Les réseaux antagonistes génératifs

CCapucine

En 2014, Ian Goodfellow et ses coauteurs présentent les réseaux antagonistes génératifs, appelés GAN. Le nom désigne une méthode construite autour de deux réseaux, réunis dans un même mécanisme. Ils ne remplissent pas la même fonction. Le premier produit des données. Le second essaie de distinguer les données vraies de celles qui sont fausses. La méthode repose sur cette opposition entre produire et distinguer. Cette manière de faire a permis de générer des images de plus en plus réalistes. Le résultat concerne précisément la génération d’images : avec cette méthode, elles ont gagné en réalisme. Ainsi, le principe des GAN associe deux réseaux aux tâches distinctes et conduit à des images générées dont le réalisme augmente. C’est ce que retient ce moment de l’histoire de l’intelligence artificielle : une méthode à deux réseaux, et des images de plus en plus réalistes.