Les erreurs de l'IA

 

Dans la première image, je trouve que les proportions des objets sont réalistes, mais dans la seconde, elles manquent de cohérence. Les objets ne s’adaptent pas au contexte des îles, à la distance entre eux ni à la perspective supposée de la caméra.

En ce qui concerne les ombres de la seconde image, chaque maison a une lumière différente, ce qui nuit au réalisme. Par contre, les matériaux des maisons semblent cohérents dans les deux images, même si dans la seconde, il est difficile de les discerner à cause de la distance. Dans la première image, que je peux observer plus en détail, les matériaux paraissent réalistes et donnent l’impression d’une vraie maison.

Cependant, il y a des éléments problématiques. Par exemple, dans la seconde image, les pierres utilisées comme chemin se trouvent sous l’eau, ce qui est très inhabituel. Pour les perspectives et les angles des structures, la première image semble plus cohérente : la construction s’adapte au terrain. De plus, comme elle a un style plus fantaisiste, les erreurs possibles sont plus acceptables. En revanche, dans la seconde image, toutes les maisons ont la même taille, même si elles sont à des distances différentes. Comme la perspective est vue d’en haut, il devrait y avoir des différences visibles dans leurs tailles et proportions. Ce qui est le plus évident, c’est l’île à l’arrière-plan : les maisons y sont plus petites, ce qui est logique avec la distance, mais elles ne respectent pas la taille générale ni leur disposition dans l’espace.

Un autre détail frappant dans la seconde image est la position des fenêtres : elles sont placées à des hauteurs différentes alors que le terrain semble plat et que les maisons sont surélevées. Cela n’a pas de sens. Par ailleurs, la structure des arbres dans cette image est très crédible.

Dans la première image, l’absence de montagne derrière la maison rend étrange la présence d’une végétation dense sur le toit. En plus, la maison est entourée par trop de végétation, ce qui semble inhabituel.

Je pense que tous ces problèmes viennent du fait que l’intelligence artificielle manque de conscience de la perfection et de la capacité à comprendre les perspectives et les contextes comme le ferait un humain. L’IA travaille avec les images et les données que nous lui fournissons, mais elle ne comprend pas le monde réel de la même manière que nous. Pour créer ce type d’images correctement, il faudrait lui donner beaucoup plus de détails ou bien faire appel à un artiste humain.

Les IA génératrices d’images fonctionnent en apprenant des motifs visuels à partir de grandes quantités de données d’entraînement. Ces systèmes créent des images à partir de descriptions textuelles, de croquis ou de paramètres spécifiques fournis par l’utilisateur. Cependant, leur principale limite est qu’ils ne comprennent pas le contexte ni le sens du monde réel. Ils se contentent de reproduire des motifs et des structures présents dans leurs données d’entraînement, ce qui peut produire des résultats visuellement impressionnants mais remplis d’erreurs et d’incohérences.

Il est important d’identifier et d’analyser ces défauts, car cela nous permet de comprendre les limites actuelles de cette technologie. Dans des domaines comme la publicité, l’architecture ou le design, des erreurs de perspectives, de proportions ou d’éclairage peuvent diminuer la crédibilité d’un projet, affecter la qualité d’un produit ou détourner le message qu’on souhaite transmettre. En outre, signaler ces erreurs encourage le développement de modèles plus précis et fiables.

Pendant mes recherches, j’ai repéré plusieurs types d’erreurs fréquentes dans les images générées par ces IA. Par exemple, les proportions incohérentes sont un problème courant. Les maisons à différentes distances de la caméra apparaissent souvent de la même taille, ignorant la perspective. J’ai aussi remarqué des problèmes d’éclairage, avec des objets présentant des ombres et des lumières qui ne proviennent pas de la même source, ce qui donne un aspect artificiel ou étrange.

Un autre problème fréquent est l’incohérence des matériaux. Les textures, bien qu’elles paraissent correctes de loin, manquent souvent de précision ou de réalisme lorsqu’on les examine de près. Par exemple, un toit couvert d’une végétation dense dans un environnement plat peut sembler illogique. Quant à la disposition des éléments, il est courant de trouver des fenêtres à des hauteurs irrégulières ou des chemins placés sous l’eau. Parfois, ces IA créent des détails fantaisistes inattendus, comme de la végétation sur des toits ou des structures défiant les lois physiques.

Ces erreurs peuvent être expliquées par plusieurs hypothèses. D’abord, les IA ont des limites dans leur entraînement : elles ne comprennent pas les lois physiques, elles reproduisent simplement ce qu’elles ont appris. Ensuite, les instructions données aux IA sont souvent trop vagues, ce qui conduit à des interprétations incorrectes. Enfin, ces technologies ont tendance à généraliser et à combiner des éléments visuels de manière arbitraire, sans logique sous-jacente.

Ces défauts ont un impact significatif sur la crédibilité des images générées. Dans des projets commerciaux ou artistiques, des erreurs visibles peuvent briser l’immersion, réduire la confiance envers le créateur ou même nuire à l’image d’un produit ou d’une marque.

Pour améliorer ces technologies, il est nécessaire d’entraîner les IA avec des ensembles de données plus spécifiques et détaillés, incluant des informations sur les perspectives, l’éclairage et les proportions. On pourrait également envisager des modèles hybrides, combinant IA et règles logiques, pour garantir une cohérence. Offrir aux utilisateurs des outils pour ajuster manuellement des paramètres tels que les proportions ou les ombres en temps réel serait aussi une solution efficace. Enfin, collaborer avec des artistes humains pourrait améliorer considérablement les résultats.

Je vous encourage à rester critiques lorsque vous analysez des images générées par IA. Avez-vous remarqué des erreurs surprenantes ou intéressantes dans vos expériences ? Partagez vos observations et vos idées ! Ensemble, nous pouvons mieux comprendre ces outils et contribuer à leur amélioration.