đïž IA : transformer des mots en images, le dĂ©fi !
#05 Sans stress, on déchiffre le text-to-image.
Hello, friend.
Depuis mes dĂ©buts dans la tech et lâinformatique jâapplique un process : comprendre, approfondir, se documenter, expĂ©rimenter. Dans cet ordre. Et tout ça, on va lâexplorer ensemble.
â Objectif : plus aucun secret concernant ces secteurs.
â Merci Ă toi cher lecteur, et aux premiers abonnĂ©s de cette newsletter, jâaime partager simplement ces choses avec vous tous.
â NâhĂ©sitez pas Ă me faire un retour, ce que vous aimeriez que jâaborde comme sujet, ou des questions je suis toute ouĂŻe !
Today, et oui, une autre IA, le « text-to-image ».
Tu as sĂ»rement du voir cette image du Pape en Balenciaga jâimagine ?
Comment est-ce possible ?
Je tâen dis plus par lĂ đ
Le process
Explorer : le text-to-image. âą Comprendre : câest quoi ? âąÂ Approfondir : les dĂ©fis futurs âą Conclusion : oui oui câest en 2 parties âą SâĂ©duquer : les liens & goodies
đ
Explorer
On a tous dĂ©jĂ imaginĂ© de transformer les mots en images, et facilement. Eh bien, câest possible grĂące Ă lâintelligence artificielle dite de âtext-to-imageâ. Letâs go!
đ§
Comprendre : Ă©volution et principes de base.
Imaginons, on Ă©crit un prompt (mĂȘme fonctionnement que chatGPT) « un chat noir assis sur un canapĂ© rouge ». Et hop ! LâIA te donne une image qui correspond exactement Ă ce que tu as dĂ©crit. Ceci est possible grĂące Ă des modĂšles de deep learning (de type GAN, Generative Adversarial Networks, on en parle plus bas tâinquiĂšte) : ces rĂ©seaux sont entraĂźnĂ©s sur des millions dâimages et de descriptions pour apprendre Ă crĂ©er des images Ă partir de textes. Câest le mĂȘme principe que chatGPT par exemple, mais avec des images. Et le plus cool dans tout ça, câest que cette technologie ne cesse de sâamĂ©liorer !
Les 3 choses Ă retenir
Les IA text-to-image transforment les descriptions textuelles en images visuelles.
Un modĂšle de deep learning (GAN), sont le moteur de cette technologie.
Cette technologie est en constante évolution, devenant de plus en plus précise et réaliste.
â En rĂ©sumĂ© : une IA text-to-image, propulsĂ©e par le deep learning, est une technologie Ă©mergente qui transforme les mots en images. En constante Ă©volution, elle continue de repousser les limites de lâinnovation.
đ§
Comprendre : le fonctionnement profond.
PrĂȘt Ă plonger encore plus dans le monde fascinant des IA text-to-image ? Câest parti. Pour cela, il faut comprendre deux concepts clĂ©s : les rĂ©seaux de neurones convolutifs (CNN) et les rĂ©seaux antagonistes gĂ©nĂ©ratifs (GAN). GnĂ© ? Câest quoi ? Les CNN sont comme le cerveau de lâIA, ils apprennent Ă reconnaĂźtre des patterns dans les images, un peu comme quand on apprend Ă reconnaĂźtre des visages. Les GAN, quant Ă eux, sont des duos dâIA qui collaborent en mĂȘme temps : lâun crĂ©e des images (comme un artiste) et lâautre essaie de deviner si elles sont rĂ©elles ou fausses (comme un critique dâart). En combinant ces deux technologies, on peut traduire du texte en image.
Les 3 choses Ă retenir
Les rĂ©seaux de neurones convolutifs (CNN) sont les cerveaux de lâIA qui apprennent Ă reconnaĂźtre des motifs dans les images.
Les rĂ©seaux antagonistes gĂ©nĂ©ratifs (GAN) sont des duos dâIA qui collaborent et se dĂ©fient pour crĂ©er des images Ă partir de rien.
En combinant CNN et GAN, on peut transformer du texte en image.
â En rĂ©sumĂ© : le text-to-image câest transformer des mots en images grĂące Ă lâIA. On utilise les CNN pour reconnaĂźtre des motifs dans les images et les GAN pour crĂ©er des images de toutes piĂšces. En bref, lâIA devient un artiste qui crĂ©e une image Ă partir de ta description.
đ§
Comprendre : les Ă©volutions de cette technologie
Comme on lâa vu, les IA de text-to-image, câest un peu comme si on avait un pote artiste qui dessine exactement ce quâon lui dĂ©crit, sauf que lĂ , câest un ordinateur. Au dĂ©but, câĂ©tait plutĂŽt basique, genre « dessine-moi un chat », on obtenait un truc qui ressemblait vaguement Ă un chat. Mais au fil du temps, grĂące Ă des trucs de geek comme le Deep Learning et les rĂ©seaux de neurones (tu sais, les fameux GAN et CNN), la qualitĂ© et la prĂ©cision des images se sont grandement amĂ©liorĂ©es. Maintenant, on peut dire « dessine-moi un chat noir avec des yeux verts assis sur un canapĂ© rouge », et lâIA sortira une image qui te fera dire « ouah, câest ce que jâavais en tĂȘte » !
Les 3 choses Ă retenir
LâIA text-to-image, câest comme un artiste qui dessine ce que tu dĂ©cris.
Au dĂ©but, câĂ©tait assez basique, mais grĂące Ă des technologies comme le Deep Learning, la qualitĂ© et la prĂ©cision des images ont beaucoup Ă©voluĂ©.
Aujourdâhui, on peut dĂ©crire une scĂšne complexe et lâIA sortira une image qui correspond Ă ce que tu avais en tĂȘte.
â En rĂ©sumĂ© : les IA text-to-image, câest comme un dessinateur ultra-performant. Au dĂ©but, câĂ©tait pas top, mais grĂące Ă des avancĂ©es techniques, maintenant, on produit des images ultra prĂ©cises et dĂ©taillĂ©es juste Ă partir de ta description.
đ§
Approfondir : les défis de cette IA
Nos amis CNN et GAN, ces deux outils super cool qui permettent Ă lâIA de transformer des mots en images, ont des dĂ©fis Ă surmonter. Premier dĂ©fi : la prĂ©cision. ce nâest pas toujours facile pour lâIA de comprendre exactement ce que lâon veut dire. Par exemple, si tu on lui demande de dessiner « un chat noir sur un tapis rouge », elle pourrait interprĂ©ter ça de mille façons diffĂ©rentes. DeuxiĂšme dĂ©fi : la diversitĂ©. Il existe une infinitĂ© de façons de dĂ©crire quelque chose, et lâIA doit ĂȘtre capable de comprendre toutes ces nuances. Enfin, le dernier dĂ©fi, câest lâoriginalitĂ©. On ne veut pas que lâIA se contente de recopier des images quâelle a dĂ©jĂ vues, on veut quâelle soit capable de crĂ©er quelque chose dâunique. Il y-a donc encore un peu de boulot, mais câest de plus en plus impressionnant, et on va le voir bientĂŽt !
Les 3 choses Ă retenir
La prĂ©cision : lâIA doit comprendre exactement ce que lâon dit quand on dĂ©crit une image.
La diversitĂ© : lâIA doit ĂȘtre capable de comprendre une multitude de façons de dĂ©crire quelque chose.
LâoriginalitĂ© : on veut que lâIA crĂ©e quelque chose dâunique.
â En rĂ©sumĂ© : la technologie text-to-image, câest gĂ©nial, mais il y a des dĂ©fis Ă relever : ĂȘtre prĂ©cis dans lâinterprĂ©tation du texte, comprendre diverses descriptions, et crĂ©er des images uniques. Câest un challenge, mais câest aussi ce qui rend lâIA si captivante !
đ
Analyse : premiĂšre partie et conclusion
Et voilĂ ! Nous sommes arrivĂ©s Ă la fin de la premiĂšre partie de notre voyage dans le monde de lâIA text-to-image. On a explorĂ© comment ça marche, Ă quoi ça sert et les questions que ça soulĂšve. Cette technologie a le potentiel de changer notre façon de crĂ©er, mais il y-a aussi des questions importantes sur lâimpact sur les artistes et la propriĂ©tĂ© intellectuelle.
Et maintenant ? On va faire une petite pause, sinon ça va devenir trop dense. Mais ne tâinquiĂšte pas, la semaine prochaine, on plongera encore plus profondĂ©ment dans ces questions dans la deuxiĂšme partie de notre exploration. Reste Ă lâĂ©coute !
đ€
Se documenter : goodiesânâlinks
En attendant la semaine pro, je tâinvite Ă poursuivre ton exploration :
Un article tirĂ© dâun cours dâHarvard Digital Innovation and Transformation âText to image AI - What the future holds?â par Isha Khambra, trĂšs bien expliquĂ© avec des illustrations pertinentes.
De nouveau, petite sĂ©lection de vidĂ©os TED qui mâont permis dâapprofondir avec une excellente qualitĂ© :
Fei-fei Lei - âHow weâre teaching computers to understand imagesâ
Sam Harris - âCan we build AI without losing control over it?â
Gary Kasparov - âDonât fear intelligent machines. Work with them.â
â En rĂ©sumĂ© : tu as apprĂ©ciĂ© cette premiĂšre partie de dĂ©couvertes sur lâIA text-to-image, et que cela prolonge ton objectif de lever les principaux mystĂšres concernant la tech (deuxiĂšme partie semaine pro en prĂ©paration) jâai une super news pour toi, et câest juste en dessous que ça se passeđ
Semaine pro, donc, on explore la deuxiÚme partie, puis on expérimente, dans la logique du process ! Bonne semaine !
â Un like, un ârestackâ, un pâtit comâ, ça fait toujours plaisir, et me confirme que ce que je tâapporte te convient !