Durée: 12 mois
Nombre de leçons: 21
Rubrique: Ingénieur IA
Les GANs (Generative Adversarial Networks), ou Réseaux Génératifs Adversariaux, sont une innovation majeure dans le domaine de l'intelligence artificielle, particulièrement dans la génération d'images et de vidéos synthétiques. Inventés par Ian Goodfellow et ses collègues en 2014, les GANs ont révolutionné la manière dont nous approchons la création de contenu numérique grâce à une architecture unique qui met en concurrence deux réseaux neuronaux.
Au cœur des GANs, on trouve deux composants principaux : le générateur et le discriminateur. Le générateur crée des données synthétiques à partir de bruit aléatoire, avec l’objectif de tromper le discriminateur. Le discriminateur, quant à lui, évalue si les données qu'il reçoit sont réelles (provenant du dataset d'entraînement) ou synthétiques (générées par le générateur).
Ce processus de confrontation perpétuelle, souvent décrit comme un jeu à somme nulle, permet à ces deux réseaux de s'améliorer constamment : Le Générateur tente de créer des échantillons de plus en plus réalistes. Le Discriminateur améliore sa capacité à distinguer les faux échantillons des vrais.
Le générateur est un réseau neuronal qui construit des échantillons à partir de bruit aléatoire. Il utilise généralement une architecture de réseau de type "Deep Convolutional" pour générer des échantillons de données complexes. L'objectif du générateur est de maximiser les erreurs du discriminateur en produisant des échantillons que le discriminateur classifie incorrectement comme réels.
Le discriminateur, de son côté, est un réseau neuronal de classification binaire. Son rôle est de distinguer les échantillons réels des échantillons générés. Il reçoit en entrée des échantillons de données (réelles et générées) et sort une probabilité indiquant si l'échantillon est réel ou non.
La phase d'entraînement des GANs implique une alternance d'étapes où : 1. Le générateur produit des échantillons. 2. Le discriminateur évalue ces échantillons ainsi que des données réelles. 3. Les deux réseaux ajustent leurs poids en fonction des résultats.
Cette formation est itérative et se poursuit jusqu'à ce que le générateur produise des échantillons indiscernables des données réelles pour le discriminateur.
Conclusion: Les GANs sont une technique puissante et flexible pour générer des données synthétiques de haute qualité. Leur potentiel s'étend des applications artistiques à des usages plus pratiques comme la création de modèles 3D, la génération de vidéos, et même la synthèse de voix.