Comment identifier les images générées par IA ? Des spécialistes ont expliqué qu’elles présentaient des incohérences visuelles telles que des asymétries. Certains contenus réalisés sur DALL-E, l’outil d’intelligence artificielle de création de photos d’OpenAI sont reconnaissables par des signatures.
Les images générées par IA peuvent semer la confusion chez les internautes
Les images générées par IA par le biais de logiciels tels que Midjourney, DALL-E et Stable Diffusion peuvent créer des clichés ultra-réalistes et d’actualité qui peuvent semer la confusion. Ces logiciels utilisent une immense base de données continuellement enrichie par les demandes des utilisateurs pour générer une multitude d’images.
Cependant, les résultats des logiciels de détection d’images générées par IA sont encore très mitigés, selon les tests menés par l’AFP. Selon David Fischinger, ingénieur à l’institut technologique autrichien et spécialiste du raisonnement artificiel, lorsque l’intelligence artificielle crée un cliché intégralement, elle ne prélève généralement pas des parties d’une seule photo, mais utilise plutôt des milliers voire des millions de photos pour prendre en compte des milliards de paramètres.
Le raisonnement artificiel construit les clichés pixel par pixel
La technologie déconstruit ensuite l’image avant de la reconstruire pixel par pixel, ce qui rend difficile la détection de ces photos par les outils de détection habituels, explique Vincent Terrasi, cofondateur de Draft & Goal, une start-up à l’origine d’un détecteur de contenus générés par l’intelligence artificielle. Cependant, les experts ont identifié certaines astuces pour détecter ces images générées par IA, notamment en recontextualisant le contenu de l’image et en recherchant des incohérences visuelles telles que des asymétries.
Détection des contenus générés par les IAs : la technique de recherche d’image inversée
Les contenus obtenus avec l’intelligence artificielle peuvent être décelés grâce à des techniques de recherche d’image inversée. Un exemple récent est l’image manipulée de la fausse arrestation de Trump qui a circulé sur les réseaux sociaux. Des utilisateurs ont pu remonter à la source de l’image en effectuant une recherche d’image inversée, et ont ainsi découvert qu’elle avait été créée via le logiciel Midjourney par Eliot Higgins, fondateur du site d’investigation Bellingcat. Cette découverte souligne l’importance de la vérification de la source des contenus en ligne et de la prise de conscience de l’utilisation croissante de la technologie d’intelligence pour produire des contenus trompeurs.
Les logiciels comme DALL-E laissent une signature visuelle
Certains logiciels de création d’images générées par IA, comme DALL-E, laissent des traces qui peuvent aider à les identifier. Par exemple, une barre multicolore dans le coin droit de l’image peut indiquer qu’elle a été créée par DALL-E.
Cependant, même si ces signatures ne sont pas présentes, il est possible de détecter les contenus produits via intelligence artificielle en les comparant à des photos du même événement provenant de sources fiables. Par exemple, si un faux cliché montre Poutine agenouillé devant Xi Jinping, le décor sera probablement très différent de celui des photos de la visite du dirigeant chinois au Kremlin.
Les grains sont des caractéristiques révélatrices d’une illustration générée automatiquement
D’autres détails peuvent également trahir l’utilisation du raisonnement artificiel pour créer une image. Selon Tina Nikoukhah, docteure en traitement d’images à l’université Paris-Saclay, le grain de l’image peut être très différent de celui d’une photo prise par un appareil photo, et certains détails peuvent sembler incohérents ou improbables. Sur les versions gratuites des plateformes de création d’images générées par IA testées par l’AFP, certains clichés avaient un style similaire à celui du genre pictural hyperréaliste, avec des contrastes appuyés. Cependant, cette caractéristique ne peut être considérée comme une preuve définitive de l’utilisation d’un outil d’intelligence artificielle pour créer une image.
Les détails qui trahissent : repérer les incohérences visuelles
Les incohérences visuelles dans les images générées par IA sont des éléments à considérer pour reconnaître ce type de contenu. Les mains déformées ou la présence d’un nombre anormal de doigts, comme sur une photo d’un CRS enlaçant une manifestante, sont des signes récurrents à surveiller. Néanmoins, les intelligences artificielles s’améliorent et ces anomalies d’optique se font de plus en plus rares.
D’autres astuces peuvent alors être utilisées, comme la recherche de reflets ou d’ombres, ainsi que le zoom sur les yeux des personnages, car ces outils de génération d’images ont encore du mal à façonner des yeux réalistes. Mais, comme le souligne Annalisa Verdoliva, professeure à l’université Frédéric-II de Naples, il ne faut pas sous-estimer l’amélioration constante de la qualité des images générées par IA, qui pourrait rendre obsolètes les indices visuels à long terme.
Les asymétries, une faille dans la création de photos
Les générateurs de photos intelligents peuvent avoir des difficultés à reproduire des détails tels que les asymétries du visage, les oreilles à des hauteurs différentes, les dents et les cheveux. Les mélanges de plusieurs images peuvent également créer des problèmes de lumière, soulignent les experts.
De plus, les incohérences visuelles sont souvent repérables à l’arrière-plan, où les éléments peuvent paraître flous, difformes et avoir des angles incorrectes, comme l’explique Vincent Terrasi. Sur des photos de personnalités à première vue très réalistes, comme celles d’Obama et Merkel à la plage, des éléments en arrière-plan peuvent être coupés ou présenter des défauts.
Il est donc important de scruter attentivement les images générées par IA et de rechercher des éléments qui pourraient indiquer une falsification, tels que des asymétries ou des perspectives incorrectes, pour ne pas se faire tromper.
Des défauts qui révèlent les limites de l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle a beau être très performante, elle n’est pas infaillible. Les incohérences visuelles, telles que les asymétries, sont souvent révélatrices de ses limites. La prudence est donc de mise lorsqu’il s’agit de vérifier l’authenticité d’une image, surtout si elle a été générée par un outil de raisonnement artificiel. Il faut être également vigilant pour les clichés qui semblent trop parfaits ou qui comportent des éléments inhabituels. Il convient également de noter que les IAs sont en constante évolution et que leurs défauts sont de moins en moins perceptibles. Cependant, pour le moment, les incohérences visuelles restent encore bien trop apparentes pour reconnaître leurs œuvres.
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Avec ETX / DailyUp
