Les faux fichiers PDF permettent aux fraudeurs de contourner toute une série de systèmes, qu'il s'agisse de faux documents d'identité qui échappent aux contrôles « Know Your Customer » (KYC) ou de reçus falsifiés donnant lieu à des remboursements frauduleux.
Pour lutter contre ces nouvelles tactiques basées sur l'IA, Undetectable AI a mis au point un détecteur gratuit de faux fichiers PDF. Cet article explique ce que font Undetectable AI et d'autres détecteurs de fichiers PDF, comment ils fonctionnent et ce qu'ils permettent de repérer.
Plongeons dans le vif du sujet.
Qu'est-ce qu'un détecteur de faux fichiers PDF ?
Un détecteur de faux fichiers PDF est un outil qui analyse les fichiers PDF à la recherche d'indices de création par IA ou d'altération à l'aide de l'IA. Il permet aux utilisateurs de vérifier l'authenticité tant des éléments du document que de son contenu textuel.
Cela leur évite d'avoir à copier-coller du texte dans un détecteur distinct.
Pourquoi les faux fichiers PDF posent de plus en plus problème
Comparés à d'autres types de fichiers, les PDF sont relativement faciles à manipuler. Leurs éléments visuels sont suffisamment simples pour que n'importe qui puisse les copier ou les modifier, tandis que les métadonnées peuvent être modifiées, supprimées ou écrasées lors de l'édition et de la conversion.
Ne vous inquiétez plus jamais de la détection de vos messages par l'IA. Undetectable AI peut vous aider :
- Faites apparaître votre écriture assistée par l'IA à l'image de l'homme.
- By-pass tous les principaux outils de détection de l'IA en un seul clic.
- Utilisation AI en toute sécurité et en toute confiance à l'école et au travail.
Les fichiers PDF sont également couramment utilisés dans des contextes où les enjeux sont importants. Alors qu’une grande partie du monde passe au zéro papier, le format PDF est devenu le format de référence pour les documents officiels, qu’il s’agisse de relevés bancaires, de lettres d’embauche ou de dossiers médicaux.
Cette combinaison entre importance et accessibilité fait des fichiers PDF des cibles de choix pour la fraude.
Comment fonctionne un détecteur de faux fichiers PDF ?
Les détecteurs de PDF identifient les contenus générés par l'IA et ceux qui ont été manipulés en décomposant les documents en plusieurs couches, notamment la structure interne, les métadonnées, l'historique des révisions et les objets internes. Ils combinent ensuite ces analyses pour estimer la probabilité d'une intervention de l'IA.
Voici un bref résumé étape par étape :
- Éléments d'identification : Plutôt que de considérer chaque page comme une image unique, les détecteurs de faux PDF analysent la structure interne du fichier PDF et en extraient des éléments tels que le texte, les images, les polices, les annotations, les formulaires et les fichiers intégrés.
- Éléments à inspecter : Une fois les différents niveaux du fichier PDF séparés, le détecteur de faux PDF analyse chacun d’entre eux à la recherche de signes caractéristiques d’une utilisation de l’IA. Cela peut impliquer d’évaluer la prévisibilité des mots et la variation de la longueur des phrases pour le texte, ou encore de repérer des anomalies de résolution et de compression dans les images.
- Combinaison des éléments de preuve : Le détecteur de faux fichiers PDF évalue ensuite ces différents indicateurs à plusieurs niveaux afin de calculer un score de probabilité.
Quels sont les éléments analysés par les détecteurs de faux fichiers PDF ?
Les signaux pris en compte par les détecteurs de faux PDF varient en fonction de l'élément analysé. De nombreux outils se contentent de rechercher des indices dans le style rédactionnel du document, tandis que d'autres combinent également des signaux issus des métadonnées, de l'historique des enregistrements et des objets internes.
Perplexité et caractère par salves
La « perplexité » et la « variation » sont les deux principaux indicateurs pris en compte par les détecteurs d'IA lors de l'analyse de contenus générés par l'IA. La « perplexité » fait référence à la prévisibilité du choix des mots, tandis que la « variation » concerne les variations dans la longueur et la structure des phrases.
Les textes générés par l'IA présentent généralement un faible indice de perplexité et une faible variabilité. Les outils d'IA générative prédisent la suite la plus probable d'une séquence donnée, ce qui conduit souvent à des choix lexicaux plus prudents et plus prévisibles. La longueur des phrases a également tendance à varier moins, car les modèles privilégient les structures de phrases prévisibles.
Incohérences entre les métadonnées et les horodatages
L'un des premiers éléments examinés par les détecteurs de PDF est constitué par les métadonnées, c'est-à-dire les informations qui expliquent, décrivent ou fournissent un contexte au fichier. Parmi les éléments analysés, on trouve notamment :
- Dates de création et de modification
- Logiciels de production et de création
- Historique des modifications XMP
Ces champs peuvent indiquer qu'une personne a ouvert ou modifié un fichier après sa date de publication supposée.
Mises à jour incrémentielles et historique des sauvegardes
Les fichiers PDF peuvent conserver les mises à jour incrémentielles lorsqu'un utilisateur modifie et enregistre un document, laissant ainsi la trace des modifications au sein de la structure du fichier. Les outils de détection examinent ces révisions afin d'identifier les indices indiquant que le document a été modifié après sa création initiale.
Objets de texte modifiés, polices et calques
Les détecteurs analysent les éléments internes du fichier PDF, notamment les éléments de texte, les polices, les images et les calques, afin de détecter toute trace d'altération éventuelle.
En général, les différences au niveau des polices, des propriétés des objets, du positionnement ou de la structure des calques indiquent que quelqu'un a déjà inséré ou remplacé du contenu.
Par exemple, une banque peut utiliser une police spécifique pour créer ses relevés. Même si l'IA ou les outils d'édition numérique peuvent imiter ces polices, le résultat n'est pas toujours parfaitement fidèle à l'original.
Signature numérique et contrôles d'intégrité
Lorsqu'un fichier PDF contient une signature numérique valide, le détecteur peut vérifier si le document a été modifié depuis sa signature. Une signature corrompue ou non valide constitue une preuve solide indiquant que quelqu'un a modifié le fichier après sa signature.
En revanche, l'absence de signature rend plus difficile la vérification de l'intégrité du contenu du document.
Test des outils « indétectables » d’IA, QuillBot et NoteGPT : ce que chaque détecteur de faux PDF a repéré
Pour illustrer le fonctionnement des détecteurs de PDF, nous avons soumis un fichier PDF créé par un humain et un autre généré par une IA à trois détecteurs de PDF connus : Undetectable AI, QuillBot et NoteGPT.
Nos deux exemples étaient des états financiers, un type de document que les fraudeurs utilisent souvent pour présenter de manière trompeuse leur propre situation financière.
Nous avons utilisé les données du Bureau de la protection financière des consommateurs (CFPB) Exemple de relevé de carte de crédit en utilisant l'échantillon créé par l'homme et Gemini pour générer un relevé bancaire servant d'échantillon factice.
| Détecteur | Note attribuée à l'échantillon par des évaluateurs humains | Exemple de note générée par l'IA |
| IA indétectable | 98% Humain | 98% IA |
| QuillBot | 0% AI | 0% AI |
| NoteGPT | 0% AI | 87.1% IA |
Undetectable AI et NoteGPT ont tous deux correctement identifié les échantillons. En revanche, QuillBot n'a pas détecté les indices indiquant qu'il s'agissait d'un PDF généré par une IA et l'a classé à tort comme authentique.
IA indétectable
« Undetectable AI » est un détecteur de PDF en ligne gratuit. Contrairement à d'autres détecteurs, qui se contentent d'analyser le texte proprement dit du document à la recherche d'indices d'utilisation d'une IA générative, il examine l'intégralité du document, y compris les métadonnées et les objets internes.
Cette analyse plus approfondie lui permet de repérer les fichiers PDF qui ont été altérés au-delà de la couche textuelle.
L'analyse de nos deux échantillons à l'aide d'Undetectable AI nous a fourni des résultats précis. L'outil a correctement identifié le document du CFPB comme authentique et celui de Gemini comme issu de l'IA, avec des scores de confiance élevés pour chacun d'entre eux.
QuillBot
L'outil suivant que nous avons testé était QuillBot, un assistant de rédaction doté de fonctionnalités basiques de détection de l'IA. Bien que QuillBot ne dispose pas d'un détecteur de PDF dédié, il vous permet d'importer des documents (notamment des fichiers PDF, Word, du texte brut et du HTML) et d'analyser le texte à la recherche d'indices de l'utilisation de l'IA.
Malheureusement, la simple analyse optique du texte ne suffit pas à détecter les contenus générés par l'IA dans les fichiers PDF contenant peu de texte, tels que les états financiers.
Ces documents présentent principalement des informations sous forme de tableaux ; leur texte ne comporte donc pas bon nombre des caractéristiques que les détecteurs d'IA utilisent généralement pour identifier les textes générés par ordinateur.
QuillBot n'a pas été en mesure de distinguer le PDF généré par l'IA de celui créé par un humain. Il a classé les deux échantillons comme authentiques et a estimé que le texte « 0% » contenait de l'IA.
NoteGPT
NoteGPT est un assistant d'apprentissage basé sur l'IA et doté d'un système de détection de l'IA intégré. À l'instar de QuillBot, il est capable d'extraire du texte à partir de fichiers PDF et d'analyser le contenu à la recherche d'indices laissant supposer qu'il a été rédigé par une IA.
Malgré cette limite, les résultats de NoteGPT se sont révélés plus précis que ceux de QuillBot. En se basant uniquement sur le texte à analyser, NoteGPT a correctement identifié l'échantillon rédigé par un humain comme étant authentique et l'échantillon généré par l'IA comme provenant de l'IA.
Pourquoi la détection des faux fichiers PDF est-elle importante ?
Les faux fichiers PDF touchent un large éventail de secteurs d'activité, et pour la plupart d'entre eux, les enjeux sont considérables. Laisser passer des documents frauduleux peut entraîner des pertes financières, nuire à la réputation de l'entreprise et engager sa responsabilité juridique.
Conséquences de l'utilisation de faux fichiers PDF dans le milieu universitaire
Les candidats peuvent utiliser l'IA générative pour modifier des relevés de notes, des diplômes, des certificats ou d'autres documents et présenter de manière trompeuse leurs qualifications.
Les établissements d'enseignement qui ne parviennent pas à détecter ces documents risquent d'admettre des étudiants qui ne remplissent pas leurs critères d'admissibilité, ce qui nuit à leur crédibilité.
Conséquences de l'utilisation de faux fichiers PDF dans le secteur de la vente au détail
Les fraudeurs peuvent utiliser l'intelligence artificielle pour fabriquer de faux documents, tels que des factures, des tickets de caisse, des justificatifs d'achat et des bordereaux de retour, afin d'obtenir des remboursements, des remplacements, des remises ou d'autres avantages auxquels ils n'ont pas droit. Sans outils de détection des faux fichiers PDF, les équipes des magasins peuvent avoir du mal à vérifier ces documents et subir des pertes liées à ce qu'elles ne repèrent pas.
Conséquences liées aux faux fichiers PDF dans le secteur des assurances
À l'instar du secteur de la grande distribution, les fraudeurs du secteur des assurances utilisent de faux fichiers PDF, tels que des dossiers médicaux falsifiés, des devis de réparation, des factures et des reçus, afin de gonfler le montant des indemnités ou d'étayer des demandes d'indemnisation frauduleuses. Les assureurs qui ne détectent pas ces tentatives de fraude risquent, sans le vouloir, de répercuter le coût de leurs pertes sur leurs clients sous la forme de primes plus élevées.
Conséquences de l'utilisation de faux fichiers PDF dans le secteur financier
Dans le secteur financier, les faux fichiers PDF aident les fraudeurs à se créer des identités fictives. Ils utilisent des documents d'identité falsifiés pour contourner les contrôles « KYC », ce qui leur permet d'ouvrir des comptes frauduleux, de commettre des délits financiers sans être repérés ou d'accéder à des produits auxquels ils n'ont pas droit.
Conséquences juridiques liées à l'utilisation de faux documents PDF à caractère commercial ou juridique
La fraude au format PDF peut causer de graves préjudices aux entreprises et aux cabinets d'avocats qui utilisent ce format pour leurs contrats, factures, comptes, accords et autres documents juridiques.
Les fraudeurs peuvent falsifier ces documents afin de déformer des informations financières, de modifier les clauses contractuelles ou de créer de fausses preuves. Ces falsifications peuvent entraîner des pertes financières, des litiges, des problèmes réglementaires et engager la responsabilité juridique.
Comment choisir le bon logiciel de détection de fichiers PDF
Pour choisir le bon détecteur de faux fichiers PDF, il faut trouver l'outil qui offre le meilleur compromis entre précision, rapidité, prise en charge des différents types de fichiers et prix abordable.
Précision
Il est impossible pour un détecteur d'IA d'atteindre une précision de 100%. L'IA générative est une technologie en pleine évolution qui ne cesse de mettre au point de nouvelles méthodes pour masquer les signaux évidents et détection de contournement.
Cependant, vous pouvez réduire au minimum l'impact de cette marge d'erreur en recherchant des détecteurs qui annoncent de faibles taux de faux positifs et qui effectuent en permanence des tests par rapport aux mises à jour des modèles génératifs.
Certains outils de détection de faux fichiers PDF mettent en avant leur taux de précision, allant même jusqu’à rendre publiques leurs études sur ce sujet.
Vous pouvez également évaluer vous-même ce détecteur en le testant avec vos propres fichiers, comme dans notre test ci-dessus. Passez à la fois des fichiers PDF générés par IA et des fichiers PDF créés par des humains dans le détecteur pour voir avec quelle précision il les classe.
Vitesse
Bien qu'elle soit moins importante que la précision, la rapidité constitue un critère d'évaluation précieux, en particulier si votre flux de travail vous oblige à traiter un grand nombre de fichiers. Un détecteur qui met plusieurs minutes à analyser chaque fichier PDF peut rapidement devenir un goulot d'étranglement dans un flux de travail à haut volume.
Lorsque vous évaluez des détecteurs de fichiers PDF, tenez compte de votre volume de traitement. Si vous traitez plusieurs fichiers par jour, privilégiez les outils qui fournissent des résultats rapidement sans pour autant compromettre la profondeur de l'analyse. En revanche, si vous ne traitez que quelques fichiers à la fois, des détecteurs plus lents suffisent généralement.
Types de fichiers pris en charge
Tous les détecteurs de PDF n'analysent pas le document dans son ensemble. Ils extraient plutôt le texte du document et le passent au crible à la recherche de signes caractéristiques de l'écriture générée par l'IA. Cela signifie qu'ils ne détectent pas d'autres indices, tels que les images générées par l'IA, les éléments internes ou les métadonnées.
Si vous avez uniquement besoin d'une détection de texte, les détecteurs de PDF qui se contentent de rechercher des indices d'écriture générée par l'IA devraient suffire.
Toutefois, si votre processus de travail consiste à vérifier des fichiers tels que des factures, des reçus et d'autres documents pour lesquels les modifications peuvent ne pas concerner uniquement le texte lui-même, il est préférable d'opter pour un détecteur de faux PDF qui analyse l'ensemble des indicateurs.
Tarification
La plupart des prestataires proposent une forme ou une autre de détection gratuite des fichiers PDF, même si les formules gratuites comportent souvent des restrictions. Certains limitent le nombre de fichiers PDF que vous pouvez analyser chaque jour, tandis que d’autres réservent les analyses avancées aux formules payantes.
Lorsque vous comparez les tarifs, tenez compte du nombre de fichiers que vous devez traiter et des fonctionnalités de détection dont votre flux de travail a besoin. Une formule moins chère risque de ne pas offrir suffisamment d’analyses ou l’accès aux fonctionnalités d’analyse approfondie dont vous avez besoin. En revanche, les formules plus onéreuses peuvent inclure des fonctionnalités que vous n’utiliserez pas.
Questions fréquemment posées
Un détecteur de faux fichiers PDF peut-il déterminer si un fichier PDF a été généré par l'IA ?
Oui. Les détecteurs de faux fichiers PDF permettent de déterminer si un fichier PDF a été généré par une intelligence artificielle.
Ils peuvent analyser les métadonnées afin d'identifier le logiciel utilisé pour créer le document, en tenant compte de la structure de celui-ci, des images intégrées, des polices, de l'historique des révisions et des caractéristiques de son texte ou de ses éléments visuels.
Quelle est la précision des détecteurs de faux fichiers PDF ?
La précision dépend du développeur. Le détecteur de faux PDF d’Undetectable AI s’appuie sur la technologie TruthScan, qui a atteint une précision supérieure à 99% sur des contenus générés par l’IA lors de tests indépendants.
Est-il possible de modifier des fichiers PDF pour éviter qu'ils ne soient détectés ?
Oui. Les fraudeurs peuvent modifier les métadonnées, l'historique des révisions, les signatures numériques et d'autres éléments afin d'effacer les traces techniques indiquant l'utilisation de l'IA.
Cependant, les détecteurs sophistiqués de faux fichiers PDF analysent plusieurs indices ; par conséquent, le fait de supprimer un seul indicateur ne permet pas nécessairement de masquer toutes les manipulations.
L'outil de détection de faux fichiers PDF d'Undetectable AI est-il gratuit ?
Oui. L'utilisation du détecteur de faux PDF « Undetectable AI » est gratuite. Vous pouvez effectuer autant d'analyses que nécessaire sans frais supplémentaires.
Les métadonnées ont-elles une incidence sur la précision de la détection ?
Oui. Les métadonnées contiennent les indices les plus évidents de l'utilisation de l'IA : des informations sur l'origine du document et son historique de modification.
Cependant, les métadonnées peuvent également être modifiées ou supprimées ; c'est pourquoi les détecteurs fiables les combinent avec d'autres signaux, tels que la structure du document, l'historique des révisions, les objets textuels, les polices et les images intégrées.
Conclusion
Les fichiers PDF sont peut-être faciles à manipuler, mais grâce aux détecteurs de faux PDF, ils sont également faciles à repérer. Notre test a montré que des outils tels que Undetectable AI et NoteGPT permettent de déterminer avec précision si l’IA a été utilisée pour créer un fichier PDF.
L'IA indétectable constitue une option particulièrement performante, car elle effectue ses estimations en s'appuyant sur une combinaison de signaux, tels que les métadonnées, les objets présents dans les images et le texte, plutôt que de se limiter à l'analyse du texte seul.
Vous pouvez télécharger un document sur le site d’Undetectable AI Détecteur de faux fichiers PDF pour tester ses capacités de détection. Cet outil est gratuit et fournit des analyses précises en quelques secondes.