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</div>Vous vous rappelez peut-être de ce réseau de neurones capable de créer des photos de personnes fictives. Il y a également celui qui génère des images de chats inexistants, ou même celui qui produit des curriculum vitae imaginaire, sans oublier celui qui concocte des annonces pour biens immobiliers fictifs.
Récemment, un programmeur nommé **Aldo Cortesi** a mis au point un algorithme encore plus intrigant, capable de dessiner des silhouettes d’**animaux fictifs**. Certains d’entre eux semblent réalisables, tandis que d’autres sont d’une étrangeté totale.
Dans un article sur son projet, Cortesi a mentionné qu’il s’est inspiré des algorithmes créant des images humaines.
Il souligne : « En observant ces images, il semble évident que le réseau de neurones doit apprendre un vaste éventail de détails pour parvenir à reproduire ce que font ces systèmes. Certaines de ces notions sont assez simples, par exemple, les couleurs des yeux doivent être cohérentes. Mais d’autres éléments sont beaucoup plus complexes et difficiles à exprimer. Par exemple, quels ajustements sont nécessaires pour relier la position des yeux, de la bouche et des rides de la peau en une expression faciale unifiée ? »
Il poursuit en disant : « Bien entendu, j’anthropomorphise ici une machine statistique, et notre intuition peut nous tromper. On pourrait découvrir qu’il existe finalement peu de variations fonctionnelles et que l’espace des solutions est plus restreint que nous l’imaginons. Peut-être que ce qui est le plus fascinant, ce ne sont pas tant les images elles-mêmes, mais plutôt l’effet troublant qu’elles produisent sur nous. »
En réfléchissant aux implications de cette technologie, Cortesi a découvert une base de données nommée PhyloPic, qui compile des silhouettes d’animaux. Il s’est interrogé sur ce qui se passerait s’il utilisait ce répertoire pour entraîner un nouveau réseau de neurones conçu pour créer des designs zoologiques.
Sa curiosité l’a poussé à agir. Selon ses propres mots, il était « plutôt convaincu qu’il obtiendrait quelques belles illustrations pour décorer son mur de travail ». Il a donc modifié un code d’apprentissage automatique existant et a formé son modèle en utilisant la base de données PhyloPic. Au final, il a généré **50 000 images** qu’il a triées manuellement pour sélectionner les exemples les plus pertinents, allant même jusqu’à appliquer des filtres ou à les retourner pour des raisons esthétiques.
Le résultat est une véritable ménagerie d’organismes, oscillant entre le plausible et le cauchemardesque, rappelant les hybrides étranges du film de science-fiction **”Annihilation”** d’**Alex Garland** sorti en 2018.
Il a également créé des hominidés au look inquiétant :
Sans oublier des insectes ailés :
Et d’autres types de petites bêtes :
Sans compter des créatures qui défient, disons-le, une catégorisation facile :
Cet ensemble d’images mérite une attention particulière, et le post de Cortesi contient encore d’autres exemples des créatures grotesques générées par son algorithme.
« Développant encore plus l’inconnu, le modèle a produit des motifs abstraits étranges et des entités indéfinissables, toutes dotées d’une impression vaguement biologique, semblant véhiculer une essence de “vie” », a-t-il précisé.
À LIRE AUSSI : Zoologie générative avec des réseaux de neurones [**Aldo Cortesi**]
Pour en savoir plus sur les réseaux de neurones : Regardez une IA mourir, neurone par neurone
Sommaire
ToggleFAQ
Qu’est-ce que le modèle de Cortesi a produit ?
Le modèle a généré 50 000 images d’animaux fictifs, allant d’organismes ressemblant à des animaux connus à des créatures complètement imaginaires.
Quels types de créatures a-t-il créées ?
Cortesi a conçu une variété d’organismes, incluant des hominidés, des insectes ailés et des formes de vie qui ne se laissent pas facilement catégoriser.
Quelle est l’importance de la base de données PhyloPic ?
PhyloPic offre un large éventail de silhouettes d’animaux qui ont été utilisées pour entraîner le modèle de Cortesi, lui permettant de générer des designs zoologiques originaux.
Quelles réflexions Cortesi a-t-il sur les réseaux de neurones ?
Il souligne la complexité de la création d’images réalistes et la manière dont ces technologies peuvent affecter notre perception du monde.
Comment cette technologie pourrait-elle évoluer ?
D’éventuelles avancées dans le domaine pourraient permettre de générer des images encore plus réalistes et variées, ouvrant la voie à de nouvelles explorations artistiques et scientifiques.
