Bien qu’il faille prendre un peu de recul sur les abus de langage parfois liés à l’intelligence artificielle, il faut reconnaître que cette technologie offre des résultats plutôt impressionnants lorsqu’il s’agit de reconstituer des images.
Dernière démonstration en date chez Nvidia : l’entreprise de Santa Clara vient de montrer comment une IA parvient à créer des photographies réalistes à partir de personnes célèbres. Dans une vidéo publiée par Tero Karras, chercheur spécialisé dans l’apprentissage automatique chez Nvidia, on peut apercevoir le processus de création de faux portraits par cette intelligence artificielle.
L’IA a été entraînée à partir de portraits de célébrités
Les algorithmes de cette intelligence artificielle ont d’abord été entraînés à partir d’une base de données contenant des photos de personnalités. Les chercheurs ont employé un GAN (pour « Generative Adversarial Network »), un outil permettant de limiter l’aide apportée par les humains à l’IA.
En effet, lorsqu’un réseau neuronal apprend à reconnaître des images par milliers, il est nécessaire que celles-ci aient été catégorisées au préalable par les êtres humains — en fonction de la mission qu’ils souhaitent donner à accomplir à l’IA.
Nvidia
Deux réseaux neuronaux en compétition
Or, le GAN offre une perspective intéressante pour permettre de limiter ce travail fastidieux, mais néanmoins incontournable dans la formation des algorithmes d’apprentissage. Plutôt que de ne former qu’un seul réseau neuronal, ce procédé consiste à en créer deux, qui vont alors se former l’un l’autre.
Admettons que ces réseaux travaillent sur des images de chats : le premier tente de créer de fausses images de chats, les plus réalistes possibles. Pendant ce temps, le second réseau cherche à identifier si ces chats sont réels ou faux.
Dit autrement, le premier réseau se charge de faire des contrefaçons, tandis que le second les examine, comme s’il menait une enquête pour savoir lesquels sont effectivement des contrefaçons.
Un réseau créé des contrefaçons, l’autre essaye de les identifier
Mais le plus intéressant advient quand les deux réseaux travaillent conjointement : ensemble, ils parviennent à produire des contrefaçons plus impressionnantes — non seulement de visages, mais aussi d’objets et de paysages.
Néanmoins, cette IA présente quelques limites. La taille des photos qu’elle peut produire reste relativement réduite — elles n’excèdent pas 1024 pixels de hauteur et de largeur — et certains visages apparaissent clairement déformés.
Cet outil pourrait trouver des applications intéressantes dans l’univers du jeu vidéo ou de la publicité. Le risque que cette IA soit employée à des fins de désinformation est aussi envisageable. Même si la diffusion de faux clichés retouchés avec des outils comme Photoshop n’est pas une nouveauté, un tel réseau neuronal faciliterait encore plus cette manœuvre.
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