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Comment les progrès de l’intelligence artificielle “filtrent” notre réalité ?

LD
Lilas
19 février 2019

L’intelligence artificielle (IA) devient de plus en plus performante pour générer des images, inspirant artistes et chercheurs. Yellow fait l’inventaire des progrès et percées les plus notoires.

En 2018, l’IA s’est imposée dans les médias et auprès du grand public comme un agent de discorde. Les “deep fakes”, nés de la contraction de deep learning (apprentissage profond) et “fake” (faux), désignent l’ensemble des techniques permettant de truquer des vidéos de manière hyper réaliste grâce à l’intelligence artificielle. Avec BuzzFeed, l’acteur Jordan Peele s’y est essayé de manière assez bluffante, dans une vidéo où il fait dire à Obama que “le Président Trump est un connard complet.”

Facile d’imaginer comment ces images pourraient être utilisées pour déstabiliser des médias ou des organisations politiques. Elles sont d’ailleurs considérées comme des menaces sérieuses par le département de sécurité intérieure américain. Et comme France Télévisions le soulignait en septembre 2018, “cette menace a été également soulignée en France par le rapport sur la désinformation, rendu public au début de ce même mois”. Tout cela dans un contexte où les avancées techniques dans la réalisation d’images grâce à l’intelligence artificielle n’ont jamais été aussi prolifiques, que ce soit pour reproduire des pas de danse, visualiser un paysage nocturne, voire générer des humains ou des animaux.

Nightvision, l'algorithme qui permet à votre appareil photo de voir la nuit - Images : Google
Nightvision, l'algorithme qui permet à votre appareil photo de voir la nuit - Images : Google

Une IA pour voir la nuit

Les images améliorées par l’IA sont dans notre proche. Outre le HDR, qui optimise la luminosité des images, il y a désormais la fonction “Night Sight” (littéralement “vision nocturne”) embarquée dans les téléphones Pixel de Google. Cette fonctionnalité se base sur quelques tours de magie algorithmiques permettant de transformer — vous l’aurez sans doute deviné — la nuit en jour. Pour entraîner cet algorithme, la première étape a consisté à générer une image en combinant plusieurs photos, qu’ils a comparées et identifiées et dont il a supprimé les bruits, quand les photos avaient été prises avec peu de lumière. Puis, la qualité de l’image obtenue est encore améliorée par l’apprentissage machine. Les ingénieurs de Google ont ensuite entraîné le logiciel à changer l’éclairage et la couleur des images prises la nuit en le nourrissant avec une collection d’images sombres couplées à des versions corrigées de celles-ci par des experts en photographie.

Danser comme vous ne l’avez jamais fait

Vous avez toujours détesté vos mouvements de danse et êtes mal à l’aise quand vos amis vous filment en soirée ? Et bien il y a peut-être une solution au problème. Un logiciel développé à Berkeley peut transférer les mouvements d’une personne à une autre, via vidéo, en utilisant le pouvoir de l’intelligence artificielle. Comme cette vidéo le montre, l’intelligence artificielle isole les mouvements d’un fichier source et l’incorpore à une autre vidéo montrant la personne à transformer. Une partie du logiciel extrait les positions du corps des deux clips ; une autre partie apprend comment créer une image réaliste du sujet pour une position du corps donnée. Il peut alors générer une vidéo du sujet exécutant à peu près n’importe quel mouvement.

À noter que le résultat final est similaire aux effets spéciaux souvent utilisés dans les films d’Hollywood. Dans le film La Planète des singes, des marqueurs sont placés sur les visages et les corps des acteurs pour qu’ils puissent être suivis en 3D par des caméras spécialement dédiées. Les mouvements sont ensuite “donnés” aux singes à l’écran. Ce projet mené par l’université de Berkeley augure d’une ère où ces algorithmes d’apprentissage pourront rendre facilement accessibles ces techniques de production.

Tous ces visages ont été générés par les GAN - Images : Nvidia
Tous ces visages ont été générés par les GAN - Images : Nvidia

Créer des êtres qui n’ont jamais existé

Ces photos, aussi réelles qu’elles paraissent, ont en fait été générées par des logiciels. Des logiciels développés par Nvidia, un fabricant de carte graphiques qui s’appuie sur leur vitesse de calcul inégalée et leur capacité à générer des milliers d’images à la fois pour accélérer des projets d’apprentissage machine.

Tout commence en 2014 dans un bar à Montréal : Ian Goodfellow, alors chercheur en IA chez NVidia, a l’idée de mettre en compétition deux réseaux neuronaux pour générer des images les plus réalistes possibles. Ce procédé s’appelle GAN, pour Réseaux Antagonistes Génératifs (Generated Adversarial Networks). Comme l’explique le journal Les Échos : “Deux réseaux, en face-à-face, […] vont se livrer une bataille. Ce sont les ‘adversaires’ : le premier s’appelle le ‘générateur’ et le second le ‘discriminateur’. Si l’objectif est de produire une image, alors on leur distribue pour commencer le même catalogue de photos, par exemple des chats. Le générateur va essayer de reproduire des images qui ressemblent à celles du catalogue. Le discriminateur, quant à lui, juge si les images générées ressemblent à celle du catalogue. Charge au discriminateur de dire si oui ou non les images produites par le générateur respectent les règles du catalogue.” Avec ces progrès fulgurants réalisés par l’intelligence artificielle, difficile de ne pas avoir peur d’être dupés, même quand on estime être au-dessus de toutes les fake news du monde…


LD
Ecrit par
Lilas D
Journaliste, chercheuse et consultante. Depuis Berlin, j'écris sur les enjeux sociétaux des technologies et questionne le futur que nous sommes en train de construire.
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