André Boily
Agence QMI

De l'intelligence artificielle jusque dans les cheeseburgers

De

La même image générée en 2016 et celle de 2018 (Quartz)

André Boily

Faire dessiner une image par un cerveau artificiel n'est pas chose si facile, même pour une firme comme DeepMind spécialisée en intelligence artificielle laquelle a été achetée en 2014 par Google.

Une des manières de suivre les progrès des algorithmes d'intelligence artificielle (IA) consiste à faire dessiner par une machine IA un objet - de la même façon qu'un cerveau humain peut imaginer cet objet. Ainsi, d'année en année, en demandant à la même machine IA de redessiner les mêmes objets, on peut suivre ses progrès. Et parmi ces objets, un simple hambourgeois fromagé.

Comprenez bien qu'il ne s'agit pas ici de faire produire des hambourgeois par des machines intelligentes, mais plutôt de faire comprendre à des algorithmes notre réalité.

Ces techniques d'apprentissage automatique et de neuroscience des systèmes proviennent de DeepMind, une entreprise d'intelligence artificielle appartenant à Alphabet (Google) et chargée de «résoudre les problèmes d'intelligence». Les images de cheeseburgers sont simplement le sous-produit d'un objectif plus vaste: créer un algorithme capable de générer n'importe quel type d'image lorsqu'un mot est donné. Cela pourrait être utile pour tout, de la conception du produit aux illustrations.

Rappelons que DeepMind a inauguré en octobre 2017 un centre de recherche à Montréal en collaboration avec l'université McGill.

Par essai et erreur

La technique utilisée par DeepMind n'est pas nouvelle, elle est seulement perfectionnée. C'est ce qu'on appelle un réseau contradictoire génératif (ou generative adversarial network ou GAN) inventé en 2014 par Ian Goodfellow, chercheur chez Google. L'idée de base est relativement simple : elle consiste à demander à un cerveau d'algorithmes d'essayer de générer une image et à un autre de vérifier si cette image en est une bien réelle ou fausse. Avec le second algorithme faisant office de professeur, le premier algorithme finit par apprendre ce qui semble réel de ce qui ne l'est pas, et les images résultantes s'approchent de la réalité.

Dans le cas du cheeseburger, on peut voir en photo le résultat et les progrès entre la même image générée en 2016 et celle de 2018.



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