L’espace latent est une notion centrale pour comprendre l’IA générative. Lors de l’entraînement, l’algorithme ne reconnaît pas des objets à partir de règles explicites, mais organise les données (images, textes) dans un espace multidimensionnel fondé sur des similarités inférées. Chaque dimension correspond à une caractéristique détectée (taille, style, contexte, etc.), et les objets proches forment des régions cohérentes. Générer ou modifier une image ou un texte revient à explorer cet espace : choisir un point, interpoler entre régions ou appliquer des vecteurs de transformation. Les prompts, esquisses et modulations sont ainsi des gestes de navigation créative dans cet espace abstrait.
Alban Leveau-Vallier (3 octobre 2023). Comprendre l’IA générative : qu’est-ce que l’espace latent ?