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| Le modèle Parti permet aux utilisateurs de créer des images sur la base d’invites de texte intégrées. |
| Photo : CTV/CVN |
Le Dr. Luong Minh Thang, 34 ans, est le seul Vietnamien du groupe de recherche clé sur le modèle d’intelligence artificielle (IA) Parti (Pathways Autoregressive Text-to-Image). Ce travail a été dévoilé en 2021 par Google.
Le langage est l’un des éléments fondamentaux de la communication humaine, et c’est grâce à la meilleure compréhension de celui-ci que l’IA Parti obtient de si bons résultats dans la création d’images à partir de textes. Grâce à elle, les utilisateurs peuvent désormais transformer leurs propres idées créatives en image. “C’est un grand progrès réalisé grâce à l’IA”, a estimé M. Thang.
Progrès technologique
Il a partagé que les modèles d’IA actuels sont appliqués dans les langages via des modèles de chatbot capables d’interagir avec l’Homme par messages textuels. Dans le domaine des images, l’IA peut reconnaître des objets dans les images. “Si nous combinons ces deux éléments pour transformer le langage textuel en images, cela créera un modèle d’IA très moderne, pouvant soutenir efficacement les personnes dans le domaine de la création d’images”, a-t-il souligné, en parlant de la raison pour laquelle le modèle Parti a été créé.
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| Le Dr. Luong Minh Thang. |
Le générateur Parti permet de créer des images exactement telles que décrites et souhaitées par l’utilisateur. Dans l’avenir, il sera un outil efficace pour les personnes spécialisées dans la création d’images telles que les artistes, photographes, créateurs de mode, graphistes, etc. Lorsqu’elles auront des idées, il leur suffira de décrire celle-ci de manière suffisamment détaillée, et l’IA fera le reste.
L’IA Parti commence par convertir une collection d’images en une séquence d’entrées de code, semblables à des pièces de puzzle. La commande textuelle de l’utilisateur est ensuite traduite à l’aide de ces séquences de code, créant une nouvelle image. Ceci est important pour l’approche car cela facilite le traitement des commandes longues et complexes. Il aide également à la création d’images de haute qualité. Ce modèle intègre et représente graphiquement des informations globales de manière efficace. D’autant plus qu’il rend des images hyperréalistes à partir des entrées textuelles à l’aide d’un encodeur-décodeur pouvant contenir jusqu’à 20 milliards de paramètres.
“Sur la base de données textuelles et d’images, l’IA se combinera pour créer une nouvelle photo, aidant les gens à avoir de nouvelles idées”, a dévoilé M. Thang.
Les sujets les plus représentés par le modèle Parti sont la nature, les animaux, les objets... Sur le site de Google Research, on trouve de nombreuses images créées à partir d’IA et pouvant passer pour de vraies photos.
Selon l’équipe de recherche, les images liées aux personnes sont soigneusement manipulées par l’équipe : il faut absolument éviter d’affecter négativement les communautés en termes de sexe, d’ethnie, de religion, etc. en les stigmatisant ou en reproduisant des stéréotypes.
Opportunités et risques
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L’inconvénient actuel est qu’avec des documents trop longs, apportant trop de détails ou décrivant des images contradictoires (comme une mer à côté d’un désert), l’IA peut mal interpréter, voire ne donner aucun résultat.
Le Dr. Thang a déclaré qu’à l’avenir, l’équipe surmontera cette limitation pour concevoir un modèle d’IA plus complet. L’équipe a envisagé de former l’IA afin qu’elle puisse éditer des images à la demande correspondant au mieux aux textes des utilisateurs, mais aussi rechercher et créer des vidéos à partir de nombreuses photos au contenu similaire.
Aujourd’hui, les modèles texte-image, dont Parti, présentent de nombreuses opportunités mais également des risques, notamment la reproduction de biais et de stéréotypes dans l’ensembles de données d’IA, ou le détournement de l’outil pour la génération de deep fakes avec des conséquences notables pour la sécurité, la communication visuelle, la désinformation, la créativité et l’art. Face à cette situation, le géant technologique américain Google n’a pas utilisé de texte rendu public pour la formation de l’IA. Il a aussi choisi de ne divulguer aucun des modèles, données ou codes de Parti pour des raisons de sécurité, et ce jusqu’à ce que des mesures de protection supplémentaires soient en place.
Luong Minh Thang était ancien élève en mathématiques du Lycée pour surdoués de l’Université nationale du Vietnam à Hô Chi Minh-Ville (VNU-HCM High School for the Gifted). Après avoir obtenu son bac, il a étudié l’informatique à l’Université nationale de Singapour. En 2011, il a obtenu une bourse de doctorat à l’Université de Stanford (États-Unis). En septembre 2016, il a officiellement travaillé chez Google Brain avec une expertise en apprentissage automatique et en traitement du langage naturel.
Hà An - Phuong Nga/CVN
