Le GAN, ou Generative Adversarial Network, est comme deux artistes qui travaillent ensemble pour créer la meilleure œuvre d’art. L’un essaie de créer l’œuvre la plus réaliste possible, tandis que l’autre joue le rôle de critique, essayant de déterminer si l’œuvre est réelle ou fausse.
Imaginez que vous ayez deux amis : l’un qui aime dessiner et l’autre qui est un critique d’art sévère. Le travail de l’artiste consiste à créer des dessins qui ressemblent à des scènes de la vie réelle, tandis que le travail du critique consiste à regarder les dessins et à décider s’ils ont l’air authentiques ou non. L’artiste et le critique se mettent constamment au défi : au fil du temps, les dessins de l’artiste s’améliorent car il apprend ce qui rend les dessins plus réalistes, et le critique devient plus doué pour repérer les défauts.
Dans le monde des ordinateurs, les GAN fonctionnent de manière similaire. Ils utilisent deux réseaux neuronaux : l’un appelé « générateur », qui crée de nouvelles données (comme des images), et l’autre appelé « discriminateur », qui évalue le degré de réalisme des données. Le générateur essaie de produire des données qui semblent réelles, et le discriminateur essaie de déterminer si elles sont fausses ou authentiques. Grâce à ce processus de va-et-vient, le générateur s’améliore au fil du temps dans la création de données réalistes.
Par exemple, un GAN peut être utilisé pour créer des photos réalistes de personnes qui n’existent pas réellement. Le générateur crée ces images, et le discriminateur les vérifie pour voir si elles ressemblent à de vraies photos. Au fur et à mesure que le GAN s’entraîne, les images générées deviennent plus convaincantes.
En termes simples, un GAN est un système dans lequel une partie essaie de créer quelque chose de réaliste et l’autre partie essaie de juger à quel point c’est réaliste. Ce défi permanent aide le système à s’améliorer et à produire des résultats plus réalistes.
