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INTELLIGENCE ARTIFICIELLE GÉNÉRATIVE

Réseaux antagonistes génératifs (GAN)

Architecture d’un réseau antagoniste génératif (GAN) - crédits : Encyclopædia Universalis France

Architecture d’un réseau antagoniste génératif (GAN)

Décrits pour la première fois en 2014 (I. J. Goodfellow et al.), les réseaux antagonistes génératifs reposent sur la combinaison et la mise en compétition de deux réseaux de neurones formels – l’un appelé discriminateur et l’autre générateur – qui sont entraînés par apprentissage profond. Le fonctionnement de l’ensemble se déroule en deux phases.

Au cours de la première, le discriminateur est entraîné par apprentissage profond supervisé à caractériser des images. À supposer que l’on souhaite faire des tableaux dans le style de Pablo Picasso ou des natures mortes, on commencera par fournir un ensemble d’images réelles étiquetées « style Picasso » ou « nature morte », de sorte que le discriminateur indique de façon fiable, pour n’importe quelle image, si elle correspond, oui ou non, à un tableau « style Picasso » ou à une « nature morte ».

Lors de la seconde phase d’apprentissage, le générateur fabrique des images à partir d’une entrée aléatoire. Ces images sont ensuite soumises au discriminateur. Selon que la réponse de ce dernier est positive ou négative, c’est-à-dire si les images sont ou ne sont pas du « style Picasso » ou des « natures mortes », le générateur sera modifié, par apprentissage profond supervisé. Ce second cycle, consacré à l’apprentissage du générateur, se poursuit jusqu’à ce que la plupart des images engendrées « satisfassent » le discriminateur, autrement dit, qu’elles soient classées dans le « style Picasso » ou qu’elles correspondent à des « natures mortes ». Même si les techniques mises en œuvre pour que le générateur apprenne correspondent à celles utilisées pour l’apprentissage supervisé, il n’est pas nécessaire de recourir à une supervision humaine, puisque c’est le discriminateur qui entre en jeu pour catégoriser les images. Cela permet donc de poursuivre l’apprentissage sur de très grandes masses d’exemples.

Image produite par l’intelligence artificielle générative - crédits : Passés Composé/ Humensis 2023

Image produite par l’intelligence artificielle générative

Les résultats obtenus par les GAN sont impressionnants : ils génèrent des images convaincantes dans un style donné qui intègrent éventuellement des objets ou des symboles décrits par avance avec de petits textes en langage naturel. Ainsi, les systèmes DALL-E, Midjourney ou Stable Diffusion créent des images à partir d’une demande exprimée par quelques mots en langage naturel. Les applications sont innombrables, que ce soit pour agrémenter des articles de journaux, fabriquer des infox (en anglais fake news) ou faire montre de fantaisie. Illustration notable de la puissance de ces techniques : le collectif d’artistes français Obvious a utilisé les GAN pour créer un tableau intitulé Portrait d’Edmond de Belamy (personnage fictif) – qui sera vendu 432 500 dollars chez Christie’s en octobre 2018.

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Architecture d’un réseau antagoniste génératif (GAN) - crédits : Encyclopædia Universalis France

Architecture d’un réseau antagoniste génératif (GAN)

Image produite par l’intelligence artificielle générative - crédits : Passés Composé/ Humensis 2023

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