Intervenante : Delphine Groll, Co-founder at Nabla / co-fondatrice de Nabla
Pour clôturer cette dixième édition des NPDJ, Delphine Groll propose au public de « décoller pour un nouveau monde : le monde des GAN ».
Delphine Groll présente les trois domaines sur lesquels elle travaille dans le monde de l’intelligence artificielle : le reinforcement learning, la communication NLP (natural language processing), et les GAN (generative adversarial network), qui concernent tout ce qui tourne autour de la créativité.
Ce sont les GAN que Groll présente aujourd’hui : « Ce sont des modèles qui permettent de générer de nombreuses formes de contenus (audio, textes, images…) et de créer de nouvelles formes de contenus. »
Les GAN sont encore loin d’être utilisés par les médias à ce jour, mais Groll précise : « Si vous interrogez un ingénieur en machine learning, il va vous dire que c’est le truc le plus cool du moment. »
La métaphore du faussaire de billets
Difficile d’expliquer le fonctionnement des GAN en quelques minutes. « C’est l’entraînement non supervisé de deux réseaux de neurones », énonce d’abord Delphine Groll.
La métaphore du faussaire de billets qu’elle propose ensuite donne une explication plus imagée du fonctionnement des GAN : un générateur et un détecteur interagissent comme un faussaire de billets et un policier. « Le policier va essayer de détecter les fausses liasses de billets faites par le faussaires. Il va trier les billets qui vont lui paraitre réels, et renvoyer au générateur (le faussaire) celles qui lui paraissent fausses. Mais certains types de billets ont trompé le policier, et le générateur va apprendre à créer des billets de plus en plus réalistes », explique Delphine Groll.
Dans la vraie vie, les GAN peuvent servir dans les domaines de la publicité, des arts, des médias… Groll donne l’exemple d’une vidéo de danseuse professionnelle, donnée comme image-cible, qui permet de transformer l’image source de deux danseurs amateurs. Résultat : les danseurs amateurs dansent comme la danseuse professionnelle. Le public est impressionné.
Quid de l’utilisation des GAN dans le monde du journalisme ? « On peut imaginer que ce processus puisse aider des journalistes sur des contenus assez simples pour qu’ils puissent se concentrer plus sur l’investigation », se réjouit Groll.
Ces GAN peuvent faire craindre la production de fausses informations, comme de fausses vidéos mettant en scène des hommes politique de façon très réaliste.
Aux #NPDJ, un exemple de fake video grâce à l'intelligence artificielle…un réalisme effrayant pic.twitter.com/i4CVFyJOm0
— David Pauget (@DavidPauget) December 10, 2018
Mais la co-fondatrice de Nabla tient à relativiser l’importance des GAN à ce jour : « Il y a beaucoup de limites aux GANs, il y a encore des balbutiements, les modèles ne sont pas encore arrivés à ce stade de maturité et il faut limiter aussi leur importance. » Elle finit par rappeler que « derrière ces réseaux, il y a des hommes. Et on a aujourd’hui les composantes pour que les fake news ne se développent pas. » Elle préfère voir les GAN comme un « outil de création, d’invention et d’optimisation du métier de journaliste ».
Crédits photo : Ulysse BELLIER