{"id":198655,"date":"2023-05-09T15:48:00","date_gmt":"2023-05-09T15:48:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/?p=198655"},"modified":"2025-02-01T01:01:59","modified_gmt":"2025-02-01T01:01:59","slug":"generative-adversarial-network-tout-savoir","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/generative-adversarial-network-tout-savoir","title":{"rendered":"Generative Adversarial Networks ou GAN : Qu&rsquo;est-ce que c&rsquo;est ?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"198655\" class=\"elementor elementor-198655\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-efb0be4 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"efb0be4\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b51ea6b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b51ea6b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><strong>Les r\u00e9seaux antagonistes g\u00e9n\u00e9ratifs repr\u00e9sentent une avanc\u00e9e majeure dans le domaine de l&rsquo;Intelligence artificielle et du Deep Learning. Aussi appel\u00e9s GANs, Generative Adversarial Networks, ce sont des mod\u00e8les d&rsquo;apprentissage automatique non supervis\u00e9s qui utilisent deux r\u00e9seaux de neurones pour g\u00e9n\u00e9rer de nouvelles donn\u00e9es r\u00e9alistes.\u00a0<span style=\"color: var( --e-global-color-text ); font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ), Sans-serif; text-align: var(--text-align);\">Qu\u2019est-ce que les r\u00e9seaux antagonistes g\u00e9n\u00e9ratifs exactement ? Quel est leur fonctionnement ? Quelles sont les applications des GANs ? D\u00e9couvrez toutes les r\u00e9ponses dans cet article.<\/span><\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-016b04b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"016b04b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-de5d8eb elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"de5d8eb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">R\u00e9seaux Antagonistes G\u00e9n\u00e9ratifs (GANs) : qu\u2019est-ce que c\u2019est ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2532e00 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2532e00\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">L&rsquo;objectif principal des GANs est de g\u00e9n\u00e9rer des donn\u00e9es qui sont indiscernables des vrais exemples. Ils ont \u00e9t\u00e9 introduits par Ian Goodfellow et ses collaborateurs en 2014. Un GAN est compos\u00e9 de deux <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/fonctionnement-des-reseaux-neurones\">r\u00e9seaux de neurones<\/a> <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">distincts, <\/span><b>le g\u00e9n\u00e9rateur et le discriminateur<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Le g\u00e9n\u00e9rateur cr\u00e9e de nouvelles donn\u00e9es, tandis que le discriminateur \u00e9value la qualit\u00e9 de ces donn\u00e9es. Les deux r\u00e9seaux s&rsquo;entra\u00eenent en boucle, am\u00e9liorant ainsi leurs performances respectives.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Depuis leur introduction en 2014, les GANs ont suscit\u00e9 un grand int\u00e9r\u00eat dans la communaut\u00e9 de l&rsquo;intelligence artificielle en raison de leur capacit\u00e9 \u00e0 <\/span><b>g\u00e9n\u00e9rer des donn\u00e9es r\u00e9alistes \u00e0 partir d&rsquo;exemples d&rsquo;apprentissage<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Depuis lors, plusieurs variantes et am\u00e9liorations des GANs ont \u00e9t\u00e9 propos\u00e9es, notamment des architectures conditionnelles et des m\u00e9thodes d&rsquo;optimisation avanc\u00e9es, pour r\u00e9soudre les nombreux d\u00e9fis li\u00e9s \u00e0 l&rsquo;entra\u00eenement des GANs, tels que la convergence et la qualit\u00e9 des donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9es.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1795929 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1795929\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0533f73 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0533f73\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00c0 quoi servent les GANs ? <\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-794d7ed elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"794d7ed\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Les GANs ont de nombreuses applications dans diff\u00e9rents domaines, notamment :<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">La g\u00e9n\u00e9ration d&rsquo;images et de vid\u00e9os de haute qualit\u00e9 ;<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>La colorisation d\u2019images en noir et blanc<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ;<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">La d\u00e9tection et la correction d&rsquo;anomalies ;<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">La cr\u00e9ation d&rsquo;\u0153uvres d&rsquo;art ;<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">La synth\u00e8se de voix.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e3fe9a4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e3fe9a4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Les GANs ont \u00e9galement trouv\u00e9 des applications dans le domaine de la m\u00e9decine. Par exemple, ils peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour g\u00e9n\u00e9rer des images m\u00e9dicales synth\u00e9tiques pour l&rsquo;entra\u00eenement de r\u00e9seaux de neurones dans la d\u00e9tection de maladies. Les GANs peuvent \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9s pour la synth\u00e8se de donn\u00e9es de patients pour aider la recherche m\u00e9dicale.\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dans le domaine de la finance, ils sont efficaces pour d\u00e9tecter des fraudes en g\u00e9n\u00e9rant des donn\u00e9es synth\u00e9tiques de transactions financi\u00e8res. Ces r\u00e9seaux servent aussi \u00e0 la g\u00e9n\u00e9ration de donn\u00e9es de march\u00e9 synth\u00e9tiques : cela permet de cr\u00e9er des pr\u00e9dictions et des tendances de march\u00e9s financiers. Enfin, les r\u00e9seaux antagonistes g\u00e9n\u00e9ratifs participent \u00e0 la g\u00e9n\u00e9ration de contenu pour les jeux vid\u00e9o, tels que la cr\u00e9ation de personnages, de mondes virtuels, de musique et de sons synth\u00e9tiques.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">L\u2019application des r\u00e9seaux antagonistes g\u00e9n\u00e9ratifs pose aussi des questions \u00e9thiques. En effet, cette technologie a \u00e9t\u00e9 rendue c\u00e9l\u00e8bre du grand public par la g\u00e9n\u00e9ration de <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/le-deepfake-loutil-dangereux-qui-se-democratise\">Deepfake<\/a>. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Ces images et vid\u00e9os reprennent des personnalit\u00e9s publiques et leur font avoir des discours erron\u00e9s et jamais prononc\u00e9s par la personne en question.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-381d8f2 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"381d8f2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"450\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/gan-deepfake.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-198674\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/gan-deepfake.png 800w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/gan-deepfake-300x169.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/gan-deepfake-768x432.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-30c339b elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"30c339b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-deep-learning\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Apprendre \u00e0 utiliser les GANs<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d7fc060 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d7fc060\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2bb4a0d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2bb4a0d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Comment fonctionnent les GANs ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7f8d634 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7f8d634\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour mieux saisir les m\u00e9canismes des GANs, il est important d&rsquo;\u00e9tudier leurs composants cl\u00e9s, le processus d&rsquo;apprentissage et les fonctions de co\u00fbt associ\u00e9es. Les GANs sont constitu\u00e9s de deux r\u00e9seaux de neurones principaux, le g\u00e9n\u00e9rateur et le discriminateur, qui s\u2019entrainent mutuellement.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7d39963 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7d39963\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Le g\u00e9n\u00e9rateur<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9fc0972 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9fc0972\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le g\u00e9n\u00e9rateur est un r\u00e9seau de neurones qui re\u00e7oit en entr\u00e9e un vecteur al\u00e9atoire (par exemple, un \u00e9chantillon de bruit) et g\u00e9n\u00e8re une repr\u00e9sentation en sortie. La sortie du g\u00e9n\u00e9rateur est un \u00e9chantillon de donn\u00e9es synth\u00e9tiques qui cherche \u00e0 <\/span><b>imiter les exemples r\u00e9els<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Le g\u00e9n\u00e9rateur est un \u00e9l\u00e9ment crucial des GANs, car il est responsable de cr\u00e9er des donn\u00e9es synth\u00e9tiques qui sont similaires aux donn\u00e9es r\u00e9elles.\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour s\u2019entra\u00eener, le g\u00e9n\u00e9rateur cherche \u00e0 maximiser sa capacit\u00e9 \u00e0 tromper le discriminateur en g\u00e9n\u00e9rant des donn\u00e9es de plus en plus r\u00e9alistes. Il utilise la r\u00e9troaction du discriminateur pour ajuster ses param\u00e8tres et am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des donn\u00e9es synth\u00e9tiques qu&rsquo;il g\u00e9n\u00e8re.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ccae6a2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ccae6a2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Le discriminateur<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bbf03e6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"bbf03e6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le discriminateur est un r\u00e9seau de neurones classificateur qui re\u00e7oit en entr\u00e9e un \u00e9chantillon de donn\u00e9es, qu&rsquo;il s&rsquo;agisse de vraies donn\u00e9es ou de donn\u00e9es synth\u00e9tiques obtenues par le g\u00e9n\u00e9rateur. Son r\u00f4le est de trier les deux types d&rsquo;\u00e9chantillons et de <\/span><b>classer les entr\u00e9es comme r\u00e9elles ou g\u00e9n\u00e9r\u00e9es<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Le discriminateur est \u00e9galement un \u00e9l\u00e9ment crucial des GANs, car il est responsable de distinguer les donn\u00e9es r\u00e9elles des donn\u00e9es synth\u00e9tiques. Pour ce faire, il utilise des techniques sophistiqu\u00e9es telles que <\/span><b>la classification et la comparaison<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> des caract\u00e9ristiques des donn\u00e9es d&rsquo;entr\u00e9e.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">L&rsquo;entra\u00eenement du discriminateur est simple \u00e0 comprendre : il cherche \u00e0 <\/span><b>minimiser son taux d&rsquo;erreur<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en am\u00e9liorant sa capacit\u00e9 \u00e0 classer correctement les donn\u00e9es r\u00e9elles et les donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9es. Il met \u00e0 jour ses param\u00e8tres en fonction de la diff\u00e9rence entre les deux types d&rsquo;\u00e9chantillons.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-45ad128 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"45ad128\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-acfffde elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"acfffde\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Les r\u00e9seaux antagonistes g\u00e9n\u00e9ratifs en bref<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8925d4e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8925d4e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">En somme, les GANs sont une technique avanc\u00e9e de g\u00e9n\u00e9ration de donn\u00e9es synth\u00e9tiques qui utilise deux r\u00e9seaux de neurones en comp\u00e9tition pour g\u00e9n\u00e9rer des donn\u00e9es synth\u00e9tiques de haute qualit\u00e9. Bien que leur fonctionnement puisse sembler complexe, leur utilisation est de plus en plus r\u00e9pandue dans de nombreux domaines comme la g\u00e9n\u00e9ration d\u2019\u0153uvres d\u2019art (MidJourney, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/dall-e\">Dall-E<\/a><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">), la reconnaissance vocale ou encore la g\u00e9n\u00e9ration de texte.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1512298 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"1512298\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/Y3Z5W9W_L9E&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1da9a9a elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"1da9a9a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-deep-learning\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Se former au Deep Learning<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a1906d3 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a1906d3\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f82d44f elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"f82d44f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"R\u00e9seaux Antagonistes G\u00e9n\u00e9ratifs (GANs) : qu\u2019est-ce que c\u2019est ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"L\u2019objectif principal des GANs est de g\u00e9n\u00e9rer des donn\u00e9es qui sont indiscernables des vrais exemples. Ils ont \u00e9t\u00e9 introduits par Ian Goodfellow et ses collaborateurs en 2014. Un GAN est compos\u00e9 de deux r\u00e9seaux de neurones distincts, le g\u00e9n\u00e9rateur et le discriminateur. Le g\u00e9n\u00e9rateur cr\u00e9e de nouvelles donn\u00e9es, tandis que le discriminateur \u00e9value la qualit\u00e9 de ces donn\u00e9es. Les deux r\u00e9seaux s\u2019entra\u00eenent en boucle, am\u00e9liorant ainsi leurs performances respectives.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Applications courantes des GANs\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Les GANs ont \u00e9galement trouv\u00e9 des applications dans le domaine de la m\u00e9decine. Par exemple, ils peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour g\u00e9n\u00e9rer des images m\u00e9dicales synth\u00e9tiques pour l\u2019entra\u00eenement de r\u00e9seaux de neurones dans la d\u00e9tection de maladies. Les GANs peuvent \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9s pour la synth\u00e8se de donn\u00e9es de patients pour aider la recherche m\u00e9dicale.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Comprendre le fonctionnement des GANs\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Pour mieux saisir les m\u00e9canismes des GANs, il est important d\u2019\u00e9tudier leurs composants cl\u00e9s, le processus d\u2019apprentissage et les fonctions de co\u00fbt associ\u00e9es. Les GANs sont constitu\u00e9s de deux r\u00e9seaux de neurones principaux, le g\u00e9n\u00e9rateur et le discriminateur, qui s\u2019entrainent mutuellement.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Les r\u00e9seaux antagonistes g\u00e9n\u00e9ratifs repr\u00e9sentent une avanc\u00e9e majeure dans le domaine de l&rsquo;Intelligence artificielle et du Deep Learning. Aussi appel\u00e9s GANs, Generative Adversarial Networks, ce sont des mod\u00e8les d&rsquo;apprentissage automatique non supervis\u00e9s qui utilisent deux r\u00e9seaux de neurones pour g\u00e9n\u00e9rer de nouvelles donn\u00e9es r\u00e9alistes.&nbsp;Qu\u2019est-ce que les r\u00e9seaux antagonistes g\u00e9n\u00e9ratifs exactement ? 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