Comment savoir si une image est générée par l'IA : Meilleures méthodes

Vous avez vu cette vidéo virale ? Photo du pape dans une élégante veste blanche en 2023 ?

Des millions de personnes l'ont partagée, des sites d'information en ont parlé et tout le monde a souligné l'élégance du pape. 

Il n'y a qu'un seul problème : cela ne s'est jamais produit. L'image a été entièrement créée par une intelligence artificielle. 

Ou bien vous vous souvenez de l'image choquante d'un explosion au Pentagone qui a brièvement secoué le marché boursier. Faux !

Qu'en est-il des photos de Trump plaqué et arrêté? Là encore, ils ont été entièrement inventés par l'IA.

Les fausses images d'IA ont causé de réels dommages. 

Des gens ont perdu de l'argent en investissant sur la base de photos de fausses nouvelles. 

Célébrités et personnes ordinaires ont vu leur visage placé sur d'autres corps dans des situations embarrassantes ou inappropriées. 

Des hommes politiques ont été montrés en train de dire et de faire des choses qu'ils n'ont jamais faites.

Lorsque nous ne pouvons pas nous fier à nos propres yeux, nous avons besoin de nouveaux moyens pour déterminer ce qui est réel et ce qui ne l'est pas. 

Dans ce blog, je vous montrerai comment la technologie AI & DeepFake a évolué au fil des ans, l'importance d'identifier les images AI par rapport aux images réelles, comment savoir si une image est générée par l'IA, ou le meilleur outil pour détecter les images générées par l'IA. 

L'évolution de l'art de l'IA et de la technologie Deepfake

Parlons-en AI d'abord...

Il n'y a pas si longtemps, les images générées par l'IA ressemblaient à un mauvais rêve : un visage flou, des doigts en trop et tout un tas de bizarreries. Mais aujourd'hui, l'art de l'IA est d'un réalisme choquant. 

Tout a commencé en 2014 avec GANs (Generative Adversarial Networks), où deux modèles d'IA - l'un créant des contrefaçons, l'autre les repérant - ne cessent de s'améliorer l'un l'autre. 

Les premières images GAN étaient assez mauvaises - des visages flous avec des yeux bizarres et des oreilles manquantes. 

En 2020, la situation s'est nettement améliorée avec "modèles de diffusion". 

Ils commencent par une image désordonnée remplie de points et la nettoient progressivement jusqu'à ce qu'elle ait l'air réelle. 

Il s'agit d'une avancée considérable. Soudain, l'IA pouvait produire des images beaucoup plus claires et réalistes.

Technologie Deepfake fonctionne de la même manière, mais de façon plus délicate.

Elle implique l'utilisation de l'IA et de la technologie Deepfake.

L'IA apprend à reconnaître le visage d'une personne sous différents angles et expressions en étudiant un grand nombre de vidéos et de photos de cette personne.

Il peut ensuite mettre le visage de cette personne sur le corps d'une autre personne dans une autre vidéo. 

L'ordinateur apprend à faire correspondre l'éclairage, le teint de la peau et même les petites expressions pour donner l'impression d'être réel.

Les premiers deepfakes de 2017 paraissaient évidents et défectueux. Les deepfakes d'aujourd'hui peuvent être presque parfaits.

Pour voir la comparaison, regardez les vidéos ci-dessous :

Deepfake en 2017 - Fausse vidéo d'Obama 

Deepfake en 2023 - Emma Watson dans "Get Out (2017)"

En 2022, les gens ont créé environ 6 millions d'images à l'aide de l'IA. Début 2023, ce chiffre est passé à plus de 20 millions d'images par jour.

Aujourd'hui, des milliards d'images créées par l'IA existent en ligne, et la plupart d'entre nous les voient quotidiennement sans même le savoir. 

Risques liés aux images générées par l'IA dans la désinformation

Les fausses nouvelles se propagent six fois plus vite que les vraies sur les médias sociaux. 

Le mal est généralement fait lorsque quelqu'un signale qu'une image est fausse. 

Les risques associés aux images truquées sont les suivants :

1) Manipulation - Les fausses images créent de faux récits sur d'autres personnes, notamment sur les élections, les dirigeants et les événements mondiaux. Par exemple , Des images générées par l'IA ont faussement représenté l'arrestation du président américain Donald Trump.

2) Diffamation - Les fausses images peuvent nuire à la réputation. Par exemple , en janvier 2024, des images de Taylor Swift générées par l'IA ont circulé en ligne, donnant d'elle une fausse image.

3) L'agitation sociale - Une simple image truquée peut susciter l'indignation, des émeutes, voire de la violence. Par exemple , en mai 2023, une image générée par l'IA montrant une explosion près du Pentagone a largement circulé sur les médias sociaux.

4) Fraude - Les escrocs utilisent de fausses images pour inciter les gens à envoyer de l'argent. Par exemple ; Michael Hewson (analyste financier) s'est fait passer pour un promoteur de programmes d'investissement frauduleux.

Un autre problème se pose actuellement, appelé "dividende du menteur". 

Alors que les contrefaçons d'IA deviennent monnaie courante, les personnes impliquées dans de véritables scandales se contentent de rejeter les preuves en les qualifiant de "fausses". "deepfake" - même lorsqu'elle est authentique. Les hommes politiques ont déjà commencé à utiliser cette tactique.

L'importance d'identifier les images d'IA par rapport aux images réelles

La nécessité de comprendre l'opposition entre image réelle et fausse est plus que jamais d'actualité, et ce pour plusieurs raisons : 

1 - Érosion de la confiance du public 

Notre société repose sur la confiance. Notre cerveau accepte ce qu'il voit dans les journaux, au tribunal ou de la part de nos dirigeants. 

Mais aujourd'hui, avec l'IA qui fabrique des images truquées si convaincantes, cette confiance est en train de s'effriter. 

Si nous continuons tous à être aussi méfiants, cela changera complètement la façon dont nous nous connectons au monde. 

2 - Implications juridiques et nouvelles réglementations

Les gouvernements tentent de déterminer ce qu'il convient de faire face aux fausses images d'IA. 

Par exemple , 

• La Californie vient d'adopter une loi qui rend illégale la création de fausses publicités politiques utilisant l'IA en période électorale. 

• Le La loi européenne sur le renseignement impose des obligations sur l'étiquetage des exigences relatives aux matériaux d'IA et de deepfake.

3 - Impact sur les compétences numériques

Alors que l'IA s'améliore pour fabriquer de fausses images, nous devons tous nous améliorer pour les repérer. 

Les écoles doivent enseigner aux élèves l'IA et la technologie en constante évolution de Deepfake.

Nous devons acquérir une compréhension approfondie afin de ne pas nous contenter de croire tout ce que nous voyons en ligne.

4 - Maintien des chaînes d'authenticité

Une solution peut être "Chaînes d'authenticité." 

Cela signifie qu'il faut suivre l'origine d'une image, depuis le moment où elle est créée jusqu'au moment où nous la voyons. 

Une technologie spéciale permet d'ajouter des marques invisibles à des photos réelles qui indiquent qui les a prises et quand. 

Si nous l'utilisons, nous pourrons vérifier l'historique d'une image et son authenticité.

Comment savoir si une image est générée par l'IA (signes clés)

Les images générées par l'IA sont si réalistes qu'un néophyte aura du mal à faire la différence. 

Si vous essayez d'apprendre à identifier si une image est générée par l'IA, recherchez ces détails clés : 

• 1. Détails non naturels ou surréalistes

L'IA ne peut pas comprendre certaines parties du corps, en particulier mains. 

Nous avons 5 doigts à chaque main, mais l'IA donne souvent aux gens 6 à 8 doigts, des doigts fusionnés ou des pouces bizarres. Regardez les mains.

Source = Horaires

L'IA se trompe également dents beaucoup. 

Recherchez des dents qui semblent trop parfaites, trop de dents dans une bouche ou des dents qui ne sont pas bien alignées. 

Parfois, toutes les dents se fondent en une tache blanche.

Image générée par ChatGPT 

D'autres erreurs corporelles sont à signaler :

• Des yeux qui ne correspondent pas ou qui regardent dans des directions légèrement différentes
• Oreilles qui ne correspondent pas ou qui sont de hauteurs différentes
• Lunettes qui se déforment bizarrement ou qui flottent sur le visage
• Des bijoux qui se fondent dans la peau ou qui ne suivent pas les mouvements du corps.

• 2. Textures trop lisses ou ressemblant à du plastique

La vraie peau a une texture (pores, rides, petites imperfections). Cependant, l'IA donne souvent à la peau l'aspect d'une poupée en plastique - trop parfaite !

Les cheveux sont un autre indice. Les vrais cheveux ont des mèches individuelles qui vont dans des directions différentes. 

Les cheveux AI ont souvent l'air d'une seule pièce, surtout à l'endroit où ils rejoignent le front. 

La ligne de démarcation des cheveux peut sembler peinte plutôt que de montrer des cheveux individuels.

Source = Mikestuzzi

Vêtements dans les images d'IA sont soit très lisses, soit présentent des rides bizarres qui n'ont pas de sens physique. 

Observez la façon dont les tissus se plient - se plient-ils comme le feraient de vrais matériaux ?

Souvent, l'IA donne l'impression que le tissu a fondu ou s'est figé de manière impossible.

Pourquoi cela se produit-il ? L'IA ne comprend pas la physique et les matériaux - elle se contente de copier les modèles qu'elle a déjà vus. 

Par exemple ,

Il peut savoir à quoi ressemble le denimmais pas la façon dont le denim se comporte lorsque quelqu'un s'assoit dessus. Recherchez les indices suivants. 

• 3. Texte flou ou charabia dans l'image

Le texte est la plus grande faiblesse de l'IA. 

Lorsque vous voyez des mots ou des lettres dans une image d'IA, ils sont souvent flous, absurdes ou tout simplement faux. 

Image générée par ChatGPT

Cherchez :

• Mots qui commencent normalement mais se transforment en charabia
• Lettres qui se mélangent ou changent de forme
• Combinaisons de symboles impossibles
• Texte illogique sur les panneaux ou les t-shirts

Cela est dû au fait que l'IA ne comprend pas le langage de la même manière qu'elle comprend les images. Les textes semblent être un autre modèle visuel.

• 4. Éclairage et ombres incohérents

Les images générées par l'IA ne suivent ni ne comprennent les règles de l'ombre et de la lumière. 

Par exemple , Parfois, on a l'impression qu'il y a plusieurs soleils dans le ciel.

Ou bien il y aurait des ombres sur les objets (peau, métal, verre) qui n'ont aucun sens. 

L'IA ne comprend pas la physique de la lumière. Elle essaie simplement de reproduire des motifs qu'elle a déjà vus, et non de calculer comment la lumière rebondit et se reflète.

Source = Créateur.nightcafe.club

Ces problèmes de lumière s'améliorent, mais ils sont encore fréquents, même dans les images d'IA de haute qualité. 

• 5. Arrière-plans étranges ou perception irréaliste de la profondeur

L'arrière-plan des images d'IA contient souvent des indices indiquant que quelque chose ne va pas. Cherchez :

• Bâtiments à l'architecture impossible (fenêtres qui ne s'alignent pas, portes qui ne mènent nulle part) 
• Objets qui semblent se fondre les uns dans les autres ou dans l'arrière-plan
• Les choses qui devraient être éloignées mais qui ont la même taille que les choses proches 

Source = Wallpaperaccess.com

Parfois, le bord où une personne rencontre l'arrière-plan semble bizarre - soit trop net, soit trop flou. Cela est dû au fait que l'IA crée la personne et l'arrière-plan séparément, puis tente de les coller l'un à l'autre. 

• 6. Vérifier les métadonnées et les informations sur la source

Chaque photo prise par un véritable appareil photo a "Métadonnées - des informations sur la date et la manière dont la photo a été prise. 

Les images d'IA n'ont pas de métadonnées ou des métadonnées qui montrent qu'elles ont été produites par des programmes comme DALL-E ou Midjourney. 

Vous pouvez vérifier les métadonnées en utilisant : 

• Cliquer avec le bouton droit de la souris sur une image et regarder "Propriétés" ou "Info" 
• En utilisant des sites web tels que metadata2go.com
• Sur le téléphone, utilisez des applications comme Photo Investigator

Si vous n'êtes pas sûr, essayez une recherche d'image inversée.

• Aller sur Google Images
• Téléchargez l'image pour voir si elle apparaît ailleurs en ligne ou dans d'autres versions.

N'oubliez pas que ce n'est pas parce que quelqu'un prétend avoir pris une photo que c'est vrai.

Qui a posté cela et pourquoi ? Veulent-ils me mettre en colère ou me faire peur ?

Ce sont souvent des signes de fausses images. 

Le meilleur outil pour détecter les images générées par l'IA

Il est surprenant de constater que d'autres outils formés à l'IA aident à la détection de l'IA. Dans ce cas, l'outil est Détecteur d'images AI.

Examinons les caractéristiques d'un bon détecteur d'IA.

1 - Précision : Certains outils de détection sont efficaces la plupart du temps, tandis que d'autres commettent des erreurs. 

Les meilleurs détecteurs actuels obtiennent des résultats corrects dans environ 80-85% des cas, ce qui n'est pas parfait mais est bien mieux que de deviner. 

2 - Les générateurs d'IA qu'il peut détecter : Certains outils sont très efficaces pour repérer une source (par exemple, les images de DALL-E) mais en manquent d'autres (par exemple, les contrefaçons de Midjourney).

Cet outil est formé à tous les principaux outils artistiques d'IA - DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion, et bien d'autres encore.  

3 - Facilité d'utilisation : Il ne devrait pas être nécessaire d'avoir un diplôme en informatique pour vérifier si une image est fausse. 

Il vous suffit de télécharger l'image et vous obtiendrez le résultat en quelques secondes.

4 - Vie privée : Certains détecteurs conservent toutes les images que vous téléchargez, ce qui peut poser problème si vous vérifiez des photos sensibles. Cet outil supprime les images après les avoir vérifiées.

Voici comment utiliser notre Détecteur d'images AI:

• Cliquez sur ce lien pour visiter le site web.

• Sélectionnez l'image souhaitée sur votre ordinateur ou votre téléphone. L'outil accepte les formats JPEG et PNG d'une taille maximale de 4,5 Mo.

• Cliquez sur le bouton et attendez quelques secondes.
• Une note globale de 1 à 100 indique la probabilité que l'image soit générée par l'IA.

Pour de meilleurs résultats, utilisez des images qui n'ont pas été fortement compressées ou redimensionnées.

Les captures d'écran et les images provenant des médias sociaux sont souvent compressées, ce qui peut rendre la détection plus difficile.

Les détecteurs se trompent parfois de deux manières principales :

• Faux positifs se produisent lorsque le détecteur indique qu'une image est générée par l'IA, alors qu'elle est réelle. Cela peut se produire avec des photos très retouchées, des illustrations ou des images avec un éclairage inhabituel. 

Faux négatifs se produisent lorsque le détecteur dit qu'une image est réelle, alors qu'elle est en fait générée par l'IA.

Cela se produit le plus souvent avec des images d'IA fortement modifiées ou créées par des modèles d'IA plus récents dont le détecteur n'a pas encore eu connaissance.

Si vous cherchez un moyen facile d'analyser le contenu généré par l'IA, découvrez notre AI Detector et notre Humanizer dans le widget ci-dessous !

FAQ sur la détection des images générées par l'IA

Dernières réflexions : Comment repérer les images générées par l'IA

Avant de conclure ce blog, j'ai une question à vous poser.

Pourquoi notre cerveau est-il si facilement piégé par les images de l'IA ?

La réponse se trouve dans la psychologie humaine.

Notre cerveau suit les "effet de supériorité de l'image".

Selon ce principe, les images s'ancrent mieux dans notre esprit que les mots.

Lorsque quelque chose semble réel et correspond à ce que nous croyons déjà, nous ne le remettons pas en question. De plus, nous sommes souvent trop occupés pour vérifier si une image est vraie ou fausse.

Dans ce cas, vous pouvez rechercher les indices dont nous avons parlé plus haut. Des mains bizarres, un texte étrange et une peau parfaite peuvent vous aider à repérer les contrefaçons d'IA.

La chose la plus importante à retenir est que vos yeux peuvent être trompés. Ce n'est pas parce qu'une image semble réelle qu'elle l'est.

Lorsque vous voyez quelque chose d'étonnant ou de choquant en ligne, prenez une minute pour y réfléchir avant de le partager ou de porter un jugement.

L'IA se développant chaque jour davantage, nous devons tous nous améliorer pour la repérer. La prochaine fois que vous verrez une photo impressionnante, serez-vous le super détective de l'image et chercherez-vous les indices ?