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# Génération vidéo par intelligence artificielle : une exploration interne

La génération vidéo par intelligence artificielle vise à modéliser des séquences d’images comme des objets probabilistes continus dans l’espace et dans le temps. Contrairement à la génération d’images, le défi principal ne réside pas uniquement dans la qualité visuelle d’une frame isolée, mais dans la cohérence temporelle globale. Une vidéo impose des contraintes fortes : conservation de l’identité des objets, continuité du mouvement, causalité physique et stabilité sémantique. Les modèles doivent donc apprendre une distribution jointe sur des séquences d’images fortement corrélées.

Pour rendre ce problème traitable, les architectures modernes opèrent dans des espaces latents. Ces espaces sont des représentations vectorielles compressées où les facteurs explicatifs des données, forme, texture, identité, dynamique , deviennent plus linéaires et séparables. Le bruit aléatoire injecté dans ces espaces n’est pas un simple artifice, mais un moyen d’échantillonner la distribution latente. Mathématiquement, il permet d’explorer les modes possibles de la distribution vidéo apprise, tout en évitant le sur-apprentissage sur des séquences spécifiques.

Les premières approches séquentielles reposaient sur les réseaux de neurones récurrents. Les RNN, et leurs variantes LSTM ou GRU, modélisent explicitement une dynamique temporelle via un état caché mis à jour à chaque frame. Cette formulation correspond à une factorisation causale de la probabilité vidéo : chaque image est conditionnée sur les précédentes. Bien que conceptuellement élégante, cette approche souffre de deux limitations structurelles. D’une part, la propagation du gradient dans le temps limite la capture de dépendances longues. D’autre part, la génération d’images complexes dépasse souvent la capacité représentationnelle de ces architectures 

Historiquement, les premières tentatives sérieuses de génération vidéo reposaient sur les réseaux de neurones récurrents. Les RNN traitent les données image par image en maintenant un état interne qui résume le passé. Chaque frame est générée en fonction des précédentes. Des variantes comme les LSTM ou les GRU ont amélioré la gestion des dépendances temporelles, mais ces modèles peinent à capturer des relations longues et à produire des images visuellement complexes. Aujourd’hui, ils sont rarement utilisés seuls.

Les GANs ont ensuite introduit un changement de paradigme. Deux réseaux sont mis en compétition : un générateur, qui produit des vidéos à partir d’un vecteur latent, et un discriminateur, chargé de distinguer les vidéos réelles des vidéos générées. L’entraînement repose sur cette confrontation permanente. Pour la vidéo, le défi principal reste la cohérence temporelle, car générer chaque frame indépendamment conduit à des artefacts.

C’est dans ce contexte que MoCoGAN s’impose comme un modèle clé. Il sépare explicitement le contenu, stable dans le temps, du mouvement, qui évolue. Le contenu correspond à l’identité, aux objets et à l’arrière-plan, tandis que le mouvement encode les gestes et déplacements. Cette factorisation améliore fortement la cohérence et permet de réutiliser un même mouvement avec différents contenus, ou inversement.

Les modèles de diffusion proposent une approche différente. Ils partent du principe qu’il est plus simple d’enlever du bruit que de créer directement une donnée complexe. Une vidéo réelle est progressivement bruitée, puis le modèle apprend à inverser ce processus. Lors de la génération, on part uniquement de bruit, qui se transforme étape après étape en formes, objets et mouvements fluides.

Enfin, les transformers apportent la cohérence globale grâce au mécanisme d’attention. Chaque frame peut tenir compte des autres, même éloignées dans le temps. Les modèles modernes combinent ainsi diffusion, attention et parfois des idées issues des GANs. Générer une vidéo par IA n’est donc pas un hasard : c’est l’apprentissage d’une structure probabiliste complexe où le temps, le mouvement et la cohérence sont centraux.