Si vous faites du streaming ou que vous jouez en ligne, vous connaissez probablement RNNoise qui supprime les bruits parasites qui gâchent vos enregistrement ou vos parties de CS, grâce à la magie des réseaux neuronaux. La bonne nouvelle du jour c’est qu’une nouvelle version vient de sortir.

Pour ceux qui ne connaîtraient pas, RNNoise c’est une bibliothèque open source développée par les petits génies de Xiph.Org et Mozilla qui utilise un modèle de réseau neuronal récurrent pour filtrer le bruit en temps réel, tout en préservant la qualité de la voix.

Et les nouveautés sont cool :

• Déjà, ils ont ajouté des optimisations AVX2 et SSE4.1 pour booster les performances. Votre CPU va carburer comme jamais !
• Ensuite, ils ont intégré une détection automatique des fonctionnalités CPU, pour utiliser au mieux votre hardware. Avec ça, peu importe votre CPU, il saura faire tourner RNNoise au poil !
• Enfin, cerise sur le gâteau, les modèles fournis sont maintenant entraînés uniquement sur des datasets publics. Adieu les bases de données privées et bonjour la transparence ! 🌞

RNNoise ne se limite pas à éliminer les bruits lors de vos visioconférences. Cette merveille peut aussi améliorer la reconnaissance vocale, le traitement musical et bien d’autres tâches. En plus de la voix la plus probable, le modèle indique aussi la fiabilité de son estimation, ce qui est très utile pour la reconnaissance automatique de la parole. Mais ce n’est pas le seul facteur qui entre en jeu : les caractéristiques du locuteur, les modèles de langage et les techniques de traitement du signal ont aussi leur importance.

Pour le tester, c’est tout simple :

Commencez par cloner le dépôt GitHub de RNNoise

git clone https://github.com/xiph/rnnoise.git

Puis compilez le machin en lançant ces commandes

./autogen.sh
./configure
make

Pro tip : utilisez l’option -march=native dans vos CFLAGS pour profiter à fond des optimisations AVX2 !

Vous pouvez maintenant tester RNNoise sur un fichier audio brut en 16 bits / 48 kHz

./examples/rnnoise_demo input.pcm output.pc

Et voilà, votre audio ressortira propre comme un sou neuf, débarrassé de tous les bruits indésirables. Vous m’en direz des nouvelles !

Si vous voulez creuser le sujet, je vous recommande de jeter un oeil aux benchmarks RNNoise sur OpenBenchmarking. Vous verrez que c’est loin d’être une solution gadget : sur un bon gros CPU, on arrive à traiter 60 fois le temps réel ! De quoi livestreamer sur Twitch en toute sérénité. D’ailleurs, c’est marrant de voir que RNNoise cartonne aussi sur des architectures exotiques comme les puces POWER ou ARM. Les développeurs ont vraiment fait du bon boulot pour rendre leur code portable. Respect ! 🙌

Bon allez, je ne vais pas vous bassiner plus longtemps et je vous invite à consulter l’excellent article de Jean-Marc Valin. C’est fascinant de voir comment on peut exploiter le deep learning pour améliorer des algorithmes de traitement du signal traditionnels.

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Au pays du Soleil-Levant, un certain Yoshihiro Yamakawa, âgé de 36 ans et résidant dans la charmante ville d’Uji, s’est retrouvé dans de beaux draps. Ce décorateur d’intérieur est soupçonné d’avoir enfreint la loi sur la prévention de la concurrence déloyale en modifiant illégalement les capacités des petits monstres apparaissant dans le célèbre jeu Nintendo Switch « Pokémon Violet ». Selon les autorités, il aurait utilisé des outils spécialisés pour altérer le code du jeu et créer des Pokémon rares aux caractéristiques surpuissantes.

Mais attendez, ce n’est pas tout ! Non content de jouer les apprentis sorciers avec les données du jeu, notre cher Yamakawa a eu la brillante idée de vendre ces Pokémon modifiés pour la modique somme de 13 000 yens (environ 89 euros) pièce, via des marketplaces en ligne. Une sacrée arnaque !

Bien évidemment, Nintendo et The Pokémon Company ne sont pas du genre à laisser passer ce genre de choses surtout quand on touche à leurs précieuses licences. A ce moment là, ils sortent les Dracolosses et justement, Yamakawa risque gros : jusqu’à 5 ans de prison et une amende de 5 millions de yens. De quoi lui faire passer l’envie de jouer au plus malin.

Mais le plus dingue dans tout ça, c’est que les logiciels utilisés pour modifier les données de sauvegarde sont disponibles gratuitement sur Internet. Pas besoin d’être un Mewtwo de l’informatique pour s’en servir. Du coup, les ventes illégales de Pokémon modifiés pullulent sur la toile, générant des revenus estimés à plusieurs millions de yens.

L’association de protection des droits d’auteur des logiciels informatiques (ACCS) met en garde contre ces pratiques qui, non seulement gâchent le plaisir de jouer, mais peuvent aussi déséquilibrer les combats en ligne en donnant des avantages injustes à certains joueurs. Et puis, soyons honnêtes, c’est un peu comme tricher aux examens avec ChatGPT : c’est mal et ça ne rend pas plus intelligent !

Alors, chers dresseurs en herbe, la prochaine fois que vous tomberez sur une annonce alléchante proposant des Pokémon surpuissants à prix cassé, méfiez-vous ! Non seulement vous risquez de vous faire rouler dans la poudre d’escampette, mais en plus, vous encourez de sérieux ennuis avec la justice.

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Vous en avez sûrement entendu parler ces derniers mois, le célèbre Youtubeur Cyprien est au cœur d’une polémique malgré lui. En effet, son image a été utilisée dans des deepfakes pour faire la promotion de jeux mobiles plus que douteux.

C’est donc bien une IA (et des humains) qui est derrière ces vidéos détournant l’image de Cyprien pour lui faire dire ce qu’il n’a jamais dit. On le voit notamment vanter les mérites d’une app soi-disant révolutionnaire pour gagner de l’argent facilement. Le souci, c’est que cette app sent l’arnaque à plein nez…

Résultat des courses, Cyprien s’est senti obligé de réagir pour démentir son implication dans ces pubs. À travers une vidéo mi-sérieuse mi-humoristique, il met en garde contre les dérives de l’IA et des deepfakes.

C’est quand même flippant de voir son image utilisée à son insu pour promouvoir des trucs plus que limite. Rien que le fait qu’il soit obligé de démentir montre à quel point un deepfake peut semer le doute dans l’esprit des gens, donc il fait bien de sonner l’alerte à travers sa vidéo.

Et c’est là qu’on se rend compte à quel point ces technologies peuvent être dangereuses si elles tombent entre de mauvaises mains. Aujourd’hui c’est Cyprien qui trinque, mais demain ça pourrait être n’importe qui d’entre nous. En attendant, méfiance quand vous voyez une vidéo d’une célébrité qui fait la promo d’un produit. Surtout si c’est pour une app ou un vpn (ah non, pas un vpn ^^). Y’a 9 chances sur 10 pour que ce soit un deepfake !

Perso, je l’ai trouvé au top cette vidéo, donc comme d’hab, je fais tourner.

Oyez, oyez, amis Windowsiens ! Réjouissez-vous, car Microsoft, dans son immense mansuétude, a enfin daigné lever le blocage qui empêchait certains d’entre vous de goûter aux joies de Windows 11. Eh oui, après deux longues années d’attente, les possesseurs de processeurs Intel Rocket Lake peuvent désormais franchir le Rubicon et passer du côté obscur de la Force.

Enfin, seulement s’ils mettent à jour leurs pilotes Intel Smart Sound Technology !

Mais qu’est-ce que c’est que cette histoire de pilotes ? Eh bien figurez-vous que certaines versions des pilotes audio Intel SST provoquaient des écrans bleus de la mort sur Windows 11, rien que ça. Les pilotes fautifs, en version 10.29.0.5152 et 10.30.0.5152, étaient plus vicieux qu’un Gremlins mouillé après minuit.

Mais tel un chevalier blanc sur son fier destrier, Intel est venu à la rescousse en sortant des versions corrigées des pilotes, estampillées 10.30.00.5714 et 10.29.00.5714 (et au-delà). Microsoft a évidemment mis un certain temps à lever son blocus, mais mieux vaut tard que jamais, n’est-ce pas ?

Car oui, Microsoft est en pleine phase « open bar » en ce moment : tout le monde est invité à rejoindre la grande famille Windows 11. Même si parfois, ça implique de bloquer certaines apps tierces un peu trop curieuses ou de laisser tomber le support de fonctionnalités exotiques comme Windows Mixed Reality. Mais c’est le prix à payer pour profiter d’un OS moderne et innovant (ou pas) comme Windows 11 ^^.

Pour mettre à jour vos pilotes et enfin accéder au Saint Graal qu’est Windows 11, rien de plus simple : passez par Windows Update ou allez directement sur le site d’Intel. Une fois vos pilotes à jour, attendez 48h (le temps que Microsoft réalise que vous existez) et voilà, vous pourrez enfin voir à quoi ressemble le menu Démarrer de Windows 11. Spoiler : c’est pareil que Windows 10.

Mais attention, cette mise à jour ne concerne que les versions Desktop de Windows, à savoir :

• Windows 11, version 23H2
• Windows 11, version 22H2
• Windows 11, version 21H2
• Windows 10, version 22H2
• Windows 10, version 21H2
• Windows 10 Enterprise LTSC 2019

Les versions Serveur ne sont pas impactées par ce problème. Pour les administrateurs IT qui gèrent des parcs informatiques, vous pouvez déployer les pilotes mis à jour en utilisant des outils tels que Windows Update for Business, Intune ou Autopatch.

Et si jamais après deux jours, Windows refuse toujours obstinément de vous laisser passer à la caisse pour acheter votre billet pour Windows 11, contactez le support ! A l’ancienne 🙂

Sur ce, je vous laisse, j’ai un pilote à mettre à jour.

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Netflix a encore frappé, mais cette fois, ce n’est pas pour une nouvelle série addictive. Non, ils ont carrément utilisé des photos générées par IA dans leur dernier documentaire true crime « What Jennifer Did » (« Les Vérités de Jennifer », en français). Et autant vous dire que ça fait jaser sur la Toile !

Le docu retrace l’affaire sordide d’un meurtre commandité qui a eu lieu au Canada en 2010. Jennifer Pan, une ado en apparence sans histoires, a en fait orchestré l’assassinat de sa mère. Brrr, ça donne froid dans le dos ! Mais le plus fou, c’est que pour illustrer à quel point Jennifer était « pétillante, heureuse et pleine d’assurance » selon les mots d’une amie, Netflix a balancé des photos qui ont tous les codes des images générées par une IA. On parle de mains difformes, de visages déformés et même une dent de devant anormalement longue. Sympa le portrait !

Ça soulève pas mal de questions éthiques d’utiliser l’IA pour représenter une vraie personne, qui plus est dans une affaire criminelle. D’accord, Jennifer croupit en taule jusqu’en 2040 au moins, mais quand même, c’est glauque de tripatouiller la réalité comme ça. Surtout que bon, on n’est pas dans une fiction là, mais dans un fait divers bien réel et tragique.

On a déjà vu des séries utiliser l’IA pour générer des éléments de décor random, genre des affiches chelous dans True Detective. Mais là, on passe un cap en traficotant des photos d’une personne qui existe. Perso, ça me fait penser à ces deepfakes de célébrités qui pullulent sur internet alors si même les docs se mettent à nous enfumer avec de fausses images, où va-t-on ?

Netflix se défendent en disant que pour des raisons légales, ils ne pouvaient pas utiliser de vraies photos de Jennifer. Ok, mais ils auraient pu flouter son visage ou juste ne pas mettre de photos.

En tous cas, ça promet de sacrés débats sur l’utilisation de l’IA dans les médias. Jusqu’où peut-on aller pour illustrer une histoire vraie ? Est-ce qu’on a le droit de « créer » des images de personnes réelles dans ce contexte ? Autant de questions épineuses qui divisent.

La technologie utilisée par Netflix est probablement une forme de réseaux antagonistes génératifs (GAN) ou de deepfake. Ces technologies utilisent l’intelligence artificielle pour créer des images ou vidéos réalistes en apprenant des motifs à partir de données existantes. Les GAN sont composés de deux réseaux de neurones : un générateur qui crée les images, et un discriminateur qui essaie de distinguer les images générées des vraies. Au fil du temps, le générateur s’améliore pour créer des images ultra-réalistes, indiscernables de photos authentiques.

Mais l’usage de ces technologies soulève d’importantes questions éthiques, car elles peuvent servir à manipuler la perception de la réalité. Et dans le cas des Vérités de Jennifer, cela pourrait induire les spectateurs en erreur.

On verra si ça se généralise ou si Netflix saura en tirer des leçons.

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Ça va en faire des déçus chez les petits malins qui croyaient avoir trouvé la combine du siècle pour se faire du blé facile sur Medium en balançant des articles pondus par ChatGPT et compagnie ! La plateforme de blogs vient en effet de dégainer son bazooka anti-IA et de bannir purement et simplement le contenu généré artificiellement de son programme partenaire rémunéré. Eh oui, fini de laisser tourner GPT-4 à plein régime toute la nuit pour cracher des articles à la chaîne et les planquer derrière un paywall ! Medium a dit « Niet, c’est fini ça !« 

La sentence est tombée par mail dans la boîte des utilisateurs : à partir du 1er mai, c’est tolérance zéro pour les histoires 100% IA dans le programme de monétisation. Les récits conçus par une intelligence artificielle seront donc retirés des paywalls illico presto, et les comptes récidivistes pourront même se faire virer de la rémunération par Medium. Ça rigole plus !

Faut dire que la plateforme a une vision bien précise de son identité : un sanctuaire pour le storytelling humain, pas un repaire de scribouillards synthétiques.

Ok, ils sont ouverts à ce que l’IA file un coup de main pour peaufiner un texte ou aider à écrire dans la langue de Shakespeare quand on est rouillé en anglais. Mais que dalle pour les papiers écrits de A à Z par un algorithme, c’est no way !

« Medium, c’est fait pour les histoires humaines, pas pour les textes générés par l’IA« , martèle la plateforme dans son mail qui a dû faire l’effet d’une douche froide à plus d’un. En fait, si on y regardait de plus près, c’était déjà écrit noir sur blanc dans les guidelines de Medium : les histoires 100% IA, c’était déjà restreint à une diffusion limitée au petit cercle de l’auteur sur la plateforme. Pour utiliser l’IA en mode fair-play, faut jouer la transparence et le mentionner direct dans les 2 premiers paragraphes. Pareil pour les images générées par l’IA, qui doivent être identifiées et sourcées comme il faut.

Mais là, en virant le contenu IA de son programme de monétisation, Medium serre sérieusement la vis. Et si jamais vous tombez sur un de ces récits bricolés par un bot et que ça vous gonfle, pas de souci ! Il suffit de cliquer sur « Voir moins de contenu similaire » pour dire à Medium « Merci mais non merci, très peu pour moi ! » et ainsi limiter la propagation de ces histoires synthétiques. A voir comment ils comptent faire techniquement maintenant…

Après soyons honnêtes, le contenu généré par l’IA, c’est souvent mal fait et on se retrouve avec une belle bouillie insipide qui manque de saveur. Étant abonné payant à Medium, je trouve que c’est pas une mauvaise nouvelle et j’imagine que bon nombre de plateformes vont leur emboiter le pas.

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SUPIR (Scaling-UP Image Restoration) est une avancée majeure dans le domaine de la restauration d’images intelligente et réaliste. En s’appuyant sur des techniques multi-modales et des générateurs préentraînés avancés, SUPIR repousse les limites de ce qui est possible en termes de qualité et de contrôle de la restauration en combinant ce qui se fait de mieux en ce moment en IA.

Au cœur de SUPIR se trouve un modèle génératif que vous connaissez bien : StableDiffusion-XL (SDXL) et ses 2,6 milliards de paramètres. Pour l’appliquer efficacement à la restauration, les dev du projet ont du concevoir et entrainer un adaptateur de plus de 600 millions de paramètres.

Mais l’autre atout clé de SUPIR est son jeu de données d’entraînement titanesque, avec plus de 20 millions d’images haute résolution et haute qualité, chacune annotée avec une description textuelle détaillée. Cela permet à SUPIR de réaliser des restaurations guidées par des instructions en langage naturel, offrant un contrôle sans précédent sur le résultat final.

Je l’ai testé sur une image culte d’Internet : Les Horribles Cernettes. Pour ceux qui ne connaissent pas, il s’agit de la première photo qui a été envoyée via Internet à Tim Berners-Lee.

Voici l’image d’origine bien dégeu en terme de qualité :

Et voici ce que ça donne une fois passé dans SUPIR. Vous n’avez jamais vu cette photo avec cette qualité, j’en suis sûr !

Des prompts de « qualité négative » sont également utilisés pour améliorer encore la qualité perceptuelle. Et une méthode d’échantillonnage guidé par la restauration a été développée pour préserver la fidélité à l’image source, un défi courant avec les approches génératives.

Par contre, au niveau de certains détails comme les yeux, on n’y est pas encore mais je sais qu’il y a d’autres IA capable de gérer ça.

Grâce à cette combinaison unique de modèles, de données d’entraînement massives et de fonctionnalités plutôt avancées, SUPIR produit des restaurations d’une qualité exceptionnelle, en particulier sur des photos dégradées. Le tout avec la possibilité inédite de contrôler finement le résultat via des instructions en langage naturel.

Voici quelques exemples de cas d’utilisation :

• Restaurer des paysages en faisant ressortir toute la beauté naturelle des photos
• Obtenir des portraits ultra-détaillés et des expressions faciales quasi-parfaitement restituées
• Redonner vie au charme des animaux dans des clichés anciens ou de faible qualité
• Remastering de jeux vidéo pour une clarté et un niveau de détail époustouflants
• Résurrection de films classiques pour revivre l’âge d’or du cinéma avec une netteté impeccable

Si vous ne me croyez pas, il y a plein d’exemples sur le site officiel du projet. Alors par contre, y’a pas de version en ligne officielle donc vous avez 2 possibilités pour jouer avec. Soit vous taper l’install à la main sur votre ordinateur, soit aller sur Replicate qui héberge une version en ligne avec laquelle vous pourrez améliorer vos images.

Pour en savoir plus sur SUPIR, rendez-vous sur le dépôt officiel du projet.

Vous êtes accros aux logiciels de retouche photo et de création graphique mais vous en avez marre de vider votre compte en banque pour des licences hors de prix ? Et si je vous disais qu’une solution très sympa open source et totalement gratuite était en train de voir le jour ? Laissez-moi vous présenter Graphite, un projet de dingue porté par une communauté de développeurs et d’artistes passionnés.

Alors, qu’est-ce que c’est que ce truc ? En gros, le but c’est de pondre une appli de graphics editing nouvelle génération qui coche toutes les cases : retouche photo, dessin vectoriel, peinture numérique, PAO, compositing, motion design… Rien que ça ! On est clairement sur un couteau suisse de la création 2D.

Bon, je vous vois venir avec vos gros sabots : « Ouais mais c’est encore un énième logiciel qui va essayer de faire comme Photoshop et cie mais en moins bien ! » Eh bah non, justement ! L’idée c’est pas de copier bêtement ce qui existe déjà mais d’innover en s’inspirant de ce qui se fait de mieux dans d’autres domaines, comme la 3D.

Le truc de malade dans Graphite, c’est qu’il est construit autour d’un node graph, une sorte de « compo visuel » où on branche des nœuds entre eux pour manipuler nos calques et leur appliquer des filtres et des effets à l’infini. Ça permet de garder la main à chaque étape et de pouvoir revenir en arrière sans perdre en qualité, ce qui est juste im-po-ssible dans les logiciels de retouche photo traditionnels. On appelle ça du non-destructif.

Autre point fort : Graphite gère aussi bien les images matricielles (bitmap) que vectorielles, et le tout avec une qualité d’affichage toujours au taquet, même si on zoom dans tous les sens ! Plus besoin d’avoir 36 000 applis et de jongler entre elles. C’est un peu le mix parfait entre le pixel et le vecteur (avec un soupçon de génération procédurale en plus).

Bon, alors, il sort quand ce petit bijou ? Figurez-vous que Graphite est déjà dispo en version alpha et qu’on peut le tester directement dans son navigateur. Pas besoin d’install, ça tourne full JavaScript côté client. Évidemment, à ce stade, c’est encore un peu brut de décoffrage et y’a pas mal de features prévues sur la roadmap qui ne sont pas encore implémentées. Mais ça donne déjà un bon aperçu du potentiel de la bête !

Et en parlant de potentiel, vous allez voir que les possibilités de création sont assez dingues. Vous pouvez par exemple générer des centaines de cercles de façon procédurale pour obtenir des motifs super stylés. Ou encore créer des structures complexes qui s’adaptent automatiquement, comme ces guirlandes de Noël dont les ampoules se replacent toutes seules quand on déforme le chemin. Magique !

Donc, si vous voulez voir ce projet de dingue prendre son envol, n’hésitez pas à mettre la main au portefeuille et à faire un don. C’est vous qui voyez, mais je pense que ça en vaut carrément le coup ! En tout cas, moi, j’ai déjà mis une étoile sur le repo Github 😉

Accrochez-vous bien à vos slips, parce que je vais vous parler d’un truc de ouf qui risque bien de révolutionner le monde de l’IA portable : Whomane ! Ouais, vous avez bien lu, c’est un projet open source de wearable avec une caméra intégrée.

Whomane, c’est un peu le rêve de tout maker qui se respecte : un appareil portatif bourré d’IA et de capteurs, le tout en mode open source pour pouvoir bidouiller et créer ses propres applications. La vision derrière ce projet, c’est de rendre l’IA embarquée accessible à tous, que ce soit pour l’utiliser ou pour développer dessus.

Concrètement, Whomane se présente sous la forme d’un petit boîtier à clipser sur soi, un peu comme une broche hi-tech. Mais attention, pas n’importe quelle broche ! Celle-là embarque une caméra, un micro et du logiciel capable d’analyser votre environnement en temps réel. Et le tout est propulsé par un raspberry pi Zero capable de faire tourner des modèles de deep learning directement sur l’appareil.

Maintenant, vous vous demandez sûrement ce qu’on peut bien faire avec un truc pareil ? Eh bien, les possibilités sont quasi infinies ! Imaginez par exemple une application qui reconnaît les visages et affiche des infos sur les gens que vous croisez. Ou encore un assistant personnel qui analyse vos conversations et vous souffle des réponses. Vous voyez le genre ?

Mais Whomane, c’est aussi et surtout une plateforme ouverte et collaborative. Le code source est dispo sur GitHub, avec une licence GPL pour les projets open source et une licence commerciale pour ceux qui veulent l’intégrer dans des produits fermés.

Alors okay, je vous vois venir avec vos grands chevaux : « Oui mais la vie privée dans tout ça ? C’est Big Brother ton truc ! » Alors oui, évidemment, dès qu’on parle de caméra et d’IA, ça soulève des questions. Mais justement, l’avantage d’un projet open source comme Whomane, c’est la transparence. Tout est là, à disposition de la communauté pour auditer le code et s’assurer qu’il n’y a pas de dérive. Et puis bien sûr, il faudra toujours veiller à respecter les lois et réglementations en vigueur.

Bref, vous l’aurez compris, Whomane c’est le genre de projet geek et utopiste qui fait vibrer la corde du bidouilleur qui sommeille en nous. Après, on ne va pas se mentir, c’est encore un prototype avec sûrement plein de bugs et de limitations. Mais quand bien même, qu’est-ce que c’est excitant de voir émerger ce genre d’initiatives !