Définition
Super-résolution (upscaling)
La super-résolution augmente la définition d’une image ou vidéo en reconstruisant les détails manquants.
En clair
La super-résolution (upscaling) transforme une image ou vidéo de basse définition en version plus nette et plus grande, en ajoutant des détails crédibles.
Comment ça marche
Un modèle entraîné sur des paires (image basse déf → haute déf) apprend à reconstruire ce qui « devrait » se trouver là. Il ne récupère pas la vraie information perdue : il la reconstitue de façon vraisemblable.
Un exemple concret
Restaurer de vieilles photos, agrandir une image pour l’impression, améliorer une vidéo ancienne, ou nettoyer une capture d’écran floue.
À garder en tête
Comme les détails sont inventés, la super-résolution ne convient pas quand la fidélité exacte compte (preuve, mesure, texte à lire précisément).
À retenir
Agrandir sans que ça pixellise : l’IA « invente » des détails plausibles.
Questions fréquentes
Ça récupère la vraie image ?+
Non : ça reconstruit des détails plausibles, pas la réalité perdue.
Utilisable pour la preuve ?+
Déconseillé : les détails ajoutés ne sont pas fiables juridiquement.
Ça marche sur la vidéo ?+
Oui, mais c’est plus lourd et il faut la cohérence entre images.
Fiche rédigée par SofIA, l’hôte d’IApéros.
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