{"id":12185,"date":"2022-06-20T11:45:44","date_gmt":"2022-06-20T11:45:44","guid":{"rendered":"https:\/\/projectsofar.info\/aisuperior\/?post_type=blog&p=12185"},"modified":"2023-12-04T13:02:25","modified_gmt":"2023-12-04T13:02:25","slug":"ai-and-image-data-from-fancy-to-serious","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/aisuperior.com\/fr\/blog\/ai-and-image-data-from-fancy-to-serious\/","title":{"rendered":"IA et donn\u00e9es d\u2019images\u00a0: du fantaisie au s\u00e9rieux"},"content":{"rendered":"

R\u00e9cemment, les mod\u00e8les d\u2019apprentissage automatique sont entr\u00e9s avec confiance dans une nouvelle phase de leur \u00e9volution. \u00c0 l\u2019origine, ils \u00e9taient apparus comme classificateurs et pr\u00e9dicteurs, mais ils peuvent d\u00e9sormais g\u00e9n\u00e9rer eux-m\u00eames des donn\u00e9es compl\u00e8tement nouvelles.<\/p>\n

Cela a \u00e9t\u00e9 rendu possible gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019extension de l\u2019apprentissage non supervis\u00e9 \u00e0 la mod\u00e9lisation g\u00e9n\u00e9rative pouvant \u00eatre appliqu\u00e9e aux donn\u00e9es visuelles.<\/p>\n

Dans cet article, nous expliquerons quel type d\u2019esprit artificiel est \u00e0 l\u2019origine de la g\u00e9n\u00e9ration d\u2019images et quelles en sont les implications, de la culture populaire aux industries qui sauvent des vies.
\nQue sont les r\u00e9seaux antagonistes g\u00e9n\u00e9ratifs\u00a0?
\nLes r\u00e9seaux adverses g\u00e9n\u00e9ratifs (GAN) se sont r\u00e9v\u00e9l\u00e9s \u00eatre l\u2019un des processeurs d\u2019images les plus efficaces.<\/p>\n

Les GAN sont des r\u00e9seaux de neurones qui fonctionnent par paires.<\/p>\n

Chaque paire poss\u00e8de un g\u00e9n\u00e9rateur et un discriminateur. Le g\u00e9n\u00e9rateur consomme les donn\u00e9es d'entra\u00eenement puis g\u00e9n\u00e8re de nouvelles donn\u00e9es qui devraient poss\u00e9der les m\u00eames qualit\u00e9s que l'ensemble de donn\u00e9es d'origine et passeraient pour naturelles.\u00a0pour les humains<\/em>. Par exemple, si le g\u00e9n\u00e9rateur \u00e9tait aliment\u00e9 avec des portraits de chats, il devrait g\u00e9n\u00e9rer une toute nouvelle photographie d'un chat d'apparence naturelle.<\/p>\n

Cependant, ce n\u2019est pas un humain qui \u00e9value le caract\u00e8re naturel des donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9es. C'est la t\u00e2che du deuxi\u00e8me r\u00e9seau : le discriminateur. Le discriminateur consomme \u00e0 la fois les donn\u00e9es d'entra\u00eenement ainsi que la sortie du g\u00e9n\u00e9rateur. Il approuve ou rejette la sortie du g\u00e9n\u00e9rateur comme \u00e9tant fausse. Les deux r\u00e9seaux sont engag\u00e9s dans une course \u00e9volutive connue de la nature o\u00f9 un pr\u00e9dateur d\u00e9veloppe des capacit\u00e9s pour mieux chasser tandis que sa victime d\u00e9veloppe de meilleures capacit\u00e9s d'\u00e9vasion.<\/p>\n

Une fois que le discriminateur marque l'entr\u00e9e comme fausse et qu'elle est fausse, le g\u00e9n\u00e9rateur met \u00e0 jour son algorithme de g\u00e9n\u00e9ration pour simuler les donn\u00e9es plus efficacement. Le but de la formation est de rendre le g\u00e9n\u00e9rateur parfait en simulant.<\/p>\n

Mais simuler ne signifie pas de mal dans ce cas. Cela permet de combler d\u00e9finitivement les lacunes des donn\u00e9es visuelles.
\nApplications culturelles (Pop) du GAN
\nDe nos jours, il n\u2019est pas n\u00e9cessaire de faire partie de l\u2019industrie de l\u2019IA pour entrer en contact avec les technologies de traitement d\u2019images.<\/p>\n

Tu te souviens du chat ? De telles images sont appel\u00e9es\u00a0contrefa\u00e7ons profondes<\/em>. Les deepfakes sont utilis\u00e9s, par exemple, dans l\u2019industrie cin\u00e9matographique. Dans Star Wars, les cin\u00e9astes ont remplac\u00e9 l'actrice d\u00e9j\u00e0 d\u00e9c\u00e9d\u00e9e Carry Fisher par son deepfake pour ins\u00e9rer une sc\u00e8ne avec la princesse Leia dans l'un des spin-offs de la saga.<\/p>\n

L'industrie du mobile et de l'Internet est en plein essor avec des applications qui vous permettent de cr\u00e9er un selfie \u00e0 la Van-Gogh en utilisant la technique de transfert de style. Des scientifiques ou de simples curieux colorisent des images en noir et blanc pour reconstituer l\u2019histoire et les souvenirs de leur famille ou d\u2019\u00e9v\u00e9nements importants du pass\u00e9.<\/p>\n

Les GAN ont m\u00eame fait un pas de plus vers un esprit totalement autonome en permettant aux IA de cr\u00e9er des images bas\u00e9es sur des instructions \u00e9crites. L\u2019inverse fonctionne \u00e9galement\u00a0: donnez une image \u00e0 un GAN et il vous dira dans un langage naturel qui ou quoi est repr\u00e9sent\u00e9 dessus.<\/p>\n

Examinons en profondeur comment tout cela fonctionne.<\/p>\n

Comment fonctionnent les GAN pour les industries critiques<\/h2>\n

<\/h3>\n

Adaptation du domaine\u00a0: m\u00e9decine et pharmacie<\/h3>\n

Nous avons \u00e9voqu\u00e9 la traduction image-texte ou texte-imaginaire dans la partie pr\u00e9c\u00e9dente. De plus, la traduction image \u00e0 image est \u00e9galement possible. Le transfert de style \u00e0 des fins de divertissement n\u2019en est qu\u2019une partie.<\/p>\n

Dans un secteur critique, comme celui des soins m\u00e9dicaux,\u00a0traduction d'image \u00e0 image<\/em>\u00a0peut \u00eatre utilis\u00e9 pour faciliter la recherche et le traitement r\u00e9el des patients. Par exemple, l\u2019analyse des tissus permet de suivre l\u2019\u00e9volution de la maladie et de d\u00e9finir le rem\u00e8de le plus efficace. Lors d'une analyse, un tissu est color\u00e9 avec un r\u00e9actif. Cependant, diff\u00e9rents r\u00e9actifs existent \u00e0 cet effet. Il faudrait beaucoup de temps et d'efforts pour collecter des images r\u00e9elles de toutes les variations possibles de l'\u00e9volution de la maladie et des tissus color\u00e9s avec tous les r\u00e9actifs disponibles.<\/p>\n

Au lieu de cela, la traduction image \u00e0 image permet de g\u00e9n\u00e9rer de telles images avec un haut niveau de pr\u00e9cision. Chez AI Superior, nous \u00e9tions fiers d'obtenir une telle exp\u00e9rience en faisant du transfert de taches :\u00a0traitement d'images de tissus canc\u00e9reux<\/a>, r\u00e9alis\u00e9 pour une soci\u00e9t\u00e9 pharmaceutique. Le plus grand d\u00e9fi de ce projet \u00e9tait l\u2019absence d\u2019images appari\u00e9es qui d\u00e9montreraient \u00e0 quoi ressemble le m\u00eame tissu apr\u00e8s avoir \u00e9t\u00e9 trait\u00e9 par diff\u00e9rents r\u00e9actifs. N\u00e9anmoins, l'\u00e9quipe d'AI Superior a exploit\u00e9 des technologies de pointe pour surmonter ce probl\u00e8me et a cr\u00e9\u00e9 un GAN qui a r\u00e9ussi \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer des images r\u00e9alistes d'un autre domaine en pr\u00e9servant les caract\u00e9ristiques critiques pour une analyse plus approfondie.<\/p>\n

Adaptation du domaine\u00a0: analyse g\u00e9ospatiale<\/h3>\n

Un autre domaine complet de nos services qui implique les GAN est l\u2019analyse g\u00e9ospatiale. Pour les entit\u00e9s int\u00e9ress\u00e9es par les inspections ext\u00e9rieures, notamment les soci\u00e9t\u00e9s de d\u00e9veloppement, les exploitants de parcs nationaux, les municipalit\u00e9s, les soci\u00e9t\u00e9s p\u00e9troli\u00e8res et gazi\u00e8res, etc., nous aidons \u00e0 traduire les donn\u00e9es radar \u00e0 synth\u00e8se d'ouverture fournies par les satellites en donn\u00e9es visuelles conviviales, en niveaux de gris ou en niveaux de gris. couleur. Nos clients voient un paysage naturel ou industriel exactement tel qu\u2019il existe sur le terrain. Cette technologie permet une prise de d\u00e9cision plus rapide en utilisant des vues cartographiques qui ne n\u00e9cessitent aucune interpr\u00e9tation. De plus, les donn\u00e9es g\u00e9ospatiales peuvent \u00eatre superpos\u00e9es \u00e0 des donn\u00e9es non spatiales ou \u00e9tiquet\u00e9es. Les balises classent les objets physiques vous permettant de rep\u00e9rer rapidement les \u00e9carts, comme un objet qui n'appartient pas \u00e0 la zone, r\u00e9duisant ainsi l'effort manuel et le temps de r\u00e9ponse.<\/p>\n

Cela fonctionne parfaitement aussi bien pour les installations \u00e0 usage commercial que non commercial, emp\u00eachant les dommages physiques de se propager ou de g\u00e9n\u00e9rer un impact n\u00e9gatif.<\/p>\n

Traitement et am\u00e9lioration des images<\/h3>\n

Outre ces deux domaines assez sp\u00e9cifiques, diverses applications inter-domaines des GAN sont possibles pour diff\u00e9rentes industries.<\/p>\n

Fondamentalement, les GAN permettent la manipulation d'images sur la base de la \u00ab compr\u00e9hension \u00bb form\u00e9e du GAN de ce que devrait \u00eatre une image parfaite ou appropri\u00e9e.<\/p>\n

Par exemple, les images incompl\u00e8tes peuvent r\u00e9cup\u00e9rer leurs parties manquantes, ou les parties endommag\u00e9es d'une image (bien souvent, d'une vieille photographie ou \u0153uvre d'art) peuvent \u00eatre restaur\u00e9es. Cette technique est appel\u00e9e\u00a0peinture d'image<\/em>\u00a0et r\u00e9pond aux besoins de nombreux scientifiques, restaurateurs, particuliers et de toute personne int\u00e9ress\u00e9e par l'am\u00e9lioration d'images num\u00e9riques, purement num\u00e9riques ou comportant un artefact physique derri\u00e8re.<\/p>\n

Ensuite, les GAN am\u00e8nent les techniques connues de Photoshop et de logiciels similaires \u00e0 un nouveau niveau. Ils permettent de rendre les images floues plus nettes. Les GAN peuvent augmenter artificiellement la r\u00e9solution d'une image en ajoutant de petites parties de l'image, non tra\u00e7ables pour un \u0153il humain, en les empruntant \u00e0 une image similaire qu'ils ont pr\u00e9c\u00e9demment apprise.<\/p>\n

Les GAN peuvent non seulement ajouter des \u00e9l\u00e9ments \u00e0 une image, mais \u00e9galement supprimer et remplacer des parties de l'image par ce qui est plus appropri\u00e9. Ils peuvent effacer les taches de salet\u00e9 des copies num\u00e9riques d'anciennes photographies ou, plus important encore, effectuer des\u00a0d\u00e9bruitage<\/em>\u00a0d'images. Les enqu\u00eateurs criminels sont certainement ceux qui peuvent profiter de cette technique.<\/p>\n

G\u00e9n\u00e9ration de donn\u00e9es synth\u00e9tiques<\/h3>\n

En \u00e9tant capables de g\u00e9n\u00e9rer des donn\u00e9es visuelles, les r\u00e9seaux antagonistes g\u00e9n\u00e9ratifs aident d\u2019autres r\u00e9seaux de neurones \u00e0 apprendre et leurs cr\u00e9ateurs \u00e0 obtenir pour eux des ensembles de donn\u00e9es peu co\u00fbteux et r\u00e9alistes. L\u2019exemple le plus frappant est celui des algorithmes de reconnaissance d\u2019images int\u00e9gr\u00e9s aux voitures autonomes qui ont besoin de beaucoup de visuels pour apprendre \u00e0 naviguer en toute s\u00e9curit\u00e9 parmi la grande quantit\u00e9 d\u2019objets r\u00e9els, vivants et artificiels.<\/p>\n

Les donn\u00e9es visuelles synth\u00e9tiques peuvent \u00eatre utiles pour anonymiser les donn\u00e9es r\u00e9elles. Nous connaissons tous le probl\u00e8me de Google Street View. C'est une bonne chose quand on veut mieux conna\u00eetre un endroit \u00e9loign\u00e9, mais c'est un mal si son propre visage y est attrap\u00e9. Actuellement, Google brouille les visages et les plaques d'immatriculation, mais \u00e0 l'avenir, ce serait formidable de remplacer les vrais visages par des deepfakes : des personnes inexistantes qui ne se soucieraient pas de leur vie priv\u00e9e.<\/p>\n

Il est int\u00e9ressant de noter que l\u2019un des domaines d\u2019application des donn\u00e9es synth\u00e9tiques \u00e9tait autrefois l\u2019avant-poste le plus puissant de la cr\u00e9ativit\u00e9 humaine : la mode. Cependant, pour une raison ou pour une autre, la mode semble adopter volontiers les algorithmes d\u2019IA. Mais moins pour g\u00e9n\u00e9rer des id\u00e9es compl\u00e8tement nouvelles. \u00c0 l\u2019instar des cr\u00e9ateurs de jeux vid\u00e9o, les cr\u00e9ateurs de mode font appel \u00e0 l\u2019IA pour imiter le comportement naturel des v\u00eatements sur un corps humain. Cela permet de pr\u00e9dire la popularit\u00e9 des nouveaux v\u00eatements, car non seulement leur look compte pour les clients, mais aussi la fa\u00e7on dont le tissu repose sur leur corps.<\/p>\n

Encodage et d\u00e9codage des donn\u00e9es<\/h3>\n

Nvidia a propos\u00e9 une belle am\u00e9lioration pour\u00a0utilisateurs de visioconf\u00e9rence<\/a>. Vous savez sans doute combien il est \u00e9trange de ne pas croiser le regard de son interlocuteur lors d'une visioconf\u00e9rence pour la simple raison que nos webcams ne sont jamais plac\u00e9es au milieu de l'\u00e9cran, \u00e0 l'endroit que l'on cherche naturellement \u00e0 regarder. Nvidia a d\u00e9velopp\u00e9 une technique qui permet de transformer les images de votre cam\u00e9ra de l'autre c\u00f4t\u00e9 de l'appel et de vous faire regarder dans les yeux de votre interlocuteur.<\/p>\n

Cela signifie non seulement une communication humaine meilleure et plus naturelle, mais aussi une charge moindre pour les \u00e9quipements de communication. Au lieu de transmettre l\u2019int\u00e9gralit\u00e9 de la s\u00e9quence tout au long de l\u2019appel, votre image n\u2019est transmise qu\u2019une seule fois. Ensuite, seuls quelques points de r\u00e9f\u00e9rence sur votre visage sont suivis pour capturer votre mimique. Votre expression faciale est ensuite reconstruite \u00e0 l\u2019autre bout du fil. Cette m\u00e9thode r\u00e9duit la quantit\u00e9 de charge utile transmise dans les deux sens, qui consommait auparavant une \u00e9norme bande passante et des capacit\u00e9s de calcul.<\/p>\n

Conclusion<\/h3>\n

Chez AI Superior, nous surveillons constamment les derni\u00e8res tendances en mati\u00e8re d\u2019apprentissage automatique. Nos clients nous fournissent les meilleurs exemples de la fa\u00e7on dont l\u2019IA et le traitement d\u2019images remod\u00e8lent nos vies, faisant de ce monde un endroit plus s\u00fbr o\u00f9 vivre. Nous sommes pr\u00eats \u00e0 partager notre expertise dans l\u2019application des GAN aux soins m\u00e9dicaux et \u00e0 la recherche ainsi qu\u2019\u00e0 l\u2019analyse g\u00e9ospatiale et \u00e0 d\u2019autres industries.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Recently, machine learning models confidently stepped into a new phase of their evolution. Originally, they emerged as classifiers and predictors, but now they can generate completely new data on their own. That was made possible through extending unsupervised learning into generative modeling which can be applied to visual data. 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