C’est une intelligence artificielle qui a imaginé ces personnes

On dirait des photos de profil, mais aucune n’est réelle. Et il suffit de bouger un curseur pour en créer de nouvelles.

Comment distinguer le vrai du faux? Le numérique a rendu la tâche ardue, mais l’intelligence artificielle (IA) risque de faire passer le « fake » à un autre niveau. Les dernières prouesses de chercheurs de Nvidia en sont la preuve, comme le rapporte le MIT Technology Review ce vendredi 14 décembre.

Leur algorithme est capable de créer des photos de personnes… qui n’existent tout simplement pas. Et le résultat est bluffant de réalisme, bien plus proche de la réalité que leurs derniers travaux, en avril dernier, déjà impressionnants.

Le pire, c’est que ces photos ne sont pas simplement des faux quasi parfaits. Elles sont personnalisables. Chaque image est une collection de « styles »: cheveux, pose, forme du visage, sourire, yeux, couleurs, etc.

Il est possible de demander à l’intelligence artificielle de modifier une photo en fonction de ces éléments. Sur l’image ci-dessous, la première ligne est la « source », la colonne de gauche la « destination ». L’algorithme propose, en fonction des réglages, un visage proche de la destination, mais transformé par les caractéristiques de la source. Avec des modifications plus (coarse styles) ou moins importantes (fine styles).

Bataille d’intelligences artificielles

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Pour arriver à ce résultat, les chercheurs ont utilisé une des dernières techniques d’apprentissage automatisé en vogue, les « GAN » (réseaux antagonistes génératifs). L’idée: l’IA est composée de deux réseaux de neurones indépendants, des algorithmes capables d’apprendre par répétition.

L’un est destiné à produire de faux visages en s’inspirant de millions de vraies photos, stockées dans une base de données. L’autre algorithme apprend également avec cette base de données. Mais son objectif est de décider si la photo représente une vraie personne ou est une création virtuelle.

A chaque fois que le premier algorithme créé un visage, il le soumet au second algorithme, et recommence jusqu’à réussir à le berner. Une sorte de test de Turing pour robots.

Ce procédé, qui a émergé il y a quelques années, devrait permettre de créer des personnages virtuels, par exemple pour les jeux vidéo, de manière incroyablement plus simple et réaliste qu’actuellement.

Mais les GAN posent surtout des questions éthiques et philosophies gigantesques. Cette technologie a notamment été utilisée pour créer des vidéos truquées, les deepfakes.

Plus récemment, des chercheurs et parlementaires craignent qu’elles ne perturbent de futures élections.

Moins anxiogène, mais tout aussi fou, en octobre, un tableau créé par un GAN en s’inspirant du travail de peintres célèbres a été vendu plus de 400.000 dollars, relançant le débat sur le lien entre art et intelligence artificielle.

Si beaucoup de chercheurs travaillent à améliorer ces nouveaux algorithmes, d’autres, au contraire, cherchent à trouver un moyen de repérer le vrai du faux. Par exemple, pour les deepfakes, une base de données a été créée avec les vidéos originales et celles truquées, afin d’apprendre à une intelligence artificielle à faire la différence.

Le problème, évidemment, c’est que ces intelligences artificielles utilisent des failles des GAN pour tenter de les contrer. En parallèle, les GAN, eux, s’améliorent continuellement. Un jeu du chat et de la souris qui n’en est qu’à ses débuts.

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