Top 13 Cas d'utilisation des GAN

Bien que les GAN aient été les pionniers de nombreuses applications d'IA générative, en particulier dans la synthèse d'images et le transfert de style, la plupart des outils d'IA générative grand public s'appuient aujourd'hui sur des architectures basées sur la diffusion ou des approches connexes telles que le flow matching et les diffusion transformers (DiT).

Cependant, les GAN restent importants dans des domaines spécifiques, tels que la super-résolution, la restauration de visages, la génération de données tabulaires ou médicales synthétiques, et les applications nécessitant une inference en temps réel à faible latence.

De plus, les idées architecturales introduites par la recherche sur les GAN continuent d'influencer les nouvelles approches de modélisation générative.

Quels sont les cas d'utilisation des GAN ?

Bien que les diffusion models, les flow matching models et les transformeurs autorégressifs dominent désormais la plupart des outils d'IA générative grand public, les GAN restent utiles dans les applications où la vitesse, la génération de données synthétiques ou l'entraînement antagoniste offre un avantage pratique.

1. Données médicales/de santé synthétiques

Les GAN peuvent générer des images médicales synthétiques et des signaux qui ressemblent à de vraies données de patients, notamment :

• IRM
• TDM
• Radiographies
• Signaux ECG
• Images histopathologiques

Par exemple, un model de maladie rare peut ne pas avoir assez d'exemples réels pour entraîner un classificateur fiable. Les échantillons générés par GAN peuvent aider à augmenter la classe minoritaire et améliorer les performances du model en aval.

Cependant, les données médicales synthétiques ne doivent pas être traitées comme un remplacement direct des données cliniques. Elles doivent être validées par des experts du domaine et testées sur des tâches de diagnostic en aval.

2. Données tabulaires synthétiques

Les GAN peuvent également générer des données tabulaires synthétiques, telles que des lignes dans une base de données. Par exemple, les générateurs de données tabulaires basés sur les GAN peuvent créer des :

• Transactions financières
• Dossiers clients
• Déclarations de sinistre
• Données de risque de crédit
• Dossiers de santé
• Test datasets pour les équipes logicielles

Les models tels que CTGAN sont conçus pour gérer des types de données mixtes, y compris les variables catégorielles et continues. Cela les rend plus pratiques pour les datasets d'entreprise que les architectures GAN axées sur l'image.¹

Les données tabulaires synthétiques peuvent aider les organisations à partager des données en interne, tester des workflows d'analyse ou entraîner des machine learning models tout en réduisant l'exposition des informations sensibles des clients ou des patients. Des tests de confidentialité doivent toujours être utilisés car des models mal entraînés peuvent mémoriser des enregistrements réels.

3. Détection de la fraude et détection d'anomalies

Les GAN sont utiles dans la détection de la fraude car les datasets de fraude sont généralement très déséquilibrés : la plupart des transactions sont légitimes, tandis que les transactions frauduleuses sont rares. Les GAN peuvent aider de deux manières :

• Le générateur crée des exemples de fraude synthétiques réalistes pour améliorer l'entraînement du classificateur.
• Le discriminateur peut soutenir la détection d'anomalies en apprenant la différence entre les schémas normaux et anormaux.

Cela rend les GAN utiles dans :

• Détection de fraude à la carte de crédit
• Systèmes anti-blanchiment d'argent
• Détection de fraude à l'assurance
• Détection d'intrusion réseau
• Détection d'anomalies en cybersécurité

Par exemple, les banques et les équipes de cybersécurité peuvent utiliser l'augmentation basée sur les GAN pour créer plus d'exemples d'attaques rares ou de schémas de fraude, améliorant ainsi le rappel du model sur les classes minoritaires.

4. Génération d'images

Les réseaux antagonistes génératifs permettent aux utilisateurs de générer des images photoréalistes basées sur des descriptions textuelles spécifiques (voir Figure 1), telles que :

• Cadre
• Sujet
• Style
• Localisation.

Ce processus peut être testé avec diverses entrées antagonistes pour voir comment la génération d'images résiste à de légères perturbations dans l'entrée.

5. Traduction d'image à image

GAN crée de fausses images à partir d'images d'entrée en transformant les caractéristiques externes, telles que sa couleur, son support ou sa forme, tout en préservant ses composants internes (voir Figure 2). Cela peut être utilisé comme méthode générale d'édition d'images. Comprendre comment les GAN gèrent les entrées antagonistes dans la traduction d'images est crucial pour maintenir l'intégrité et la qualité de la sortie.

Figure 1 : Un exemple de manipulation d'attributs faciaux.²

6. Traduction sémantique d'image à photo

Les GAN peuvent transformer un domaine d'image en un autre tout en préservant une structure importante. Les exemples incluent :

• Conversion d'image jour-nuit
• Génération d'esquisse en image
• Traduction satellite-à-carte
• Amélioration d'image en faible luminosité
• Traduction de modalité médicale
• Édition d'attributs faciaux

Pour les datasets appariés, pix2pix est une approche GAN conditionnelle courante. Pour les datasets non appariés, CycleGAN peut apprendre la traduction de domaine sans nécessiter de paires d'images entrée-sortie exactes.

Figure 2 : Un exemple de traduction sémantique image-à-photo.³

7. Super résolution et restauration de visages

Les GAN peuvent améliorer la qualité des images et vidéos basse résolution en générant les détails manquants. Ceci est utilisé pour :

• Agrandissement d'image
• Restauration vidéo
• Restauration de vieilles photos
• Restauration de visages
• Suppression du bruit
• Colorisation
• Amélioration de la résolution 4K ou supérieure

Les models de super-résolution basés sur les GAN sont souvent plus rapides que les méthodes d'amélioration basées sur la diffusion car ils peuvent générer des sorties en une seule passe avant.

Par exemple, ESRGAN⁴ et Real-ESRGAN⁵ sont utilisés pour l'agrandissement d'image et de vidéo, tandis que les models de restauration de visages tels que GFPGAN⁶ utilisent des a priori basés sur les GAN pour restaurer les images faciales dégradées.

Figure 3 : Restauration d'images basée sur les GAN.⁷

8. Prédiction vidéo

Un système de prédiction vidéo avec des réseaux antagonistes génératifs est capable de :

• Comprendre les éléments temporels et spatiaux d'une vidéo
• Générer la séquence suivante sur la base de cette compréhension (comme le montre la Figure 5)
• Différencier les séquences probables et non probables

Figure 4 : Résultats de prédiction pour une division de test d'action. a : Entrée, b : Vérité Terrain, c : FutureGAN.⁸

9. Conversion de texte en parole

Les réseaux antagonistes génératifs facilitent la génération de sons de parole réalistes. Les discriminateurs agissent comme des entraîneurs qui affinent la voix en accentuant, ajustant et modifiant le ton.

La technologie de conversion texte-parole a diverses applications commerciales, notamment :

• Éducation
• Marketing
• Podcasting
• Publicité

Par exemple, un éducateur peut transformer ses notes de cours en format audio pour les rendre plus attrayantes, et cette même approche peut être utilisée pour créer des ressources éducatives pour les malvoyants.

10. Transfert de style

Les GAN peuvent être utilisés pour transférer le style d'une image à une autre, comme générer une peinture dans le style de Vincent van Gogh à partir d'une photographie de paysage (voir Figure 6).

Figure 5 : Le cycleGAN génère des designs dans le style de différents artistes et genres artistiques, tels que Monet, van Gogh, Cezanne et Ukiyo-e.⁹

11. 3D génération d'objets

La génération de formes basée sur les GAN permet la création de formes qui ressemblent plus étroitement à la source originale. De plus, il est possible de générer et de modifier des formes détaillées pour obtenir le résultat souhaité. Voir les objets 3D générés par les GAN dans la Figure 7 ci-dessous.

Figure 6 : Formes synthétisées par 3D-GAN.¹⁰

La vidéo ci-dessous montre ce processus de génération d'objets.

12. Génération vidéo

Les GAN peuvent être utilisés pour générer des vidéos, comme synthétiser de nouvelles scènes dans un film ou générer de nouvelles publicités. Cependant, ce contenu généré par GAN, appelé deepfakes, peut être difficile voire impossible à distinguer des vrais médias, posant de sérieuses implications éthiques pour l'IA générative (voir la vidéo ci-dessous).

13. Génération de texte

Avec les large language models, l'IA générative basée sur le model GAN a une gamme d'applications dans la génération de texte, notamment :

• Articles
• Billets de blog
• Descriptions de produits

Ces textes générés par l'IA peuvent être utilisés à diverses fins, telles que le contenu des médias sociaux, la publicité, la recherche et la communication.

De plus, il peut être utilisé pour résumer du contenu écrit, ce qui en fait un outil utile pour digérer et synthétiser rapidement de grandes quantités d'informations.

Outils GAN

Architecture des GAN

Les GAN fonctionnent sur une architecture à deux models enfermée dans une compétition continue : le générateur et le discriminateur.

• Générateur (Le Faussaire) : Ce réseau de neurones crée de nouvelles données (par exemple, images, texte, audio) à partir de bruit aléatoire, dans le but de produire un contenu indiscernable des données du monde réel.
• Discriminateur (Le Détective) : Il s'agit d'un réseau classificateur binaire qui examine un échantillon et décide s'il est réel (provenant du dataset original) ou faux (produit par le Générateur).

Le processus d'entraînement

Les deux models sont entraînés simultanément dans un jeu minimax. Le générateur essaie de minimiser la capacité du discriminateur à repérer les faux, tandis que le discriminateur essaie de maximiser sa précision.

Ce processus antagoniste oblige le Générateur à améliorer continuellement la qualité de sa sortie jusqu'à ce que le discriminateur puisse deviner avec une précision de 50 %, ce qui signifie que le contenu généré est très réaliste.

Pourquoi les GAN sont rapides à l'inference

Les GAN sont rapides parce que le générateur entraîné peut généralement créer un échantillon en une seule passe avant.

Les diffusion models fonctionnent différemment. Ils commencent généralement par du bruit et le débruitent itérativement en plusieurs étapes. Ce processus améliore souvent la qualité et la diversité, mais il augmente également le temps d'inference.

C'est la raison principale pour laquelle les GAN restent utiles dans les applications en temps réel et sensibles à la latence, même si les diffusion models dominent de nombreuses tâches de génération grand public.

Métriques d'évaluation des GAN

La qualité de sortie des GAN est généralement mesurée avec des métriques quantitatives et une évaluation humaine. Les métriques courantes incluent :

• Fréchet Inception Distance (FID) : Compare la distribution des caractéristiques des images générées avec les images réelles. Un FID plus faible indique généralement que les échantillons générés sont plus proches des images réelles.
• Inception Score (IS) : Mesure si les images générées sont à la fois reconnaissables et diverses. Des scores plus élevés sont généralement meilleurs, mais l'IS est moins fiable que le FID car il ne compare pas directement les images générées avec un dataset réel.
• Downstream task performance : Mesure si les données synthétiques améliorent un classificateur, un détecteur, un segmenteur ou un model de détection d'anomalies.
• Examen par des experts : Particulièrement important dans des domaines tels que la santé, la finance et la cybersécurité.

Pour les cas d'utilisation médicaux et d'entreprise, le FID seul ne suffit pas. Les données générées doivent également être testées pour les fuites de confidentialité, les biais, la similarité statistique et l'utilité dans les downstream models.

Limites des GAN et implications éthiques

Bien que puissants, les GAN présentent des inconvénients critiques et des considérations éthiques :

Limites techniques

Instabilité de l'entraînement

Les GAN peuvent être difficiles à entraîner et à configurer car ils ne convergent souvent pas. Un problème courant est les gradients évanescents, où un model apprend trop rapidement et l'autre cesse de s'améliorer.

Effondrement de mode

L'effondrement de mode se produit lorsque le réseau Générateur produit une variété limitée de sorties, se concentrant sur quelques « modes » spécifiques de la distribution des données tout en ne parvenant pas à capturer toute sa diversité.

Par exemple, un GAN entraîné sur des visages de célébrités pourrait générer une ou deux personnes d'apparence similaire.

Implications éthiques

Technologie Deepfake

La technologie Deepfake alimentée par les GAN peut créer des vidéos et des enregistrements audio hyperréalistes fabriqués d'individus disant ou faisant des choses qu'ils n'ont jamais faites.

Par exemple, les deepfakes peuvent être militarisées pour la manipulation politique, les troubles sociaux et la diffamation, la désinformation se propageant plus vite que la vérité ne peut être vérifiée. Cette capacité peut saper la confiance du public dans les médias et miner la crédibilité des preuves numériques.

Renforcement des biais

Si les données d'entraînement sont biaisées, le GAN renforcera ce biais, rendant difficile voire impossible la génération de sorties diverses et représentatives. Cela peut perpétuer les biais sociétaux dans le contenu généré.

Par exemple, si un dataset inclut principalement des visages masculins pour certains emplois, cela sera reproduit dans la génération d'images.

Pour atténuer les risques de l'IA générative, traiter les problèmes d'éthique de l'IA et s'aligner sur la conformité de l'IA, envisagez de mettre en œuvre des principes d'IA responsable, d'adapter des plateformes d'IA responsable, et d'adopter des outils de gouvernance de l'IA.

Coût et ressources pour le déploiement

Développer et déployer une application GAN est gourmand en ressources en raison du processus d'entraînement exigeant.

• Matériel : L'entraînement nécessite des GPU haut de gamme (par exemple, NVIDIA Blackwell B200 ou H100/H200, avec la plateforme Rubin de nouvelle génération prévue pour 2026) avec une VRAM importante. L'entraînement d'un model avancé comme StyleGAN peut prendre des semaines sur du matériel puissant.
• Coûts du Cloud : L'exécution de ces models sur des plateformes Cloud (AWS, Azure, GCP) peut coûter des centaines de dollars par jour pendant les périodes d'entraînement intensif.
• Expertise : Un facteur de coût majeur est la nécessité de faire appel à des ingénieurs ML hautement spécialisés pour gérer le processus d'entraînement complexe et atténuer les problèmes.

L'avenir des GAN

Cette expansion rapide est motivée par la demande croissante de données synthétiques de haute qualité pour augmenter les training sets d'autres models d'IA. En raison de problèmes de rareté des données, les GAN peuvent fournir un moyen de protéger les informations sensibles, en particulier dans des domaines comme la santé et la finance, où la confidentialité est primordiale.

Avancées dans l'architecture

La recherche en cours continue de repousser les limites des capacités des GAN, avec le développement d'architectures plus stables et polyvalentes. Au-delà du GAN Vanilla fondamental, plusieurs variantes notables ont émergé pour résoudre des problèmes spécifiques :

• StyleGAN : Cette architecture est réputée pour sa capacité à générer des images photoréalistes très détaillées et contrôlables, en particulier des visages humains qui n'appartiennent pas à de vraies personnes.
• CycleGAN : Une architecture révolutionnaire pour la traduction d'image à image non appariée, qui peut convertir des images d'un domaine à un autre (par exemple, transformer une photo de cheval en zèbre) sans nécessiter de paires d'entraînement appariées.
• GAN conditionnels (cGANs) : Ces architectures introduisent le concept de « conditionnalité », permettant une génération de données ciblée en fournissant des étiquettes de classe ou d'autres informations auxiliaires à la fois au générateur et au discriminateur. Cela permet à un utilisateur de spécifier le type de sortie qu'il souhaite générer, comme une image d'un objet spécifique.
• Model hybride : Une direction de recherche émergente clé implique l'intégration des GAN avec d'autres architectures d'IA avancées. Cette approche de model hybride est une frontière stratégique pour combiner les forces uniques de différentes architectures afin de s'attaquer à des problèmes plus complexes et multi-modaux.
  • Par exemple, combiner la puissance générative des GAN avec l'intelligence séquentielle des réseaux Long Short-Term Memory (LSTM) peut permettre la génération de données séquentielles réalistes, telles que les mouvements de prix des actions ou le dialogue humain.

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Comparer les generative models

Le choix d'un generative model pour une application spécifique est régi par un compromis fondamental entre la qualité de sortie, la stabilité de l'entraînement et la vitesse de génération. Aucune architecture unique n'excelle dans les trois domaines, ce qui oblige à une décision stratégique basée sur les exigences de la tâche.

GANs vs. VAEs

Les Autoencodeurs variationnels (VAEs) sont une autre classe importante de generative models qui diffèrent fondamentalement des GAN par leur architecture et leur objectif d'entraînement.

Différences architecturales

• VAEs : Les VAEs se composent d'un réseau encodeur et d'un réseau décodeur. L'encodeur compresse une entrée en une représentation latente probabiliste. Le décodeur reconstruit ensuite un nouvel échantillon de données à partir de cet espace latent. L'objectif du model est de maximiser la vraisemblance des données d'entrée tout en s'assurant que les variables latentes sont conformes à une distribution a priori.

Forces et faiblesses

• Avantages : Les VAEs sont connus pour leur stabilité d'entraînement et sont plus faciles à entraîner que les GAN. Leur espace latent explicite et significatif est bien adapté à des tâches comme la reconstruction et l'interpolation de données.
• Inconvénients : Un inconvénient majeur est leur tendance à produire des images floues et moins nettes.

GANs vs. diffusion models

Les diffusion models, une classe plus récente de generative models, ont rapidement gagné en importance pour leur qualité de sortie exceptionnelle et leur stabilité d'entraînement.

Différences architecturales

• Diffusion models : Les diffusion models fonctionnent via un processus en plusieurs étapes impliquant un processus de diffusion avant et un processus de débruitage inverse. Dans le processus avant, du bruit est progressivement ajouté à une image jusqu'à ce qu'il ne reste que du bruit pur. Un réseau de neurones apprend ensuite à effectuer le processus inverse, en débruitant progressivement l'image pour reconstruire les données originales.

Forces et faiblesses

• Avantages : Ils présentent une stabilité d'entraînement supérieure par rapport aux GAN car leur objectif d'entraînement n'implique pas de jeu antagoniste dynamique. Ils sont moins sujets à l'effondrement de mode et peuvent générer des sorties très diverses et de haute qualité.
• Inconvénients : Le processus de débruitage itératif les rend nettement plus lents au moment de l'inference par rapport aux GAN, qui peuvent générer un échantillon en une seule passe avant.

GANs vs. Flow Matching Models

Flow Matching (FM) est un framework de modélisation générative plus récent qui a attiré l'attention comme alternative évolutive aux diffusion models et aux GAN. Introduit pour entraîner efficacement les flux normalisants continus, le flow matching apprend un champ vectoriel qui transporte des échantillons d'une distribution simple (par exemple, le bruit gaussien) vers la distribution de données cible.

Différences architecturales

• Flow matching models entraînent un réseau de neurones pour apprendre un champ vectoriel continu qui transforme progressivement le bruit en données réelles le long d'un chemin de probabilité prédéfini. Ce framework généralise les diffusion models et les flux normalisants continus tout en permettant des choix de chemin flexibles tels que les trajectoires de transport optimal.

Forces

• Entraînement plus simple : Pas de jeu antagoniste, ce qui évite l'instabilité et l'effondrement de mode courants dans l'entraînement des GAN.
• Échantillonnage efficace : Le flow matching peut utiliser des chemins de transport optimal, ce qui crée des trajectoires plus droites du bruit aux données et nécessite moins d'étapes d'inference que les diffusion models.
• Framework unifié : Les diffusion models peuvent être considérés comme un cas particulier de flow matching avec un chemin de probabilité spécifique.
• Performance de pointe : Les generative models basés sur les flux ont obtenu des résultats solides dans divers domaines, y compris les images, la vidéo, la parole et les structures biologiques.

Faiblesses

• Complexité de mise en œuvre plus élevée : L'entraînement des flow models continus nécessite généralement de résoudre des équations différentielles pendant l'inference.
• Écosystème moins mature : Comparé aux GAN et aux diffusion models, les frameworks d'outillage et de déploiement en production sont encore en évolution.

Position dans le paysage des generative models

Les flow matching models sont de plus en plus utilisés dans les systèmes génératifs modernes car ils combinent la stabilité d'entraînement des diffusion models avec des chemins d'inference plus rapides. En conséquence, ils émergent comme un candidat solide pour les architectures d'IA générative de nouvelle génération.

Dans le même temps, d'autres paradigmes continuent d'évoluer. Par exemple, les models autorégressifs de génération d'images, tels que GPT Image 1, génèrent des images token par token de manière similaire aux large language models. Ces models démontrent que la génération autorégressive séquentielle peut également atteindre une synthèse d'images de haute qualité, offrant une autre alternative aux GAN et aux approches basées sur la diffusion.

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Liens de référence

1.

https://arxiv.org/pdf/1907.00503

2.

FAE-GAN: facial attribute editing with multi-scale attention normalization | Machine Vision and Applications | Springer Nature Link

Springer Berlin Heidelberg

3.

Full article: Generating Synthetic Space Allocation Probability Layouts Based on Trained Conditional-GANs

Taylor & Francis

4.

https://arxiv.org/pdf/1809.00219

5.

Enhance Images with Real ESRGAN | Advanced AI Super-Resolution

6.

GitHub - TencentARC/GFPGAN: GFPGAN aims at developing Practical Algorithms for Real-world Face Restoration. · GitHub

7.

[2101.04061] Towards Real-World Blind Face Restoration with Generative Facial Prior

8.

[1810.01325] FutureGAN: Anticipating the Future Frames of Video Sequences using Spatio-Temporal 3d Convolutions in Progressively Growing GANs

9.

[1703.10593] Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks

10.

[1610.07584] Learning a Probabilistic Latent Space of Object Shapes via 3D Generative-Adversarial Modeling

Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe des centaines de milliers d'entreprises (selon SimilarWeb) dont 60 % du Fortune 500 chaque mois.

Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes, Washington Post, des entreprises mondiales comme Deloitte, HPE et des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne.

Tout au long de sa carrière, Cem a exercé en tant que consultant tech, acheteur tech et entrepreneur tech. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus d'une décennie. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom tout en rendant compte au PDG. Il a également mené la croissance commerciale de l'entreprise deep tech Hypatos qui a atteint un chiffre d'affaires récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres à partir de 0 en 2 ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de la Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et détient un MBA de la Columbia Business School.

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