Ouvrez n'importe quelle application de médias sociaux et comptez combien de secondes s'écoulent avant que vous ne tombiez sur un bloc de texte brut sans image. Je suis sûr que vous allez attendre longtemps !
L'internet est, de manière écrasante et irréversible, un média visuel.
Une estimation de 14 milliards d'images sont partagées quotidiennement sur les plateformes de médias sociaux. Google Image Search indexe actuellement environ 136 milliards d'images, Les experts estiment que ce nombre pourrait atteindre 382 milliards d'ici 2030 au rythme actuel de création d'images.
Parmi toutes ces images, il est très difficile de trouver une image réellement utile, correctement autorisée, qui montre réellement ce qu'elle prétend montrer.
Dans cet article, vous apprendrez :
- Qu'est-ce que la recherche d'images et quelles en sont les différentes formes ?
- Conseils pratiques sur l'utilisation efficace des techniques avancées de recherche d'images
- Comment se protéger des fausses images en ligne
Principaux enseignements
- Les résultats utiles de la recherche d'images dépendent de la spécificité de vos mots-clés, de la plateforme sur laquelle vous effectuez votre recherche et des filtres que vous utilisez pour la résolution et les droits d'utilisation.
- Une personne moyenne rencontre beaucoup d'informations erronées sur ses fils de médias sociaux, pour lesquelles la recherche d'images inversées est un outil sous-utilisé.
- Vous pouvez trouver des images gratuites et de haute qualité sous licence Creative Commons, Openverse, dans les collections du domaine public du Smithsonian, du Metropolitan Museum, de la Bibliothèque du Congrès, etc.
- Le détecteur d'images d'IA indétectable utilisé avec la recherche inversée et l'inspection des métadonnées permet une vérification solide des images générées par l'IA.
Qu'est-ce qu'une technique de recherche d'images ?
Une technique de recherche d'images est une méthode qui permet à un système informatique de trouver et d'extraire des informations sur la base d'un contenu visuel.
Lorsque les chercheurs ont commencé à explorer les techniques de recherche d'images au début des années 1990, leur approche était ridiculement simple par rapport aux normes actuelles.
Christel Faloutsos et ses collègues d'IBM ont été les fondateurs de l'initiative Requête par contenu d'image en 1994.
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.
Le CQIB pourrait rechercher des bases de données d'images en utilisant la couleur, la texture et la forme. Un objet circulaire rouge correspondrait à d'autres objets circulaires rouges. C'était plus ou moins cela.
Actuellement, la recherche d'images comprend un éventail étonnamment large d'approches :
- La recherche d'images basée sur le texte, où vous tapez des mots-clés et récupérez des images étiquetées avec les métadonnées correspondantes, essentiellement ce que Google Images a commencé à faire.
- Recherche d'images basée sur le contenu, ou CBIR, qui analyse le contenu visuel.
- Recherche inversée d'images, dans laquelle vous fournissez une image à Google Lens et TinEye et demandez au système de trouver des images visuellement similaires.
Utiliser efficacement la recherche d'images inversées
Le mécanisme de base de la recherche d'images inversées est assez simple.
Il vous suffit de fournir une image au système, soit en téléchargeant un fichier, soit, dans le cas de Google Lens, en pointant littéralement l'appareil photo de votre téléphone vers un objet du monde physique.
Il analyse le contenu visuel et vous renvoie les résultats qui sont visuellement similaires ou contextuellement liés à votre image.
Mais comment améliorer réellement le fonctionnement de ces techniques de recherche de similitudes d'images ?
Google Lens est sans doute l'outil le plus utile pour les produits de consommation, les points de repère et tout ce qui est susceptible d'avoir une présence significative sur le web.
Voici le résultat de Google Lens lorsque nous lui avons fourni l'image du bâtiment de Harvard Law :
TinEye a été spécialement conçu pour rechercher l'origine des images. Il indexe des images depuis 2008 et a accumulé plus de 62 milliards d'images dans sa base de données au cours des dernières années.
Yandex Images a tendance à mieux fonctionner sur la reconnaissance faciale et sur les images qui sont plus répandues dans les espaces web non anglophones, en particulier en Europe de l'Est.
A Étude sur la cybersécurité 2022 a effectué une comparaison rigoureuse de ces plates-formes et a constaté que la précision de la recherche d'images inversées était inférieure à celle de la recherche d'images inversées :
- Google : 65%
- Bing : 55%
- Yandex : 50%
Souvent, l'image qui vous intéresse comporte beaucoup de bruit visuel. Par exemple, un arrière-plan chargé, plusieurs objets, des personnes se tenant autour de l'élément sur lequel vous voulez vous concentrer dans votre recherche.
Veillez donc à recadrer le sujet spécifique que vous souhaitez étudier afin que le système ne s'y perde pas non plus.
Conseils pour trouver des images de haute qualité
Quelques ajustements délibérés de votre mode de recherche et de vos critères de filtrage peuvent vous permettre d'obtenir de bien meilleures images qu'une recherche générique.
- Utiliser des mots-clés de recherche clairs
La spécificité de vos termes de recherche a un impact direct sur les résultats que vous obtenez.
Les moteurs de recherche font correspondre les images aux requêtes, principalement grâce aux métadonnées associées et au texte environnant. Recherche sur la récupération d'images par mots-clés a montré que les requêtes explicites et précises par mot-clé permettent d'obtenir des résultats plus pertinents.
Essayez de penser à votre image cible en couches. Commencez par le sujet, puis ajoutez des descripteurs pour le style, le cadre, l'ambiance, l'éclairage et l'utilisation prévue.
En outre, les archives institutionnelles, comme celles des musées ou des universités, et les plateformes spécialisées dans les photos d'archives vous offrent d'autres types d'images qu'une recherche générale sur le web.
Si vous recherchez une photographie historique, Google Images n'est probablement pas le meilleur outil pour l'obtenir. La Bibliothèque du Congrès, Europeana ou les collections en libre accès du Smithsonian sont bien plus susceptibles de vous fournir ce dont vous avez besoin.
- Filtrer par résolution d'image
La résolution, en termes simples, est la dimension d'une image. Il est possible qu'une image apparaisse bien à la taille d'une vignette, mais qu'elle devienne pixellisée lorsqu'elle est imprimée.
Vous pouvez filtrer la taille de l'image qui vous intéresse grâce aux fonctions de recherche intégrées dans presque tous les outils de recherche d'images. La recherche avancée de Google Images, par exemple, vous permet de filtrer les résultats en fonction de la taille, du format, des droits d'utilisation et de nombreux autres paramètres.
Sur Google Images, vous pouvez accéder à ces filtres sous “Outils” après avoir effectué une première recherche. Ou bien, il vous suffit de cliquez ici pour l'essayer.
Les plateformes de recherche spécifiques aux images, comme Unsplash, Pexels et Adobe Stock, sont construites sur la base d'une haute résolution. Il est peu probable que vous y trouviez quelque chose en dessous d'un seuil utilisable.
La résolution dont vous avez besoin dépend en grande partie de l'utilisation que vous faites de l'image.
- 72 DPI, ou tout ce qui est supérieur à 1000 pixels, est la résolution standard pour l'utilisation sur le web.
- Pour une impression pleine page d'une image, il faut au moins 300 DPI, soit plus de 2500 x 3500 pixels.
Le format JPEG est généralement satisfaisant. Si vous avez besoin d'une image avec un arrière-plan transparent, les formats PNG ou TIFF préserveront davantage de données.
- Vérifier les droits d'auteur ou d'utilisation
Trouver une image et pouvoir l'utiliser sont deux choses totalement différentes.
D'après Données de suivi DMCA, Les images représentent 23% de toutes les demandes de retrait liées au droit d'auteur, soit la plus grande catégorie de contenu ciblé individuellement en ligne.
L'endroit le plus sûr pour obtenir des images utilisables est de chercher dans des endroits où les droits d'utilisation sont explicites dès le départ.
Les licences Creative Commons existent sur un spectre allant de “libre pour toute utilisation” à “attribution requise” en passant par “uniquement à des fins non commerciales”.”
Le Outil de recherche Creative Commons, désormais appelé Openverse, vous permet de filtrer votre recherche en fonction du type de licence. Vous pouvez ainsi trouver des images qui correspondent à vos besoins sans avoir à vous soucier des autorisations.
De nombreuses collections d'images du domaine public provenant d'archives institutionnelles sont largement disponibles et gratuites.
Le Metropolitan Museum of Art a plus de 490 000 images en haute résolution dans sa collection du domaine public, tous disponibles au téléchargement et à la réutilisation sans restriction.
En fait, la recherche avancée de Google Images vous permet également de filtrer vos images en fonction des “droits d'utilisation”.”
Comment l'IA indétectable améliore la recherche d'images
L'écart entre ce que les gens veulent trouver et ce qu'ils recherchent réellement est depuis longtemps un problème reconnu dans le domaine de la recherche d'informations.
La plupart des utilisateurs ne savent pas vraiment comment construire des requêtes de recherche spécifiques. Vous pouvez utiliser le chat IA indétectable pour vous aider à trouver les bons mots-clés décrivant les images que vous avez en tête avant d'utiliser un outil de recherche d'images.
Un autre problème auquel nous sommes confrontés avec les images est de savoir si elles sont réelles ou non. Une étude à grande échelle publié sur arXiv a analysé environ 287 000 évaluations d'images provenant de plus de 12 500 participants du monde entier.
L'étude a montré que les humains ne réussissaient qu'à 62% à distinguer les images générées par l'IA des images réelles.
Undetectable AI Image Detector effectue une analyse au niveau du pixel pour rechercher des modèles de texture, de bruit, de saturation des couleurs et d'artefacts structurels statistiquement associés aux résultats de l'IA générative.
La détection est basée sur le contenu des pixels plutôt que sur les métadonnées. Ainsi, si les métadonnées d'une image ont été supprimées et qu'aucun filigrane n'est présent, vous serez toujours en mesure de détecter l'origine de l'IA.
Il est compatible avec tous les générateurs d'images suivants :
- DALL-E
- Diffusion stable
- Voyage à mi-parcours
- Idéogramme
- Flux
- Bing Image Creator
- GANs
- Nano Banana (Google DeepMind)
- Seedream
- Adobe Firefly
Éviter les fausses images en ligne
Selon les estimations, plus de 500 000 fausses couches ont été partagées sur les médias sociaux en 2023 seulement. Et il ne s'agit que de la variété synthétique.
Elle ne tient pas compte du volume bien plus important de photographies réelles délibérément dépouillées de leur contexte ou recyclées à partir d'événements anciens pour déformer des événements actuels.
Selon NewsGuard, qui recense les sources de désinformation, le nombre de sites de fausses nouvelles utilisant l'IA a été multiplié par dix en 2023, et il n'a fait que croître en 2026.
Lorsque les internautes recherchent des images liées à des informations de dernière minute, ces images falsifiées et manipulées sont souvent parmi les plus diffusées, et donc parmi les plus indexées.
Par conséquent, chaque fois que vous tombez sur une image qui suscite une forte réaction, effectuez toujours une recherche inversée pour savoir quand elle a été utilisée pour la première fois, dans quel contexte, quelle est la source de la photo et si cette source est crédible.
Nous avons également un guide utile sur Comment savoir si une image est générée par l'IA ou si elle est fausse ?.
Lorsqu'une image est éditée et réenregistrée, les zones manipulées sont compressées différemment des sections originales. Ce phénomène peut être détecté par la technique d'analyse des niveaux d'erreur (ELA) à l'aide d'un outil Web gratuit, FotoForensics.
Utilisations pratiques de la recherche d'images
La recherche d'images a bien plus d'usages que vous ne pouvez en imaginer. Voici quelques-unes des utilisations pratiques de la recherche d'images :
- Si vous avez vu une veste qui vous fait envie mais que vous n'avez aucune idée de son nom ou de son fabricant, télécharger une photo est infiniment plus direct que d'essayer de la décrire par des mots-clés. Les utilisateurs de la recherche visuelle convertissent à des taux 30% plus élevés que les utilisateurs de la recherche textuelle traditionnelle dans les achats en ligne.
- Dans le domaine des soins de santé, les systèmes d'extraction d'images médicales basés sur le contenu aident les cliniciens à rechercher des cas visuellement similaires dans les bases de données de radiologie et de pathologie.
- Toute la carrière des journalistes repose sur la vérification des faits. Le réseau mondial du journalisme d'investigation a formalisé la recherche d'images comme un outil de vérification clé dans le journalisme. Elle permet de retracer la provenance de photographies, d'identifier des personnes sur des images, de retrouver le contexte original d'une scène, de recouper des preuves visuelles entre plusieurs sources, etc.
- Google a développé SpeciesNet, un modèle d'IA open-source utilisé pour identifier les animaux sauvages dans les images de pièges photographiques. Il contribue aux efforts de conservation de la faune en automatisant l'identification des espèces à partir des images.
- Vous pouvez également utiliser Détection d'images par l'IA pour détecter le plagiat dans les travaux visuels dans des contextes académiques.
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Réflexions finales
Les outils de recherche d'images existent sur tous les téléphones. À lui seul, Google Lens traite aujourd'hui 20 milliards de recherches par mois, passant de 10 millions d'utilisations quotidiennes en un laps de temps relativement court.
Les techniques de recherche avancée et inversée d'images expliquées dans cet article devraient vous aider à tirer parti des outils que vous avez entre les mains.
En outre, être capable de différencier une image générée par l'IA d'une image authentiquement créée par l'homme est une compétence de base pour tout le monde, en particulier dans ce monde dominé par l'IA.
Notre IA indétectable analyse les modèles de bruit, les artefacts de compression, la saturation des couleurs et les signaux dans le domaine des fréquences pour vous aider à éviter les fausses images en ligne.
Essayez-le dès aujourd'hui !