Insolite : cette intelligence artificielle transforme les chevaux en zèbres
Un projet d'intelligence artificielle est capable de transformer, sur une photo ou une vidéo, des chevaux en zèbres, ou inversement. Celle-ci peut aussi appliquer des transformations similaires sur plusieurs images différentes. Un moyen ludique de s'intéresser aux IA.
Il n'y a pas si longtemps, on s'intéressait au fonctionnement des intelligences artificielles. Plus tard, nous nous sommes demandé si celles-ci étaient synonymes de fin de l'humanité comme le laissaient entendre de nombreuses œuvres de fiction. Or, parfois, une IA peut vraiment être axée sur des projets assez drôles.
C'est le cas notamment de celle qui nous intéresse aujourd'hui. Celle-ci est capable de détecter des chevaux sur images afin de les transformer... en zèbres. C'est en effet ce qu'expliquent Jun-Yan Zhu et Taesung Park de l'Université de Californie à Berkeley dans un article scientifique disponible dans les archives d'arXiv (PDF).
Leur projet repose sur un concept de « cycle constant ». Autrement dit, chaque transformation appliquée sur une image ou une vidéo est réversible. L'intelligence artificielle est ainsi capable transformer un cheval en zèbre ou vice-versa. Mais celle-ci ne s'arrête pas là. Elle peut également avec les saisons en altérant une photo prise en hiver pour faire croire qu'elle a été réalisée en été, ou inversement. L'IA s'amuse aussi à transformer les clichés en tableaux.
https://www.youtube.com/watch?v=9reHvktowLY
Par ailleurs, l'intelligence artificielle est aussi en mesure d'améliorer l'esthétique d'une image en renforçant l'intensité des couleurs et le contraste.
Quelle que soit la transformation appliquée par l'intelligence artificielle, cette dernière applique toujours la même méthode et s'adapte simplement au contexte et à la tâche qui lui est demandée. Ces recherches ne montrent pas évidemment tout le potentiel des IA, mais elles ont le mérite de proposer une manière fun de s'y intéresser.
Par ailleurs, le procédé n'est pas encore parfait. Si certains résultats sont bluffants, d'autres sont clairement ratés, mais toujours bien drôles à regarder, comme l'exemple ci-dessous qui nous a bien fait marrer.
Si le projet vous intéresse, vous pouvez vous plonger dans le code disponible sur GitHub.