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Carnet de code et de réflexions autour de l’IA générative à la française

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Discriminator (en GAN)

Dans un réseau antagoniste génératif (GAN), le discriminateur joue le rôle de détective. Lorsqu'on lui présente des images (ou d'autres données), il doit deviner lesquelles sont réelles et lesquelles sont fausses. Les images "réelles" proviennent d'un ensemble de données, tandis que les images "fausses" sont créées par l'autre partie du GAN, appelée le générateur. Le travail du discriminateur est de devenir de plus en plus performant pour distinguer le vrai du faux, tandis que le générateur essaie de devenir de plus en plus habile à créer des faux. C'est la version logicielle de l'amélioration continue d'un piège à souris.

Pourquoi est-ce important ?

Le discriminateur est important dans les GAN car il permet d'évaluer la qualité des données générées par le générateur. Sa capacité à différencier les données réelles des données générées pousse le générateur à s'améliorer constamment, ce qui conduit à la création de données générées de plus en plus réalistes. Cette dynamique d'amélioration mutuelle est au cœur du fonctionnement des GAN et est responsable de leur capacité à générer des données réalistes dans de nombreux domaines, de la génération d'images à la synthèse de voix.

Comment est-ce utilisé en 2023 ?

En 2023, les GAN sont utilisés dans une grande variété d'applications, et le rôle du discriminateur est crucial dans toutes ces utilisations. Par exemple, dans la génération d'images, le discriminateur est utilisé pour évaluer la qualité des images générées par le générateur, ce qui conduit à la création d'images de plus en plus réalistes. Dans la synthèse de voix, le discriminateur aide à produire des voix artificielles qui ressemblent de plus en plus à des voix humaines. Les GAN sont également utilisés pour la génération de texte, la modélisation 3D, et bien d'autres domaines où le rôle du discriminateur est essentiel.

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