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En lisant ce titre, vous pourriez d’entrée vous demander : “mais à quoi cela pourrait-il bien servir ?”. Voici un premier exemple pour vous : l’identification d’un fugitif ou d’une personne kidnappée, sur la base d’une ancienne photo. En effet, il arrive parfois que les forces de police ne possèdent qu’une ancienne photo d’un individu recherché, suite à quoi des artistes et des experts du domaine, en utilisant des programmes informatiques, produisent des estimations du vieillissement du visage. Mais cette approche présente des défauts.

Aujourd’hui, les scientifiques ont exploité une intelligence artificielle avancée pour rendre le vieillissement artificiel plus réaliste que jamais. Le système en question utilise un algorithme d’IA en deux parties, appelés réseaux adverses génératifs (GAN, de l’anglais “generative adversarial networks”).

La première partie de l’algorithme s’appuie sur une image source d’un visage et produit un nouveau visage du même individu à un âge cible. Au cours de la formation, la deuxième partie compare le premier résultat à une image réelle d’une personne de ce même âge ainsi qu’à l’image originale. Le système fournit alors un retour d’information, encourageant la première partie à améliorer ses capacités.

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Démonstration des résultats de simulation du vieillissement. Les images de la première colonne sont les références. Chaque progression estime un vieillissement de 10 ans environ. Crédits : H. Yang et al., arXiv 1711.10352v1 (2017)

Par le passé, d’autres systèmes de vieillissement artificiel ont également exploité les GAN, mais celui-ci diffère en se concentrant non seulement sur la détermination de l’âge, mais également sur le maintien de l’identité de l’individu. Contrairement à d’autres, il travaille également sur le front et n’hésite pas à dégarnir la chevelure, comme le montrent les exemples ci-dessus.

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L’IA a été formée sur plus de 100’000 images provenant de deux bases de données, notamment des photos d’identité et des célébrités d’âges différents. Un programme informatique séparé a ensuite évalué le comportement de l’IA sur un nouvel ensemble d’images.

Un fait intéressant : lorsque l’IA vieillissait des photos de plus de 20 ans, de sorte que les individus de moins de 30 ans étaient censées avoir entre 50 et 60 ans sur l’image résultante par exemple, le programme informatique les estimait comme ayant en moyenne 60 ans pour les simulations basées sur des photos d’identité et 52 ans (toujours en moyenne) pour les simulations basées sur des photos de célébrités.

Les résultats de l’étude seront présentés ce mois-ci à la Conference on Computer Vision and Pattern Recognition de Salt Lake City (États-Unis).

Source : arXiv

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