Les GAN expliqués : comment l'IA crée des données fausses réalistes (et pourquoi c'est important)

Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) sont une avancée majeure en IA, capables de générer des visages humains photoréalistes et de peindre des œuvres d'art originales dans le style de Van Gogh. Les GAN sont un type de modèle génératif qui crée plutôt que de classer, apprenant la probabilité conjointe des données et des étiquettes. Ils sont constitués de deux réseaux neuronaux, un générateur qui crée des données factices et un discriminateur qui essaie de repérer les faux. Le générateur améliore ses faux, et le discriminateur devient un meilleur détective, ce qui donne des données incroyablement réalistes au fil du temps. Les GAN sont révolutionnaires, avec des applications dans l'art, le design et la médecine, et des avantages par rapport aux autres modèles, notamment l'absence de besoin de données étiquetées. Cependant, ils présentent également des limites, notamment l'effondrement de mode (mode collapse), et des préoccupations éthiques telles que les deepfakes et la désinformation. Malgré ces défis, les GAN restent importants pour la génération en temps réel et l'entraînement antagoniste (adversarial training). Les tendances émergentes incluent les GAN auto-supervisés et les hybrides GAN-diffusion. L'avenir des GAN est prometteur, avec des applications potentielles dans divers domaines.