GAN (Generative Adversarial Network)
iaDéfinition
Architecture IA composée d'un générateur et d'un discriminateur en compétition : le générateur crée des données synthétiques, le discriminateur tente de les distinguer des données réelles.
Description
Un GAN (Generative Adversarial Network) est une architecture d'apprentissage profond où deux réseaux s'affrontent : le générateur crée des données synthétiques réalistes, le discriminateur tente de distinguer les données générées des données réelles. Cette compétition améliore progressivement les deux réseaux.
Fonctionnement
Le générateur transforme un vecteur de bruit aléatoire (latent vector) en données synthétiques. Le discriminateur est entraîné en alternance sur données réelles et générées. L'équilibre de Nash (aucun réseau ne peut s'améliorer sans que l'autre s'adapte) représente l'état optimal d'entraînement.
Points clés
- Supplanté progressivement par les diffusion models pour la génération d'images haute qualité
- Les GAN conditionnels (cGAN) permettent la génération contrôlée par label ou embedding de condition
- Les CycleGAN permettent la traduction d'image à image sans paires annotées (ex : transformation photo/peinture)
Besoin d'un expert sur ce sujet ?
Audit, pentest, conformité ISO 27001, développement IA sécurisé — demandez un devis gratuit.
Demander un devis