IntermédiaireGénération image, vidéo & audio
GAN (réseau antagoniste génératif)
En anglais : Generative Adversarial Network
Architecture d’apprentissage profond où deux réseaux s’affrontent : un générateur qui fabrique de fausses données et un discriminateur qui tente de les distinguer des vraies.
Proposés par Ian Goodfellow et ses coauteurs en 2014, les GAN fonctionnent comme un duel entre un faussaire et un expert en authentification. À chaque tour, le faussaire améliore ses copies et l’expert affine son jugement, jusqu’à ce que les faux deviennent difficiles à repérer. Les GAN ont produit les premiers visages synthétiques photoréalistes et restent utilisés, par exemple pour l’agrandissement d’images ou des applications qui exigent une génération rapide. Leur entraînement est réputé instable, et les modèles de diffusion les ont largement supplantés pour la génération d’images à partir de texte.
Exemple
Un studio de jeu vidéo utilise un GAN pour agrandir et affiner d’anciennes textures basse résolution lors de la remasterisation d’un jeu.
Notions liées
Deep learning (apprentissage profond)
DébutantSous-domaine du machine learning qui utilise des réseaux de neurones comportant de nombreuses couches successives pour apprendre des représentations de plus en plus abstraites à partir de données brutes.
Deepfake (hypertrucage)
DébutantContenu vidéo, audio ou image falsifié par IA de façon réaliste, qui fait dire ou faire à une personne réelle quelque chose qu’elle n’a jamais dit ni fait.