Considérés comme une avancée majeure dans le domaine de l'intelligence artificielle, les GAN (Generative Adversarial Networks) ou réseaux antagonistes génératifs sont des modèles d'apprentissage automatique qui utilisent deux réseaux de neurones afin de produire de nouvelles données. Vous souhaitez mieux comprendre les modèles GAN ? Dans cet article, vous obtiendrez les réponses à vos questions et vous découvrirez leurs applications les plus courantes.
Qu'est-ce que les modèles GAN et comment fonctionnent-ils ?
Conçus pour générer des données plus vraies que nature, les réseaux antagonistes génératifs ont été introduits par Ian Goodfellow en 2014. Dès leur apparition, ils ont suscité un grand intérêt auprès des fans d'intelligence artificielle, notamment ceux qui s'intéressent à l'IA générative pour sa capacité à produire des données réalistes à partir d'exemples. Au fil des années, différentes variantes et améliorations des GAN ont été proposées.
Quels sont les différents types de modèles GAN ?
Les modèles GAN peuvent varier en fonction de la formule mathématique qui a été utilisée, mais aussi de la manière dont le réseau générateur et le réseau discriminateur interagissent. Parmi les plus courants figurent les modèles suivants :
- GAN classique qui génère des données avec très peu de rétroaction du réseau discriminateur,
- GAN conditionnel pour la génération de données ciblées,
- GAN à super résolution qui permet la conversion d'images en haute résolution.
Il existe aussi d'autres types de GAN comme le StyleGAN, le CycleGAN ou le DiscoGAN qui sont capables de résoudre différents types de problèmes.
Fonctionnement des GAN
Pour comprendre le fonctionnement des réseaux antagonistes génératifs, il est nécessaire d'étudier les deux principaux réseaux de neurones qui les constituent.
Utilisé pour obtenir d'excellentes contrefaçons, le réseau générateur se sert de données comme les photos de différentes personnes afin d'en créer de nouvelles. Chaque image qui est produite est unique et non pas une simple copie des données sources. Pour obtenir ce résultat, le réseau générateur apprend les caractéristiques communes aux photos originales.
Ensuite, les données de base ainsi que les informations générées sont transmises au réseau discriminateur qui est chargé de vérifier si les renseignements reçus sont vrais ou faux. S'il s'agit d'une image, elle sera considérée comme fausse si elle s'éloigne du modèle original ou si elle est trop parfaite.
Ainsi donc, ces deux réseaux s'opposent constamment, car lorsque le générateur cherche à produire un ensemble de données ayant l'air réelles, le discriminateur s'évertue à les analyser afin de reconnaître toutes les contrefaçons.
Comme la plupart des intelligences artificielles, les modèles GAN doivent être entraînés pour produire d'excellents résultats. Cette forme d'apprentissage automatique s'effectue en six étapes. La première consiste à définir le problème devant être résolu par le système et la seconde revient à sélectionner l'architecture adéquate. Ensuite viennent les premiers entraînements du réseau discriminateur et du réseau générateur, il s'agit de la troisième et de la quatrième étape. Enfin, la cinquième et la sixième phase correspondent au deuxième entraînement qui est réalisé par le réseau discriminateur et le réseau générateur.
Quelques cas d'utilisation pour mieux comprendre les modèles GAN
Désormais, les modèles GAN attirent l'attention du public, car ils peuvent être utiles dans de nombreux domaines. En se basant sur des extraits, les réseaux antagonistes génératifs peuvent prédire la suite d'une vidéo et ainsi la prolonger même si l'enregistrement a été arrêté. Pour réussir à le faire, l'ensemble des éléments de la vidéo (mouvements, traitements, modification de l'arrière-plan) doivent être pris en compte.
Les modèles GAN peuvent aussi être utilisés pour générer des images en se basant sur du texte. Par conséquent, il devient très facile d'élaborer le storyboard d'un scénario. De même, ils peuvent servir à rédiger des textes qui seront utilisés pour la description de produits, notamment si vous possédez un site de vente en ligne.
Les réseaux antagonistes génératifs ont également trouvé leur place dans un domaine comme la médecine, car ils peuvent être utilisés pour réaliser les synthèses des données des patients afin de contribuer à la recherche médicale.
En finance, ils s'avèrent efficaces dans la détection des fraudes, mais aussi pour la prédiction de tendances sur les différents marchés financiers.
Dans le domaine des jeux vidéo, les modèles GAN aident à créer des personnages, des mondes, de la musique, des sons très particuliers, etc.
Si l'utilisation des réseaux antagonistes génératifs a révolutionné de nombreux domaines comme celui de l'art, de la reconnaissance vocale ou de la génération de textes, les développeurs continuent de travailler sur de nouvelles possibilités d'applications.
Toutefois, l'emploi des GAN pose de nombreuses questions sur le plan éthique. Pour rappel, cette technologie est devenue célèbre grâce aux Deepfake, une image ou une vidéo montée de toute pièce qui met en scène une personnalité publique et lui fait avoir un discours qu'elle n'a jamais prononcé.
Mise en ligne : 01/10/2024
