4.1 Comment l'IA peut générer de nouveaux contenus ?

L'IA générative utilise diverses techniques pour générer du nouveau contenu de manière autonome. Voici quelques-unes des techniques qui sont employées (il en existe bien d'autres) :

1. Réseaux antagonistes génératifs (GAN, en anglais Generative Adversarial Networks)^[2] : Les GAN est une technique puissante où deux réseaux neuronaux, un générateur et un discriminateur, s'affrontent. Le générateur crée des contenus, tandis que le discriminateur tente de les différencier des contenus réels. Ce jeu constant d'amélioration mutuelle permet au générateur de créer des contenus de plus en plus réalistes.
2. Réseaux neuronaux récurrents (RNN, en anglais Recurrant Neural Network)^[3] : Les RNN sont particulièrement adaptés à la génération de texte et d'autres données séquentielles. Ils tiennent compte du contexte antérieur, ce qui les rend essentiels pour la compréhension des dépendances temporelles.
3. Transfert de style^[4] : Cette technique permet d'appliquer le style d'une œuvre à une autre. Par exemple, elle peut être utilisée pour transférer le style artistique d'une peinture célèbre à une photographie.

Ces techniques, combinées ensemble et adaptées de différentes manières, permettent à l'IA générative de créer du contenu original et diversifié, que ce soit dans le domaine du texte, des images, de la musique ou d'autres formes de médias.