Qu’est-ce qu’un réseau antagoniste génératif (GAN) en Deep Learning ?

Si l’Intelligence Artificielle (IA) a connu des avancées spectaculaires au cours des dernières années, c’est principalement grâce aux progrès du Deep Learning. Parmi les innovations fascinantes de ce domaine, on retrouve les Réseaux Antagonistes Génératifs qui ont révolutionné la manière dont les machines génèrent et manipulent la data. Comment s’intègre le GAN en Deep Learning, et quelles sont ses applications et avantages spécifiques ?

Les GANs : une avancée révolutionnaire en Deep Learning

Un Réseau Antagoniste Génératif, Generative Adversarial Networks ou GAN est un type de modèle de Deep Learning, dans lequel deux réseaux neuronaux, un générateur et un discriminateur, sont en compétition. Le générateur crée des données artificielles similaires à la data réelle. De son côté, le discriminateur essaie de différencier les données réelles et celles générées. Le but est que le générateur devienne suffisamment performant pour tromper le discriminateur avec des données extrêmement réalistes.

Les GANs ont été introduits pour la première fois en 2014 par Ian Goodfellow et ses collaborateurs dans l’article Generative Adversarial Nets. Goodfellow y proposait une nouvelle approche pour générer des données synthétiques, avec comme idée de base de faire s’affronter deux réseaux de neurones dans un jeu à somme nulle.

Les premières expériences se sont concentrées sur des tâches plutôt simples, comme la génération de chiffres manuscrits similaires à ceux du jeu de données MNIST. Si les résultats initiaux n’étaient pas parfaits, ils ont démontré tout le potentiel de l’approche pour la génération de données réalistes.

Une approche essentielle dans le domaine du Deep Learning

Le deep learning, ou apprentissage profond, est une sous-catégorie de l’apprentissage automatique ou machine learning. Il utilise des réseaux neuronaux artificiels à plusieurs couches afin de modéliser des données complexes. Ces réseaux de neurones, inspirés du cerveau humain, sont capables d’apprendre des représentations hiérarchiques de données à différents niveaux d’abstraction.

Les GANs s’intègrent parfaitement dans le cadre du deep learning en exploitant la puissance de ces réseaux pour générer des données nouvelles et réalistes. Ils utilisent des architectures de réseaux profonds pour modéliser et comprendre la distribution des données d’entrée, permettant ainsi la création de nouvelles instances de données qui sont presque indistinguables des données d’origine.

Le Generative Adversarial Network, une structure simple, mais efficace

Un Réseau Antagoniste Génératif se compose de deux réseaux de neurones antagonistes, le générateur et le discriminateur. Chacun a un objectif spécifique, mais interdépendant.

• Le Générateur prend un vecteur de bruit aléatoire comme entrée et génère une donnée. Il a pour but de produire des données fausses ressemblant le plus possible aux réelles.
• Le Discriminateur reçoit soit une donnée réelle, soit une donnée générée par le générateur et doit faire la distinction entre les deux. Il sort alors une probabilité indiquant si la donnée est réelle ou générée.

 

Ces deux réseaux sont entraînés ensemble : le générateur essaie constamment de tromper le discriminateur, tandis que le discriminateur tente de s’améliorer pour détecter les fausses données. Ce processus d’apprentissage itératif se poursuit, pour permettre aux deux réseaux de s’améliorer mutuellement. Le générateur devient de plus en plus habile à créer des données réalistes, tandis que le discriminateur devient plus affûté dans sa capacité à les distinguer.

Comment le Deep Learning est-il appliqué dans les GANs ?

Les concepts fondamentaux du Deep Learning sont essentiels au bon fonctionnement d’un GAN.

L’apprentissage supervisé et non supervisé

Les Generative Adversarial Networks sont souvent associés à l’apprentissage non supervisé. Pourtant, ils intègrent également des aspects de l’apprentissage supervisé. Par exemple, le discriminateur est formé pour différencier les données réelles et les fausses données générées, une tâche qui nécessite de comparer les sorties à des labels.

Les réseaux de neurones profonds

Un Réseau Antagoniste Génératif exploite des réseaux de neurones profonds pour leur capacité à modéliser des distributions complexes de données. S’agissant du traitement d’images, le générateur et le discriminateur sont généralement des réseaux convolutionnels profonds ou CNN. Pour les données séquentielles comme le texte ou la musique, on retrouve plutôt des réseaux récurrents, ou RNN.

La rétropropagation et l’optimisation

La rétropropagation est utilisée pour ajuster les poids entre générateur et discriminateur. Lorsqu’une prédiction du discriminateur est incorrecte, une erreur de classification est calculée. Les gradients sont alors rétropropagés à travers le réseau afin d’ajuster les poids et d’améliorer les performances. 

Les techniques de Régularisation

Pour stabiliser l’entraînement et éviter des problèmes de surentraînement ou un mode collapse, on utilise différentes techniques de régularisation, comme :

• la pénalisation de gradient ;
• l’utilisation de bruit dans les entrées du discriminateur ;
• la normalisation de lot (batch normalization) pour améliorer la stabilité du réseau.

 

Quels sont les avantages des modèles GAN en Deep Learning ?

Les GANs sont capables de générer des données synthétiques si réalistes qu’elles sont quasiment indiscernables des données réelles pour l’œil humain que ce soit dans la génération d’images, de textes ou encore de séquences vidéo. De plus, contrairement aux méthodes d’apprentissage supervisé qui nécessitent un étiquetage manuel des données, un GAN apprend de manière non supervisée. Cette approche simplifie considérablement le processus d’apprentissage et le rend plus accessible à différents types de problèmes.

Un Generative Adversarial Network peut être utilisé pour augmenter des ensembles de données existants. Ils génèrent des exemples supplémentaires et améliorent la robustesse et la généralisation des modèles d’apprentissage profond. Ils impactent positivement les performances des modèles d’Intelligence Artificielle existants en générant des données synthétiques supplémentaires pour l’entraînement. C’est particulièrement utile lorsque le data set réel est limité ou déséquilibré.

Les applications spécifiques du GAN en Deep Learning ?

Ces modèles de Machine Learning se révèlent extrêmement puissants pour une variété d’applications.

La génération et l’amélioration d’images

Ces réseaux neuronaux sont très largement utilisés pour générer des images réalistes à partir de données bruitées ou aléatoires. Par exemple, des modèles génératifs comme StyleGAN génèrent des visages humains très réalistes. Ils peuvent également améliorer la résolution des images avec des détails fins. Le modèle SRGAN (Super-Resolution GAN) a la capacité de convertir une image basse résolution en image haute résolution comprenant des détails réalistes.

Un tel modèle peut réparer ou récupérer des images endommagées, dégradées ou incomplètes. En entrée, le générateur reçoit une image présentant des imperfections ou des zones manquantes. Il va alors tenter de reproduire les détails manquants ou altérés de manière cohérente et réaliste. On retrouve cette technique pour la récupération de photographies anciennes ou la reconstruction d’images médicales.

La traduction d’images, ou Image-to-Image Translation

Un GAN peut traduire des images d’un type à un autre. Vous pourrez par exemple passez du croquis à une image réaliste, du noir et blanc à la couleur, ou changer la couleur des cheveux d’une personne sur une photo.

La génération de données

La capacité de ce type de modèle à créer des données synthétiques permet d’augmenter les training data set. Cette particularité s’avère précieuse dans des domaines où la donnée est rare ou difficile à obtenir. C’est le cas par exemple en médecine.

Les deep fakes

Il s’agit de créer des visages synthétiques permettant de produire des images truquées extrêmement réalistes. Ces contenus imitent des personnes ou des situations réelles. Ils peuvent inclure la superposition de visages sur des vidéos existantes, la modification de discours dans des enregistrements audio, ou même la création d’images et de vidéos entièrement fictives.

La conversion du texte en image et de l’image en texte

Un GAN peut générer des images réalistes à partir d’une description écrite et à l’inverse créer une description textuelle à partir d’un visuel. Par exemple, l’intelligence artificielle de DALL-E va créer des images à partir d’observations formulées sous forme de texte détaillé, en fonction des nuances et du contexte des mots. Des systèmes comme CLIP vont eux analyser une image et produire un texte identifiant et interprétant les éléments visuels et leurs interactions.

Ces outils génératifs sont utilisés en design, en création de contenu visuel assistée par IA. Ce sont également de précieux alliés pour l’accessibilité, par exemple pour aider les personnes malvoyantes en convertissant des images en observations écrites.

Autres applications de deep learning où les GANs jouent un rôle crucial

En dehors de la génération d’images, les GANs ont un impact significatif dans plusieurs autres domaines. Ils sont utilisés pour améliorer la qualité de la synthèse vocale. Ce sont ces outils qui vont alimenter les assistants virtuels ou améliorer la qualité audio dans vos applications téléphoniques. Ils peuvent aussi être utilisés pour composer de la musique, comme MuseGAN. Ces outils ont la capacité d’imiter les styles de différents compositeurs ou de créer des mélodies originales. 

Les Réseaux Antagonistes Génératifs représentent une avancée significative dans le domaine du Deep Learning. Avec leur structure unique opposant un générateur à un discriminateur, ils parviennent à créer des données synthétiques de grande qualité. Leur potentiel d’innovation ne cesse de croître, ouvrant de grandes perspectives pour l’avenir de l’intelligence artificielle.