J'ai découvert récemment une utilisation intéressante des réseaux de neurones utilisés dans les algorithmes d'apprentissage profond utilisés dans la reconnaissance d'image.
Ces algorithmes sont destinés à extraire d'une image ses différentes caractéristiques, afin de la décrire la plus précisément possible. Ils sont principalement utilisés pour améliorer les recherches par mot-clef.

Des chercheurs ont eu l'idée de refaire fonctionner ces algorithmes dans l'autre sens : ainsi, les données de départ sont les caractéristiques extraites de l'image d'origine et la sortie est une image "inventée" à partir de ces caractéristiques. On pourrait ainsi obtenir la représentation d'un "chat" par ces algorithmes. Le résultat serait une image totalement inventée, issue des connaissances de l'algorithme.

On peut également partir d'une image existante et lui faire faire un "aller-retour". C'est ce que j'ai fait avec quelques unes de nos dernières images.
Le résultat est étonnant, et on peut vraiment "voir" comment ces algorithmes interprètent les différentes composantes de nos images.

Vous pouvez essayer vous-même sur le site https://deepdreamgenerator.com