Déflouter une photo avec l'IA

[rol007]

Avant 2022, photoshop avait un outil qui n'existe plus aujourd'hui.

https://helpx.adobe.com/be_fr/photoshop/using/reduce-camera-shake-induced-blurring.html

Aujourd'hui il y a Topaz Photo AI (successeur de Sharpen AI) : Il utilise des modèles d'IA spécifiques pour détecter et inverser la trajectoire du mouvement. Je suppose qu'il n'emprunte pas les détails manquants à d'autres images existantes...

[claude 92]

AI ? c'est génial !
(Crop d'une vieille photo très détériorée)

[Gérard B.]

Donnez des exemples.

Mon ragot de bistro

[dio]

Je continue à penser que s'entraîner sur les milliards d'images visibles sur Internet n'est absolument pas du vol ni du pillage.

Ben si ils font du pognon en volant l'intelligence d'autrui.

[dio]

La réalité du monde est partiellement inaccessible

Je rigole.Jusqu'ici Dieu donnait accès la réalité inaccessible.
Maintenant l'IA s'en occupe.

L'IA c'est Dieu.

[egtegt²]

Je continue à penser que s'entraîner sur les milliards d'images visibles sur Internet n'est absolument pas du vol ni du pillage.

Tout écrivain, avant d'écrire un livre, s'est entraîné pendant des années à développer ses compétences littéraires en lisant des milliers de livres et en s'en inspirant pour ses propres essais littéraires. Personne ne l'accuse pour autant de vol ou de plagiat.

S'il copie trop ouvertement la trame narrative d'un roman déjà publié, dans ce cas, il peut être poursuivi pour plagiat, mais s'il s'inspire des trames d'une dizaine de romans pour écrire le sien, on dira peut-être qu'il s'en est inspiré, mais c'est tout.

Voila pourquoi à mes yeux, même les images générées par prompts ne sont pas des vols ni du plagiat.

Cela fait certainement du tort à ceux qui vivaient de ces créations, mais c'est juste l'évolution technologique qui rend certains secteurs de production moins rentables.

Tu oublies de préciser qu'en général l'écrivain a acheté les livres qu'il a lus, ou au moins il les a lus dans une bibliothèque qui les a achetés.

[jenga]

Et aussi, l'apprentissage des IA actuelles diffère de celui des humains.

Tu montres une poule ou un canard à un enfant et c'est fini, il saura reconnaître les poules et les canards vus sous n'importe quel angle. Il n'a pas besoin pour cela d'exploiter toutes les images du web avec leurs textes associés  (eux aussi protégés par droit d'auteur).

Cet apprentissage "one shot" n'est pas celui des IA "image" actuelles.

[egtegt²]

Et aussi, l'apprentissage des IA actuelles diffère de celui des humains.

Tu montres une poule ou un canard à un enfant et c'est fini, il saura reconnaître les poules et les canards vus sous n'importe quel angle. Il n'a pas besoin pour cela d'exploiter toutes les images du web avec leurs textes associés  (eux aussi protégés par droit d'auteur).

Cet apprentissage "one shot" n'est pas celui des IA "image" actuelles.

Je ne pense pas que ça soit si simple que ça. Un humain apprend plus vite qu'une IA mais je doute qu'après une seule et unique vue d'une poule un très jeune enfant soit capable d'en reconnaître une autre dans toutes les situations.

[jdm]

 Surtout qu'il ne faut pas confondre poule et poule ...

[jenga]

Pourtant, la capacité des humains à apprendre / reconnaître / généraliser à partir de quelques, voire une seule expérience est reconnue, aussi bien dans le domaine neuro / bio que dans celui celui du machine learning, où c'est un objectif majeur.

Henning Tiedemann et al. dans "One-Shot Generalization in Deep Generative Models":
"Humans have an impressive ability to reason about new concepts and experiences from just a single example. In particular, humans have an ability for one-shot generalization: an ability to encounter a new concept, understand its structure, and then be able to generate compelling alternative variations of the concept."

Soit à peu près:
"Les humains possèdent une capacité impressionnante à raisonner sur de nouveaux concepts et expériences à partir d'un seul exemple. En particulier, ils ont une aptitude à la généralisation instantanée : la capacité de découvrir un nouveau concept, d'en comprendre la structure, puis de générer des variantes convaincantes de ce concept."

Exemples parmi beaucoup de publis de chercheurs travaillant sur ce sujet:

biologie / neurologie:
"Neural and Computational Mechanisms Underlying One-shot Perceptual Learning in Humans"
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.05.09.635727v1.full

"One-shot generalization in humans revealed through a drawing task
https://elifesciences.org/articles/75485

Machine learning:
"Human-like generalization in one-shot generative models"
https://arxiv.org/abs/2205.10370

"One-Shot Generalization in Deep Generative Models"
https://proceedings.mlr.press/v48/rezende16.pdf

[Tonton-Bruno]

Je viens de regarder une vidéo que j'ai trouvé intéressante.

Comme ça dure 30 minutes, j'ai demandé à ChatGpt d'en faire un résumé détaillé, que je poste icic.

📦 2. Pourquoi les géants de l'IA pillent tout

Un modèle d'IA dépend de 3 choses :

La quantité de données

La diversité linguistique

La qualité

Internet public (Wikipedia, sites, forums) ne suffit plus.
Tous les modèles se ressemblent si on n'utilise que ça.

Donc les géants sont allés chercher :

Twitter / X

Reddit

YouTube

Les livres

Les journaux

Les films

Les podcasts

Souvent sans autorisation.

Ils ont aussi :

aspiré les prompts et réponses de ChatGPT

pour entraîner des concurrents (ex : Grok de Musk)

🎨 3. La preuve dans les images et les films

Les modèles comme Midjourney arrivent parfois à recréer exactement une image d'un film (Avengers, etc).

Des gens ont testé :

Pause sur un film

Description de la scène

L'IA recrée quasiment la même image

👉 Cela suggère fortement que les films ont été directement utilisés pour l'entraînement.

⚖️ 4. Pourquoi ils n'ont pas peur de la loi

On pourrait croire que ces entreprises risquent des procès énormes.
Mais économiquement, ça ne les gêne pas.

Exemple :
Anthropic a payé ~1,5 milliard de dollars d'amende.
Mais sa valorisation a augmenté de dizaines de milliards grâce à la data volée.

➡️ La pénalité = moins de 1 % de la valeur créée

Donc leur stratégie est :

« On pille maintenant, on paiera plus tard. »

Aux États-Unis, la mentalité est :

Mieux vaut demander pardon que demander la permission.

Et politiquement, l'IA est vue comme :

Une arme stratégique contre la Chine

Un moteur de croissance économique

Donc l'État américain laisse faire.

🤝 5. Le dilemme des médias (syndrome du prisonnier)

Les journaux, éditeurs, plateformes sont coincés :

S'ils refusent de donner leurs données

Les IA peuvent les exclure de la recherche

Ils perdent jusqu'à 25 % de leur trafic

Donc ils ont le choix entre :

Être pillés gratuitement

Ou signer un deal et toucher un peu d'argent

➡️ Le premier qui signe gagne
➡️ Les autres sont obligés de suivre

C'est exactement ce qui s'est passé avec :

Le Monde

Reddit

D'autres médias

💰 6. Combien vaut la donnée ?

La vraie bonne donnée (audio, voix, transcription, annotée à la main) coûte :

100 à 300 $ par heure

Et ce sont des licences temporaires (1 an).

Une nouvelle industrie est née :
Des entreprises achètent les données des médias,
les nettoient,
les structurent,
et les revendent à OpenAI, Meta, Google...

🏭 7. Les médias deviennent des mines de données

Les groupes médias sont en train de transformer leur contenu en :

Transcriptions

Voix séparées

Âge, émotions

Découpage des interlocuteurs

Pourquoi ?
Parce que les labos d'IA leur demandent exactement ça.

👉 Les médias deviennent des fournisseurs de datasets.

🌍 8. Le problème des langues non occidentales

L'exemple de l'arabe est frappant :

Anglais : ~95 % de précision

Arabe : jusqu'à 30 % d'erreur

Pourquoi ?
Pas de données.
Pas de transcriptions.
Pas de voix annotées.

Même avec de l'argent, tu ne peux pas créer ça rapidement :
Il faut des années de collecte humaine.

🆓 9. Pourquoi ChatGPT est gratuit

Le modèle freemium existe pour 3 raisons :

Tester le produit

Attirer les utilisateurs

Récupérer leurs données

Si tu autorises l'entraînement :

Le service coûte 30 à 50 % moins cher

👉 Tu paies avec tes données.

📞 10. L'IA en entreprise : surveillance totale

Dans les appels commerciaux :

L'IA analyse :

La voix

L'émotion

Le risque que le client parte

Elle dit en direct :

« Arrête de parler »
« Laisse un silence »
« Le client est énervé »

Résultat :

–35 % de départ clients

+12 % d'upsell

🧩 11. Qui va gagner la guerre de l'IA ?

Le public pense : OpenAI

Mais Jean-Louis explique que le vrai jeu est un Rubik's cube :

OpenAI perd ~50 milliards par an.
Google est rentable.

👉 Sa conclusion :

Google va gagner.

[Alain c]

Merci tontonpour cette analyse détaillée.

[jenga]

Oui, lien très intéressant.

[Tonton-Bruno]

Une autre vidéo qui appréhende la problématique de l'IA sous un autre angle, peut-être encore plus inquiétant.

Comme précédemment, j'ai demandé un résumé à ChatGPT, mais je recommande néanmoins de regarder la vidéo, certes un peu longuette, mais très instructive.

1. L'IA est-elle une bulle spéculative ?

Une bulle spéculative, c'est quand le prix d'un actif (actions, entreprises...) est bien plus élevé que ce que son activité réelle permet de justifier.

Pour l'IA, les marchés boursiers sont aujourd'hui à des niveaux de valorisation historiquement extrêmes :

Le ratio price/earning (valeur en bourse ÷ bénéfices actuels) des grandes entreprises US est au plus haut de l'histoire,

comparable à 1929 ou à la bulle internet de 2000.

👉 Cela suggère fortement une bulle, mais ce n'est pas une preuve :
les investisseurs parient que les bénéfices futurs de l'IA seront gigantesques.

💰 2. Mais... comment l'IA est censée rapporter de l'argent ?

Deux modèles principaux :

1. Abonnements / pubs (ChatGPT, Gemini, etc.)

Problème :
les utilisateurs intensifs coûtent plus cher que ce qu'ils paient.

2. IA pour entreprises (automatiser le travail)

On promet des gains de productivité, mais :

les études sont contradictoires,

les gains sont faibles ou inexistants dans beaucoup de cas.

👉 Aucun modèle économique solide n'est encore prouvé.

🏰 3. Pourquoi les géants du numérique gagnent (peut-être) mais pas les startups

Les grandes fortunes du numérique (Microsoft, Google, Amazon...) reposent sur des monopoles, obtenus de deux façons :

a) Enfermement propriétaire

Ex : Windows, Google, Apple...
Quitter leur écosystème coûte extrêmement cher.

Les IA intégrées à ces plateformes (Copilot, Gemini...) peuvent profiter de ça.

Mais ChatGPT, Claude, Mistral... :

sont juste des apps interchangeables,

on peut migrer facilement vers un concurrent.

👉 Pas de monopole → pas de profits garantis.

b) Effet de réseau

Ex : YouTube, Instagram, Uber
Plus il y a d'utilisateurs, plus la plateforme devient incontournable.

Les chatbots ne connectent pas les utilisateurs entre eux, donc :

pas d'effet de réseau,

pas de domination naturelle.

💣 4. Si la bulle éclate, est-ce dangereux pour l'économie mondiale ?

Tout dépend de qui finance l'IA.

Pour l'instant :

Ce sont surtout les géants de la tech (Apple, Meta, Microsoft...) qui financent :
→ leurs propres profits, pas des prêts bancaires
→ donc risque limité pour l'économie globale.

Mais...

Ils commencent à utiliser de plus en plus :

des obligations,

du private credit (fonds privés qui prêtent hors régulation bancaire).

👉 Comme en 2008, si ce système opaque explose,
les banques pourraient être touchées → crise mondiale possible.

🧑�🏭 5. L'IA et le travail : ce n'est pas la libération promise

Contrairement au discours magique :

"L'IA va nous libérer du travail pénible"

En réalité, on observe :

moins d'embauches de juniors,

des humains relégués au rôle de surveillants de machines,

une taylorisation du travail intellectuel
(découper les tâches pour rendre les travailleurs remplaçables).

Comme Uber avec le GPS :

les chauffeurs sont "augmentés",

mais deviennent facilement remplaçables,

donc moins payés.

🌍 6. L'IA repose déjà sur une exploitation massive

Derrière les IA :

des centaines de milliers de travailleurs au Sud global,

qui gagnent parfois 1€ pour 3 heures de travail,

pour trier, noter, corriger des données.

Ils entraînent ChatGPT, Google, Amazon dans :

des conditions précaires,

sans protection sociale,

parfois exposés à des contenus traumatisants.

👉 L'IA n'est pas "automatique" :
elle repose sur une main-d'œuvre invisible et exploitée.

🧠 7. L'IA et la démocratie

Les IA peuvent :

influencer les opinions,

générer du contenu politique,

amplifier la désinformation.

Mais le vrai danger est ailleurs :
👉 Les algorithmes de recommandation (TikTok, YouTube, X...)
décident ce que vous voyez.

Ils favorisent :

ce qui génère de l'émotion,

de la colère,

du complotisme,

car ça retient l'attention.

L'IA amplifie donc un problème déjà existant :
le contrôle privé de l'information publique.

🎯 Conclusion

✔️ L'IA est une technologie réelle et puissante
❓ Mais son modèle économique est fragile
⚠️ Et sa financiarisation ressemble beaucoup à une bulle

Si elle éclate :

ça fera mal aux États-Unis,

le risque mondial dépendra du rôle des banques et du crédit.

Pendant ce temps :

le travail se précarise,

la démocratie se fragilise,

et une main-d'œuvre invisible paye le prix du "miracle technologique".

👉 L'enjeu central n'est pas "faut-il l'IA", mais :
qui la contrôle, qui en profite, et comment on la régule.