Si vous voulez frimez sur Instagram en postant des clichés de lieux paradisiaques, pourquoi ne pas utiliser des photos de plages qui n’existent pas ? Le site Thisbeachdoesnotexist.com (qui se traduit littéralement par « cette plage n’existe pas ») vous permet, grâce aux prouesses de l’intelligence artificielle, de générer des photos de littoraux entièrement factices.
Les limites de l’IA
L’outil est assez similaire dans son fonctionnement à celui qui permet de créer des personnes qui n’existent pas (ou même des chats qui n’existent pas). Il se repose sur des réseaux antagonistes génératifs (ou GAN pour generative adversarial network en anglais). Ce type de réseau neuronal est très à la mode en ce moment. C’est d’ailleurs un GAN qui a permis de créer cette version onirique de GTA V.
En entrainant une intelligence artificielle avec quelque 20 000 photos de plage, le chercheur tchèque Vojtěch Semeckýn est parvenu à créer un outil capable de générer des paysages dans le style des plages méditerranéennes ou seychelloises. Sur le site, il est possible de créer à l’infini des photos qui sentent le sable chaud et les vacances.
Toutes les images ne sont pas parfaites. On peut parfois apercevoir de petits ratés, avec des flous mal maitrisés ou des palmiers dont il manque une partie du tronc. De l’aveu du développeur, ces erreurs sont dues au fait que les réseaux neuronaux sont aujourd’hui particulièrement doués pour comprendre et créer « des images avec un objet distinct au centre », et que « les paysages sont tout le contraire. » Sur les photos de plage, les erreurs se voient particulièrement au niveau des plus fins détails, comme sur le feuillage des arbres par exemple.
C’est quoi un GAN au juste ?
Pour réussir à créer cet outil, Vojtěch Semeckýn s’est inspiré des recherches de Nvidia dans le domaine et a fait travailler une machine (de chez Google) pendant un mois et demi. Le fonctionnement d’un GAN est assez simple. Un premier réseau de neurones (appelé « générateur ») va créer des images de plage, tandis qu’un second (appelé « discriminateur ») va comparer cette production à des images réelles pour détecter les défauts et améliorer le travail du générateur.
Si analyser 20 000 photos de plage pendant un mois et demi parait déjà énorme, en réalité ce n’est pas si conséquent. Plus la base de données de photos est riche et plus le générateur et le discriminateur travaillent main dans la main longtemps, meilleurs seront les résultats. Le principe d’un GAN est qu’il apprend automatiquement de ses erreurs.
Les photos sont malgré tout suffisamment convaincantes pour faire baver d’envie vos amis sur Instagram en leur faisant croire que vous vous prélassez sur une plage aux Maldives, pendant qu’eux étouffent sous la chaleur de l’été.
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