En début de mois, Google a présenté Jpegli, une nouvelle bibliothèque de codage JPEG. Celle-ci entend bien améliorer l'encodage des images grâce à un taux de compression plus efficace que par le passé.
Visiblement soucieuse d'améliorer l'encodage des images sur Internet, Google s'est minutieusement penché sur cette problématique de longue date. Pour changer la donne, le mastodonte américain a mis au point une nouvelle bibliothèque de codage JPEG baptisée Jpegli. Celle-ci promet de compresser les images plus efficacement que les codecs JPEG traditionnels, permettant ainsi d'accélérer le chargement des pages Web et d'économiser de la bande passante.
Google annonce Jpegli, le format qui veut remplacer le JPEG
Dans un article de blog publié le 3 avril dernier, la firme de Mountain View a longuement détaillé comment elle ambitionnait d'améliorer l'encodage des images sur Internet. Cette solution miracle, baptisée Jpegli, se présente comme « une bibliothèque de codage JPEG avancée qui maintient une compatibilité descendante élevée tout en offrant des capacités améliorées ».
Jpegli offre « une amélioration du taux de compression de 35 % avec des paramètres de compression de haute qualité », nous certifie Google. En résumé, cette solution est conçue pour être « plus rapide, plus efficace et plus agréable visuellement que le JPEG traditionnel ».
05 avril 2024 à 09h49
Qualité d'image et compression : Jpegli veut concilier le meilleur des deux mondes
Dans son billet, Google affirme que la vitesse de codage de Jpegli est en réalité comparable aux approches adoptées par libjpeg-turbo et MozJPEG. En d'autres termes, « les développeurs Web peuvent facilement intégrer Jpegli dans leurs flux de travail existants sans sacrifier les performances de vitesse de codage ou l'utilisation de la mémoire ». De plus, Jpegli peut être codé avec plus de 10 bits par composant, contre 8 bits pour le JPEG traditionnel.
En fin de compte, et vous l'aurez compris, Jpegli ambitionne de proposer une meilleure compression d'image que le format JPEG, tout en limitant considérablement les artefacts présents sur vos images. De plus, son interopérabilité avec les approches existantes facilitera sans nul doute la tâche aux développeurs, qui seront alors dispensés de devoir chambouler leurs flux de travail.
Source : Google
