GAN (réseau antagoniste génératif)
En anglais : Generative Adversarial Network
Architecture d’apprentissage profond où deux réseaux s’affrontent : un générateur qui fabrique de fausses données et un discriminateur qui tente de les distinguer des vraies.
Exemple
Un studio de jeu vidéo utilise un GAN pour agrandir et affiner d’anciennes textures basse résolution lors de la remasterisation d’un jeu.
Notions liées
Deep learning (apprentissage profond)
DébutantSous-domaine du machine learning qui utilise des réseaux de neurones comportant de nombreuses couches successives pour apprendre des représentations de plus en plus abstraites à partir de données brutes.
Deepfake (hypertrucage)
DébutantContenu vidéo, audio ou image falsifié par IA de façon réaliste, qui fait dire ou faire à une personne réelle quelque chose qu’elle n’a jamais dit ni fait.
Modèle de diffusion
IntermédiaireModèle génératif qui apprend à retirer progressivement le bruit d’une donnée, afin de créer à partir d’un bruit aléatoire une image, une vidéo ou un son cohérent.
Réseau de neurones
DébutantModèle mathématique composé de nombreuses unités de calcul simples, organisées en couches et reliées entre elles, dont les connexions sont ajustées pendant l’entraînement pour accomplir une tâche.
Upscaling (agrandissement par IA)
DébutantTechnique qui augmente la résolution d’une image ou d’une vidéo grâce à un modèle d’IA, en reconstituant des détails fins plutôt qu’en étirant simplement les pixels.
VAE (autoencodeur variationnel)
AvancéRéseau de neurones qui compresse une donnée en une représentation compacte et probabiliste, puis apprend à la reconstruire, ce qui permet aussi d’en générer de nouvelles.