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 actuels reposent sur des architectures basées sur la diffusion ou des approches connexes telles que le flow matching et les transformers de diffusion (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 de santé synthétiques, et les applications nécessitant une inférence 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.

Top 13 cas d'utilisation des GAN

Alors que les modèles de diffusion, les modèles de flow matching et les transformers 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 adversarial offrent un avantage pratique.

1. Données de santé/médicales synthétiques

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

• IRM
• Scanners
• Radiographies
• Signaux ECG
• Images d'histopathologie

Par exemple, un modèle de maladie rare peut ne pas avoir suffisamment d'exemples réels pour entraîner un classifieur fiable. Les échantillons générés par GAN peuvent aider à augmenter la classe minoritaire et à améliorer les performances du modèle 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 données synthétiques :

• Transactions financières
• Dossiers clients
• Réclamations d'assurance
• Données de risque de crédit
• Dossiers de santé
• Jeux de données de test pour les équipes logicielles

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

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

3. Détection de fraude et détection d'anomalies

Les GAN sont utiles dans la détection de fraude car les jeux de données 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 classifieur.
• Le discriminateur peut soutenir la détection d'anomalies en apprenant la différence entre les motifs normaux et anormaux.

Cela rend les GAN utiles dans :

• La détection de fraude à la carte bancaire
• Les systèmes de lutte contre le blanchiment d'argent
• La détection de fraude à l'assurance
• La détection d'intrusion réseau
• La 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 motifs de fraude, améliorant le rappel du modèle 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
• Lieu.

Ce processus peut être testé avec diverses entrées adversariales pour voir comment la génération d'images se comporte face à de légères perturbations de l'entrée.

5. Traduction d'image à image

Les GAN créent de fausses images à partir d'images d'entrée en transformant les caractéristiques externes, telles que sa couleur, son médium 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 adversariales 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'image à partir de croquis
• Traduction satellite-à-carte
• Amélioration d'image en faible luminosité
• Traduction de modalité médicale
• Édition d'attributs faciaux

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

Figure 2 : Un exemple de traduction sémantique d'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 :

• Mise à l'échelle d'images
• Restauration vidéo
• Restauration de photos anciennes
• Restauration de visages
• Suppression du bruit
• Colorisation
• Amélioration de résolution 4K ou supérieure

Les modèles 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 la mise à l'échelle d'images et de vidéos, tandis que les modèles de restauration de visages tels que GFPGAN⁶ utilisent des a priori basés sur les GAN pour restaurer des 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 basée sur cette compréhension (comme illustré dans 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 texte-parole

Les réseaux antagonistes génératifs facilitent la génération de sons de parole réalistes. Les discriminateurs agissent comme des formateurs 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 engageantes, et cette même approche peut être utilisée pour créer des ressources éducatives pour les personnes malvoyantes.

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 d'un 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, Cézanne et Ukiyo-e.⁹

11. Génération d'objets 3D

La génération de formes basée sur les GAN permet la création de formes qui ressemblent davantage 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 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 médias réels, posant de sérieuses implications éthiques pour l'IA générative (voir la vidéo ci-dessous).

13. Génération de texte

Avec les grands modèles de langage, l'IA générative basée sur le modèle GAN a une gamme d'applications en génération de texte, notamment :

• Articles
• Billets de blog
• Descriptions de produits

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

De plus, ils peuvent être utilisés 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 modèles enfermés 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, visant à produire un contenu indiscernable des données du monde réel.
• Discriminateur (Le Détective) : C'est un réseau classifieur binaire qui examine un échantillon et décide s'il est réel (provenant du jeu de données original) ou faux (produit par le Générateur).

Le processus d'entraînement

Les deux modèles 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 adversarial force le Générateur à améliorer continuellement la qualité de sa sortie jusqu'à ce que le discriminateur ne puisse deviner qu'avec une précision de 50%, ce qui signifie que le contenu généré est hautement réaliste.

Pourquoi les GAN sont rapides en inférence

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

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

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

Métriques d'évaluation des GAN

La qualité de sortie des GAN est généralement mesurée à la fois par des métriques quantitatives et par l'évaluation humaine. Les métriques courantes incluent :

• Distance de Fréchet Inception (FID) : Compare la distribution des caractéristiques des images générées avec les images réelles. Une FID plus faible indique généralement que les échantillons générés sont plus proches des images réelles.
• Score Inception (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 la FID car il ne compare pas directement les images générées avec un jeu de données réel.
• Performance de tâche en aval : Mesure si les données synthétiques améliorent un classifieur, un détecteur, un segmenteur ou un modèle de détection d'anomalies.
• Examen d'expert : Particulièrement important dans des domaines tels que la santé, la finance et la cybersécurité.

Pour les cas d'utilisation médicaux et d'entreprise, la FID seule 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 modèles en aval.

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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 échouent souvent à converger. Un problème courant est la disparition des gradients, où un modèle 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 échouant à capturer sa pleine 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 hyper-réalistes fabriqués de personnes disant ou faisant des choses qu'elles n'ont jamais faites.

Par exemple, les deepfakes peuvent être instrumentalisés à des fins de manipulation politique, de troubles sociaux et de 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 compromettre 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 jeu de données 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 arrivant en 2026) avec une VRAM importante. Entraîner un modèle avancé comme StyleGAN peut prendre des semaines sur du matériel puissant.
• Coûts du cloud : L'exécution de ces modèles 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 l'exigence d'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 ensembles d'entraînement d'autres modèles d'IA. En raison des problèmes de pénurie de 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 architecturales

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 vanille fondamental, plusieurs variantes notables ont émergé pour résoudre des problèmes spécifiques :

• StyleGAN : Cette architecture est réputée pour sa capacité à générer des images photoréalistes hautement 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 d'un 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 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.
• Modèle hybride : Une direction de recherche émergente clé implique l'intégration des GAN avec d'autres architectures d'IA avancées. Cette approche de modèle hybride est une frontière stratégique pour combiner les forces uniques de différentes architectures afin de s'attaquer à des problèmes multi-modaux plus complexes.
  • 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 d'actions ou le dialogue humain.

Comparer les modèles génératifs

Le choix d'un modèle génératif 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, forçant une décision stratégique basée sur les exigences de la tâche.

GAN vs VAE

Les autoencodeurs variationnels (VAE) sont une autre classe importante de modèles génératifs qui diffèrent fondamentalement des GAN dans leur architecture et leur objectif d'entraînement.

Différences architecturales

• VAE : Les VAE 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 modèle est de maximiser la vraisemblance des données d'entrée tout en s'assurant que les variables latentes se conforment à une distribution a priori.

Forces et faiblesses

• Avantages : Les VAE 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.

GAN vs modèles de diffusion

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

Différences architecturales

• Modèles de diffusion : Les modèles de diffusion 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, 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 adversarial 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 considérablement plus lents au moment de l'inférence par rapport aux GAN, qui peuvent générer un échantillon en une seule passe avant.

GAN vs modèles de Flow Matching

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

Différences architecturales

• Les modèles de flow matching entraînent un réseau de neurones à apprendre un champ vectoriel continu qui transforme progressivement le bruit en données réelles le long d'un chemin de probabilité prédéfini. Ce cadre généralise les modèles de diffusion 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 adversarial, 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 optimaux, qui créent des trajectoires plus droites du bruit aux données et nécessitent moins d'étapes d'inférence que les modèles de diffusion.
• Cadre unifié : Les modèles de diffusion peuvent être considérés comme un cas particulier du flow matching avec un chemin de probabilité spécifique.
• Performance de pointe : Les modèles génératifs basés sur les flux ont obtenu des résultats solides dans tous les domaines, y compris les images, la vidéo, la parole et les structures biologiques.

Faiblesses

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

Position dans le paysage des modèles génératifs

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

En même temps, d'autres paradigmes continuent d'évoluer. Par exemple, les modèles de génération d'images autorégressifs, tels que GPT Image 1, génèrent des images token par token de manière similaire aux grands modèles de langage. Ces modèles 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

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https://arxiv.org/pdf/1907.00503

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

Springer Berlin Heidelberg

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Taylor & Francis

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https://arxiv.org/pdf/1809.00219

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Enhance Images with Real ESRGAN | Advanced AI Super-Resolution

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

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[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

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[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

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe chaque mois des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55 % des entreprises du classement Fortune 500. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes et le Washington Post, ainsi que par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous trouverez d'autres entreprises et ressources réputées ayant fait référence à AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé les fonctions de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été présentés dans des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences internationales sur les technologies. Diplômé en génie informatique de l'université de Bogazici, il est également titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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