Nous sommes trois étudiants en Licence 3 MIASHS (Mathématiques Informatique Appliquées aux Sciences Humaines et Sociales) - parcours Sciences Cognitives à l’Université de Bordeaux, et vous vous trouvez ici sur le site de notre projet de fin d’études : un Travail d’Étude et de Recherche (TER). Ce projet représente pour nous bien plus qu’un simple devoir universitaire : il est l’aboutissement de nos trois années de formation, à l’intersection des mathématiques, de l’informatique et des sciences humaines.
Notre objectif ? Explorer un sujet à la croisée de nos disciplines :
« L’utilisation de modèles de diffusion afin de générer des illusions d’optique ».
Résumé de notre travail :
Les illusions d'optique sont un témoignage fascinant de la manière dont notre cerveau interprète le monde, nous faisant parfois "voir" des choses qui ne sont pas réellement tracées. Un exemple classique est l'illusion de Kanizsa, où nous percevons des formes (comme un triangle ou un carré) complètes alors que seuls des éléments partiels sont présents. Notre cerveau excelle à compléter les informations manquantes.
Dans le domaine de l'intelligence artificielle, les modèles de diffusion, capables de générer des images incroyablement réalistes, fonctionnent également sur un principe de "complétion". Ils apprennent à reconstruire progressivement une image cohérente à partir d'un point de départ chaotique (du bruit), créant ainsi du sens à partir de l'absence initiale d'information visuelle.
Ce parallèle nous a amenés à la question suivante : "Des personnes peuvent-elles percevoir des illusions de type Kanizsa dans un environnement écologique générées par un modèle de diffusion ?"
Pour explorer cette question, nous avons mené une expérience. Nous avons utilisé un modèle d'IA de diffusion (Stable Diffusion, un type de modèle de diffusion open-source) pour générer des images intégrant des éléments inducteurs d'illusions de Kanizsa dans des environnements réalistes, comme des paysages. Nous avons ensuite soumis ces images à un groupe de participants pour évaluer leur perception.
Nos résultats montrent que les participants peuvent percevoir les illusions de Kanizsa dans les images générées par l'IA. Cependant, un élément crucial est apparu : il existe un compromis notable entre le réalisme de l'image et la visibilité de l'illusion. Plus l'image générée est jugée réaliste, plus l'illusion tend à être difficile à percevoir, car les éléments nécessaires à son apparition se fondent dans la complexité visuelle du décor. D'autres facteurs comme la forme spécifique de l'illusion et sa position ont aussi joué un rôle dans sa perception.
En conclusion, notre étude met en évidence la capacité de l’IA à reproduire certaines régularités visuelles, mais souligne également les différences fondamentales entre les processus statistiques de l'IA et les mécanismes neurocognitifs complexes de la perception humaine. Ce travail ouvre la voie à de futures recherches pour mieux comprendre et potentiellement mieux simuler la perception humaine par l'IA.
Le TER est à la fois un travail de recherche et une expérience concrète, qui nous permet :
- de mettre en application nos apprentissages théoriques (mathématiques, programmation, psychologie cognitive, etc.)
- de découvrir le monde de la recherche scientifique
- de développer des compétences transversales comme le travail en équipe, la vulgarisation et l’analyse de données.
Ce site web a été conçu comme un support central pour notre projet :
- il sert de rapport numérique (vous y trouverez nos recherches, notre méthodologie, nos résultats...)
- il permet aussi de faire passer notre expérience en ligne, accessible à tous.
Merci à tous les participants pour votre précieuse contribution !