Réseaux antagonistes génératifs ou GAN : Qu’est-ce que c’est ?

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Les réseaux antagonistes génératifs représentent une avancée majeure dans le domaine de l'Intelligence artificielle et du Deep Learning. Aussi appelés GANs, Generative Adversarial Networks, ce sont des modèles d'apprentissage automatique non supervisés qui utilisent deux réseaux de neurones pour générer de nouvelles données réalistes.

Qu’est-ce que les réseaux antagonistes génératifs exactement ? Quel est leur fonctionnement ? Quelles sont les applications des GANs ? Découvrez toutes les réponses dans cet article.

Réseaux Antagonistes Génératifs (GANs) : qu’est-ce que c’est ?

L’objectif principal des GANs est de générer des données qui sont indiscernables des vrais exemples. Ils ont été introduits par Ian Goodfellow et ses collaborateurs en 2014. Un GAN est composé de deux réseaux de neurones distincts, le générateur et le discriminateur. Le générateur crée de nouvelles données, tandis que le discriminateur évalue la qualité de ces données. Les deux réseaux s’entraînent en boucle, améliorant ainsi leurs performances respectives.

Depuis leur introduction en 2014, les GANs ont suscité un grand intérêt dans la communauté de l’intelligence artificielle en raison de leur capacité à générer des données réalistes à partir d’exemples d’apprentissage. Depuis lors, plusieurs variantes et améliorations des GANs ont été proposées, notamment des architectures conditionnelles et des méthodes d’optimisation avancées, pour résoudre les nombreux défis liés à l’entraînement des GANs, tels que la convergence et la qualité des données générées.

Applications courantes des GANs

Les GANs ont de nombreuses applications dans différents domaines, notamment :

  • La génération d’images et de vidéos de haute qualité ;
  • La colorisation d’images en noir et blanc ;
  • La détection et la correction d’anomalies ;
  • La création d’œuvres d’art ;
  • La synthèse de voix.

Les GANs ont également trouvé des applications dans le domaine de la médecine. Par exemple, ils peuvent être utilisés pour générer des images médicales synthétiques pour l’entraînement de réseaux de neurones dans la détection de maladies. Les GANs peuvent également être utilisés pour la synthèse de données de patients pour aider la recherche médicale. 

Dans le domaine de la finance, ils sont efficaces pour détecter des fraudes en générant des données synthétiques de transactions financières. Ces réseaux servent aussi à la génération de données de marché synthétiques : cela permet de créer des prédictions et des tendances de marchés financiers. Enfin, les réseaux antagonistes génératifs participent à la génération de contenu pour les jeux vidéo, tels que la création de personnages, de mondes virtuels, de musique et de sons synthétiques.

L’application des réseaux antagonistes génératifs pose aussi des questions éthiques. En effet, cette technologie a été rendue célèbre du grand public par la génération de Deepfake. Ces images et vidéos reprennent des personnalités publiques et leur font avoir des discours erronés et jamais prononcés par la personne en question.

Comprendre le fonctionnement des GANs

Pour mieux saisir les mécanismes des GANs, il est important d’étudier leurs composants clés, le processus d’apprentissage et les fonctions de coût associées. Les GANs sont constitués de deux réseaux de neurones principaux, le générateur et le discriminateur, qui s’entrainent mutuellement.

Le générateur

Le générateur est un réseau de neurones qui reçoit en entrée un vecteur aléatoire (par exemple, un échantillon de bruit) et génère une représentation en sortie. La sortie du générateur est un échantillon de données synthétiques qui cherche à imiter les exemples réels. Le générateur est un élément crucial des GANs, car il est responsable de créer des données synthétiques qui sont similaires aux données réelles. 

Pour s’entraîner, le générateur cherche à maximiser sa capacité à tromper le discriminateur en générant des données de plus en plus réalistes. Il utilise la rétroaction du discriminateur pour ajuster ses paramètres et améliorer la qualité des données synthétiques qu’il génère.

Le discriminateur

Le discriminateur est un réseau de neurones classificateur qui reçoit en entrée un échantillon de données, qu’il s’agisse de vraies données ou de données synthétiques obtenues par le générateur. Son rôle est de trier les deux types d’échantillons et de classer les entrées comme réelles ou générées.

Le discriminateur est également un élément crucial des GANs, car il est responsable de distinguer les données réelles des données synthétiques. Pour ce faire, il utilise des techniques sophistiquées telles que la classification et la comparaison des caractéristiques des données d’entrée.

L’entraînement du discriminateur est simple à comprendre : il cherche à minimiser son taux d’erreur en améliorant sa capacité à classer correctement les données réelles et les données générées. Il met à jour ses paramètres en fonction de la différence entre les deux types d’échantillons.

Les réseaux antagonistes génératifs en bref

En somme, les GANs sont une technique avancée de génération de données synthétiques qui utilise deux réseaux de neurones en compétition pour générer des données synthétiques de haute qualité. Bien que leur fonctionnement puisse sembler complexe, leur utilisation est de plus en plus répandue dans de nombreux domaines comme la génération d’œuvres d’art (MidJourney, Dall-E), la reconnaissance vocale ou encore la génération de texte.

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