent désormais de lui proposer une « courbe du vieillissement » estimative– qui peut être comparée à une moyenne des personnes de même âge. L’objectif final : permettre aux utilisateurs d’avoir une meilleure connaissance de leur peau, de sa santé, et ainsi adapter leur routine de soin en conséquence. 

 

Frdric Flament 

« Alors que l’outil mesure le vieillissement cutané à un instant T, la puissance de nos analyses passées va permettre de prédire un vieillissement qui tienne aussi compte du temps de sommeil, de la pollution et/ou du lieu de vie… »

Frédéric Flament, Directeur International Evaluation Instrumentale chez L’Oréal R&I

Découvrez nos applications

Testez nos applications d'analyse de la peau pour savoir comment en prendre soin.

Des services en constante évolution :

Anticiper les besoins de nos consommateurs

 

Améliorer nos études grâce au deep learning

 

Approfondir notre connaissance de tous les types de peaux

 

 

Nos applications n’en finissent pas d’évoluer, à l’image des attentes des consommateurs. Participer à l’avancée de la Beauty Tech comme de la dermatologie, c’est se réinventer, et faire évoluer l’état de la connaissance.

 

C’est pourquoi, nos équipes ont également recours au deep learning, c’est-à-dire l’apprentissage profond. Cette technologie permet aux algorithmes d’apprendre au fil du temps et de leur utilisation. Ils deviennent ainsi plus pertinents et plus précis. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle nous permet d’analyser nons plus des milliers, mais des centaines de milliers de photographies, pour affiner ainsi nos diagnostics.

 

Grâce à l’évolution de nos recherches cliniques et de nos algorithmes, de nouvelles versions des applications existantes sont dévoilées en cette rentrée 2020. Elles étudient désormais seize caractéristiques du vieillissement, ou davantage. Et comme un algorithme ne fonctionne pas seul et qu’il doit être constamment alimenté de nouvelles données à comparer et analyser, notre recherche continue. Pour recueillir des données toujours plus précises, nos équipes travaillent aujourd’hui à l’étude de peaux toujours plus diverses, au Brésil, en Corée, au Japon, ou en Inde, pour plus d’exhaustivité dans les diagnostics. 

Ces applications, si elles sont la matérialisation même de nos travaux dans la Beauty Tech, sont surtout le fruit d’un véritable travail impliquant plus que jamais le digitalIls démontrent que le monde de demain se fera plus que jamais ensemble, en décloisonnant les équipes et les compétences.