Comment LAION a créé un jeu d’images d’entraînement à partir de zéro

LAION, pour Large-scale Artificial Intelligence Open Network, tel est le nom du projet lancé par le professeur de lycée allemand Christoph Schuhmann.

Deux ans après avoir commencé à traîner sur des forums Discord d’adeptes de l’IA, alors que la première version de Dall-E, le modèle d’OpenAI dédié à la génération d’image, est dévoilée au public, cet enseignant de physique et d’informatique décide de créer une banque de données d’entraînement gratuite et ouverte.

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Avec un petit groupe d’autres bénévoles, ils réunissent trois millions de couples images-textes en quelques semaines, rapporte Bloomberg. Au bout de trois mois, ils publient un jeu de 400 millions de paires, un nombre qui a depuis grimpé à 5 milliards, ce qui fait de LAION le jeu d’images d’entraînement gratuit le plus gros du monde.

Le projet a grossi sans financement, si ce n’est une donation ponctuelle de la start-up Hugging Face, en 2021, puis le don d’un ancien gestionnaire de fonds d’investissement, Emad Mostaque, qui avait déclaré vouloir son propre business d’IA générative.

Mostaque a depuis créé Stable Diffusion, que LAION a permis d’entraîner. Difficile de savoir qui d’autres l’a utilisé, sauf quand les constructeurs des modèles concernés le disent ouvertement : Google a par exemple déclaré s’être servi de LAION pour entraîner ses modèles Imagen et Parti AI.

Même si elle est ouverte, LAION pose une série de questions et d’enjeux éthiques et juridiques, la majeure partie de son contenu ayant été scrappée depuis le web et ses constructeurs ayant fait des choix comme celui de ne pas supprimer les contenus violents, au motif qu’ils pourraient servir à entraîner des algorithmes de détection de ce type d’images.

Les plaintes pour violation des droits d’auteurs qui visent Stable Diffusion et MidJourney pourraient, par extension, toucher le jeu de données.

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Pour la plupart des experts interrogés par Bloomberg, cela dit, ce ne sont pas les données d’entraînement qui devraient être régulées, mais plutôt les usages finaux et/ou les activités des constructeurs de modèles.

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