Dans le but de créer des images par l’intermédiaire de l’intelligence artificielle, il existe divers outils et méthodes. La création d’images avec l’intervention de l’IA est source de questionnements éthiques. La légalité est également une problématique qui resurgit fréquemment, notamment au niveau des droits d’auteur et de l’utilisation des données personnelles. Découvrez comment l’IA génère des images tout en permettant aux utilisateurs d’explorer de nouveaux styles. Elle permet encore d’envisager une automatisation de certaines tâches créatives.
L’impact de l’essor de l’intelligence artificielle dans la création d’images
L’essor de l’intelligence artificielle a eu un impact étonnant sur la création d’images. De nombreuses perspectives ont émergé en termes de créativité. Les techniques déployées par l’IA permettent de générer des images réalistes d’après des bases de données. En fonction de sa programmation, l’IA peut apprendre à partir d’ensembles hétéroclites. Elle reproduit alors des motifs, des textures ou encore des détails d’une grande précision.
Elle peut s’adapter aux évolutions des différents systèmes. Grâce à l’IA, il est possible d’automatiser certaines tâches de conception créative. Ainsi, elle peut créer de manière automatique des paysages, des objets et même des visages. Les créateurs de contenus visuels gagnent ainsi beaucoup de temps. Les designers sont libres d’explorer d’autres horizons grâce à l’IA.
L’intelligence artificielle offre de nouveaux moyens d’interaction avec les images. En effet, il est plus facile de rechercher des contenus similaires et de modifier en temps réel certains détails. Les opportunités sont augmentées en termes de création visuelle.
Les différentes technologies pour générer des images via l’intelligence artificielle
Il existe deux types de technologies qui permettent de générer des images par le moyen de l’intelligence artificielle. La génération d’images basée sur les réseaux de neurones génératifs antagonistes (GAN) et la génération d’images basée sur les réseaux de neurones convolutionnels (CNN).
Les réseaux de neurones génératifs antagonistes GAN
Les GAN (Generative Adversarial Networks) sont des réseaux de neurones dits profonds. Ils se composent de deux parties. La partie générateur produit des images synthétiques via des bruits aléatoires. La partie discriminateur se charge de distinguer les images produites par le générateur des images réelles, téléchargées sur le Web. Le but du générateur est de gagner en compétences pour induire en erreur le discriminateur. Ainsi, la mise en opposition des deux parties du GAN permet d’obtenir des contenus visuels de plus en plus réalistes.
Les réseaux de neurones convolutionnels (CNN)
Les CNN (Convolutional Neural Networks) sont spécialisés dans la classification d’images, mais aussi dans la génération d’images. Les réseaux de neurones convolutionnels s’entraînent à partir d’images réelles. Elles sont modifiées pour créer de nouvelles images via des blocs résiduels, des couches de normalisation ou encore des couches transposées.
Le processus de création d’images par l’IA
Plusieurs étapes caractérisent la génération de contenus visuels. La première consiste à collecter des données dites d’entraînement. En effet, l’IA doit disposer d’un vivier de données assez diversifié pour s’entraîner à produire des contenus. En général, ledit vivier est composé d’images qui existent déjà. Un grand travail de fond est effectué par les programmateurs de l’IA en amont.
Le choix du modèle d’IA dépend essentiellement de l’objectif des programmateurs. Ils choisissent entre les réseaux de neurones génératifs antagonistes (GAN) et les réseaux de neurones convolutionnels (CNN). Comme évoqué précédemment, ce sont les deux architectures les plus courantes.
Une fois le modèle sélectionné, il convient d’entraîner l’IA pour que les concepteurs puissent affiner les différents paramètres. Elle est évaluée pour vérifier sa capacité à produire des contenus visuels de qualité. Des métriques d’évaluation servent d’étalon. Des ajustements sont réalisés tout au long du processus pour améliorer les performances de l’IA.
Lorsque le modèle est suffisamment éprouvé, il est considéré comme apte au service. Les utilisateurs peuvent alors susciter les services de l’IA pour produire des contenus visuels. Ils renseignent une entrée spécifique : bruit aléatoire, prompt textuel, etc. L’IA utilise ses apprentissages dans le but de produire l’image que recherche l’utilisateur. Des filtres sont applicables pour définir avec précision certaines caractéristiques des images générées.
L’intelligence artificielle progresse de jour en jour. Son impact sur la création d’images est en développement perpétuel. En effet, des recherches complémentaires permettent d’améliorer la qualité et la fidélité des contenus visuels produits par l’IA. Elle offre un potentiel créatif incommensurable pour les designers. L’expression artistique prend de nouvelles formes. C’est encore une source d’opportunités pour les experts SEO (Search Engine Optimization). Ces spécialistes du référencement naturel travaillent à améliorer le positionnement des contenus rédactionnels sur les moteurs de recherche. Cette tâche est très chronophage et à celle-ci peut s’ajouter la recherche de contenus visuels. Avec l’IA, le gain de temps est optimal.
