Images numériques, deep learning et boulangerie

Résumé

1 – Deep learning et images (Collèges, Lycées)

Découvrez une application qui exploite ce que l’on appelle l’intelligence artificielle. Elle opère un transfert de style d’une image « artistique » vers l’image des visages des participants.
Cette découverte donnera lieu à une présentation des réseaux de neurones et des nouvelles approches de type deep learning afin d’en évoquer les différences par rapport aux traitements conventionnels d’images, les possibilités et les limites.

2 – Transformations bijectives et images (Lycées)

D’après Wikipédia : « On appelle transformation bijective d’image une transformation d’une image finie de n×m pixels sur elle-même : chaque pixel est donc déplacé et aucun pixel n’est perdu, ce qu’on appelle en mathématiques une permutation de l’ensemble des pixels et en langage courant un mélange ».
Nous proposons de présenter les différentes étapes traversées par une image lors de l’application d’un algorithme de transformation bijective. Des applications possibles de ces transformations en termes de tatouage d’image ou de codage de l’information seront montrées en utilisant la transformation dite du « Boulanger ». D’autres exemples de transformations bijectives seront présentés.