Ces derniers jours, différentes réalisations de deep learning (apprentissage profond) ont été massivement relayées sur les réseaux sociaux. Vous avez peut-être découvert notamment des algorithmes permettant de générer des visages et des annonces de location de logement entre particuliers n’ayant jamais existé. Ces applications reposent sur une technologie toute récente – 2014 –, dénommée Generative Adversarial Network (GAN). Comme tout modèle de Deep Learning, elle exploite en empilement de nombreuses couches de neurones artificiels (d’où les termes « deep »/« profond »), qui permet l’extraction et la manipulation de représentations complexes issues de modalités variées (images, sons, données numériques, etc.). La particularité de cette technologie est sa capacité à générer des exemplaires fictifs d’une classe d’éléments : en quelque sorte, la machine se dote d’une imagination.

Saegus n’a pas attendu ces buzz pour développer une expertise sur ce sujet novateur garantissant de nombreux leviers de croissance. Ce dossier vise à présenter notre vision sur cette nouvelle technologie, notamment en l’inscrivant dans son contexte et en la comparant aux modèles discriminants (et non-génératifs) qui l’ont précédée dans un premier article. Nous présentons dans un second article plus en détails le fonctionnement des GANs ainsi que certaines de nos réalisations. Pour finir, un troisième article prend du recul sur ces innovations pour considérer les portées éthiques cruciales de ces changements de paradigme. Si vous voulez savoir à quoi ressembleront vos enfants, ou comment vieillira votre peau, nous vous invitons à plonger dans l’univers passionnant du deep learning et des GANs.

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