Les modèles d’IA générative sont conçus pour créer de nouveaux contenus en apprenant les motifs à partir de données existantes. Ces modèles ont la capacité de générer une large gamme de résultats, notamment du texte, des images, de la musique, des vidéos et même des objets 3D.

Les modèles d’IA générative peuvent être classés en deux grandes catégories :

1. Modèles basés sur des règles : ces modèles s’appuient sur des règles et une logique prédéfinies pour générer du contenu. Ils sont souvent plus simples et moins flexibles, mais peuvent être efficaces pour des tâches spécifiques ;
2. Modèles basés sur l’apprentissage profond : ces modèles utilisent des réseaux de neurones pour apprendre à partir de grandes quantités de données, ce qui leur permet de produire des résultats très réalistes et complexes. Ils sont plus adaptables et peuvent gérer une variété de tâches créatives ;

L’IA générative moderne repose sur des modèles basés sur l’apprentissage profond, parmi lesquels :

• Réseaux antagonistes génératifs (GANs) ;
• Autoencodeurs variationnels (VAEs) ;
• Réseaux de neurones récurrents (RNNs) & mémoire à long terme (LSTMs) ;
• Modèles de diffusion ;
• Champs de radiance neuronale (NeRFs).

Chaque type de modèle possède une architecture unique qui influence sa manière de générer du contenu, ce qui les rend adaptés à différentes applications dans le domaine de l’IA.

1. Réseaux Antagonistes Génératifs (GANs)

Les GANs se composent de deux réseaux de neurones en compétition qui s’entraînent ensemble :

• Générateur : crée des données synthétiques ;
• Discriminateur : distingue les données réelles des fausses.

Architecture des GANs

1. Entrée :

   • Le Générateur commence avec un vecteur de bruit aléatoire (espace latent) ;

2. Module Générateur :

   • Utilise des couches entièrement connectées pour transformer le bruit en caractéristiques structurées ;
   • Applique des couches convolutionnelles pour affiner le résultat (par exemple, générer une image) ;

3. Sortie Générée :

   • Le Générateur produit des données synthétiques (par exemple, une image) ;

4. Module Discriminateur :

   • Utilise des couches convolutionnelles pour analyser l’image ;
   • Applique une couche de classification pour déterminer si l’image est réelle ou fausse.

5. Entraînement Adversarial

   • Si le Discriminateur classe correctement l’image fausse, le Générateur ajuste ses paramètres pour s’améliorer ;
   • Ce processus se répète jusqu’à ce que le Générateur produise des résultats très réalistes.

Usages courants :

• Images générées par IA et deepfakes
• Génération de données synthétiques
• Transfert de style artistique piloté par l’IA

2. Autoencodeurs Variationnels (VAEs)

Les VAEs sont des modèles probabilistes qui apprennent une représentation compressée des données puis reconstruisent des variations à partir de celle-ci.

Architecture des VAEs

1. Couche d'entrée :
   • Accepte les données brutes (par exemple, une image) ;
2. Module d'encodage :
   • Compresse l'entrée dans une représentation en espace latent (espace de caractéristiques de plus petite dimension) ;
   • Utilise des couches convolutionnelles ou entièrement connectées ;
3. Espace latent :
   • Définit la distribution de probabilité des caractéristiques à l'aide de couches de moyenne et de variance ;
   • Ajoute un bruit aléatoire pour permettre des variations dans les sorties générées ;
4. Module de décodage :
   • Reconstruit les données à partir de la représentation latente ;
   • Utilise des couches de déconvolution (suréchantillonnage) pour générer de nouvelles données ;
5. Couche de sortie :
   • Produit les données reconstruites (par exemple, une version modifiée de l'entrée).

Utilisations courantes :

• Augmentation de données et génération de données synthétiques
• Génération d'images avec variations contrôlées
• Détection d'anomalies

3. Modèles basés sur les Transformers

Les transformers sont la base des modèles de texte d'IA modernes. Au lieu de traiter les données de manière séquentielle, ils analysent l'ensemble des séquences d'entrée simultanément à l'aide de mécanismes d'auto-attention.

Architecture des Transformers

1. Encodage d'entrée :
   • Convertit les mots ou tokens en représentations vectorielles ;
   • Utilise un encodage positionnel pour conserver l'ordre des mots ;
2. Module d'auto-attention :
   • Détermine quels mots dans une phrase sont importants selon le contexte ;
   • Utilise des couches d'attention multi-têtes pour une compréhension contextuelle approfondie ;
3. Réseau feedforward :
   • Traite les sorties de l'auto-attention à l'aide de couches entièrement connectées ;
   • Normalise les données avec la normalisation de couche ;
4. Couche de sortie :
   • Génère des prédictions du mot suivant ou traduit du texte selon les schémas appris.

Usages courants :

• Chatbots alimentés par l’IA et génération de texte
• Traduction automatique
• Programmation assistée par l’IA

4. Modèles de diffusion

Les modèles de diffusion constituent une nouvelle catégorie de modèles d’IA générative capables de produire des images de haute qualité et détaillées en affinant progressivement un bruit aléatoire jusqu’à obtenir des résultats structurés. Ces modèles sont particulièrement efficaces pour la photographie générée par l’IA et l’art numérique.

Contrairement aux GAN, qui reposent sur un apprentissage adversarial, les modèles de diffusion apprennent en inversant un processus de bruit — c’est-à-dire qu’ils commencent avec du bruit pur et reconstruisent lentement les images.

Architecture des modèles de diffusion

1. Processus direct (ajout de bruit) :
   • Une image réelle est progressivement corrompue par l’ajout de bruit aléatoire sur plusieurs étapes ;
   • Après un nombre suffisant d’étapes, l’image devient du bruit pur ;
2. Processus inverse (dénoyautage étape par étape) :
   • Un réseau de neurones apprend à retirer le bruit étape par étape ;
   • Chaque étape restaure des détails dans l’image ;
   • Le résultat final est une image générée en haute résolution.

Modules clés des modèles de diffusion

• Planificateur de bruit – détermine la quantité de bruit ajoutée à chaque étape ;
• Backbone U-Net – un réseau de neurones convolutifs qui apprend à dénoyer les images ;
• Module d’encodage temporel – aide le modèle à comprendre à quelle étape il se trouve dans le processus de dénoyautage.

Usages courants :

• Création d’œuvres d’art et de photographies générées par l’IA ;
• Restauration d’images (suppression du flou et du bruit) ;
• Interpolation d’images haute résolution pour la vidéo.

Comment les modèles de diffusion améliorent les GAN

Les modèles de diffusion offrent une plus grande stabilité, des résultats de meilleure qualité et une plus grande diversité que les GAN. Alors que les GAN reposent sur un apprentissage adversarial, pouvant entraîner des résultats instables et un effondrement de mode, les modèles de diffusion affinent progressivement le bruit pour obtenir des images détaillées, garantissant une qualité constante. Ils produisent également des résultats plus variés, tandis que les GAN peuvent générer du contenu répétitif. Cependant, les modèles de diffusion nécessitent des temps de calcul plus longs en raison de leur processus de débruitage étape par étape, ce qui les rend plus lents mais plus fiables pour la synthèse d’images de haute qualité.

Conclusion

L’IA générative comprend quatre principaux modèles d’apprentissage profond, chacun optimisé pour des tâches spécifiques :

• Les GAN sont spécialisés dans les deepfakes et la génération d’art par IA ;
• Les VAE sont couramment utilisés pour l’augmentation de données et la détection d’anomalies ;
• Les Transformers sont les plus adaptés à la génération de texte.
• Les modèles de diffusion offrent les images de la plus haute qualité avec un entraînement stable.

Chaque modèle présente des avantages uniques et continue d’évoluer, façonnant l’avenir de la créativité et de l’automatisation pilotées par l’IA.