Par exemple, les applications de m\u00e9dias sociaux comme Instagram et Snapchat disposent de filtres et d'invites qui vous aident \u00e0 cr\u00e9er une image avec l'IA. <\/p>\n\n\n\n
Mais vous \u00eates-vous d\u00e9j\u00e0 demand\u00e9 comment les images g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par l'IA sont apparues, ou quelle a \u00e9t\u00e9 la premi\u00e8re image g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par l'IA ? <\/p>\n\n\n\n
Qu'est-ce qu'une image g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par l'IA ?<\/h2>\n\n\n\n
Le concept d'intelligence artificielle fournit suffisamment d'informations pour comprendre ce que repr\u00e9sente une image g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par l'IA. <\/p>\n\n\n\n
Mais si vous ne le comprenez pas, ceci est pour vous. <\/p>\n\n\n\n
Une image g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par l'IA est une image cr\u00e9\u00e9e \u00e0 l'aide de l'intelligence artificielle. IA g\u00e9n\u00e9rative<\/a>qui se sp\u00e9cialise dans la production de contenus nouveaux et originaux tels que des textes, des images ou m\u00eame de la musique.<\/p>\n\n\n\n Vous savez comment un artiste utilise la peinture, les pinceaux et les traits pour cr\u00e9er une image, c'est ainsi que fonctionne l'intelligence artificielle. <\/p>\n\n\n\n Mais ce qui est int\u00e9ressant, c'est qu'au lieu d'utiliser un pinceau et de la peinture comme un artiste humain, l'IA utilise des algorithmes et des codes pour travailler. <\/p>\n\n\n\n Au lieu d'effectuer des trac\u00e9s minutieux et des mouvements de poignet, l'IA traite des donn\u00e9es, apprend des mod\u00e8les et cr\u00e9e une image sur la base de la description que vous donnez. <\/p>\n\n\n\n \u00c0 l'instar de la cr\u00e9ation artistique humaine, qui n\u00e9cessite des ann\u00e9es et des ann\u00e9es de perfectionnement et de ma\u00eetrise, les ing\u00e9nieurs en IA mettent du temps \u00e0 perfectionner les codes et les donn\u00e9es n\u00e9cessaires \u00e0 la g\u00e9n\u00e9ration d'images par l'IA. <\/p>\n\n\n\n En outre, les images g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par l'IA ne se limitent pas aux seuls portraits. <\/p>\n\n\n\n Vous pouvez \u00e9galement cr\u00e9er des \u0153uvres d'art abstraites suffisamment r\u00e9alistes pour passer pour des cr\u00e9ations humaines.<\/p>\n\n\n\n Quelle a \u00e9t\u00e9 la premi\u00e8re image g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par l'IA ? La premi\u00e8re image g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par l'IA a \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9e par un syst\u00e8me d'IA appel\u00e9 le AARON<\/a>. <\/p>\n\n\n\n Ce syst\u00e8me a \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9 par un artiste et programmeur, Harold Cohen.<\/p>\n\n\n\n La premi\u00e8re image g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par l'IA n'\u00e9tait pas aussi simple que celle dont nous disposons aujourd'hui. Il a fallu des d\u00e9cennies au professeur Cohen pour apprendre \u00e0 son syst\u00e8me d'IA \u00e0 dessiner et \u00e0 peindre dans son style. <\/p>\n\n\n\n Mais sa cr\u00e9ation \u00e9tait la preuve que les ordinateurs pouvaient non seulement calculer, mais aussi cr\u00e9er des \u0153uvres d'art r\u00e9alistes. <\/p>\n\n\n\n Harold Cohen a transmis \u00e0 AARON des connaissances de base en physique et en dessin. <\/p>\n\n\n\n Le syst\u00e8me utilise ces connaissances pour accomplir des t\u00e2ches et cr\u00e9er des dessins \u00e0 partir de z\u00e9ro - une approche diff\u00e9rente de celle que nous avons aujourd'hui, qui ne dessine pas \u00e0 partir de z\u00e9ro mais s'appuie sur des images provenant de diverses bases de donn\u00e9es. <\/p>\n\n\n\n Les connaissances dont dispose AARON permettent au logiciel de prendre plusieurs d\u00e9cisions par lui-m\u00eame, telles que les compositions. <\/p>\n\n\n\n L'assistant d'Harold Cohen \u00e9tait capable d'utiliser l'IA pour cr\u00e9er des dessins d'art en noir et blanc.<\/p>\n\n\n\n Quand la premi\u00e8re image g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par l'IA a-t-elle \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e ? Harold Cohen a commenc\u00e9 \u00e0 d\u00e9velopper AARON \u00e0 la fin des ann\u00e9es 1960, mais il a cr\u00e9\u00e9 la premi\u00e8re image d'IA en 1973. <\/p>\n\n\n\n Voici un chronologie de l'art des d\u00e9buts de l'IA<\/a> Jalons : <\/p>\n\n\n\n Les d\u00e9buts de l'art de l'IA remontent aux ann\u00e9es 1960 et ont commenc\u00e9 avec l'innovation des personnes suivantes : <\/p>\n\n\n\n Georg Nees a \u00e9t\u00e9 l'un des principaux innovateurs de l'art de l'IA, de l'art num\u00e9rique et de l'art g\u00e9n\u00e9ratif. <\/p>\n\n\n\n Il a cr\u00e9\u00e9 les premiers graphiques informatiques en Allemagne. <\/p>\n\n\n\n Certains consid\u00e8rent Nees comme un g\u00e9nie acad\u00e9mique qui a trouv\u00e9 sa voie vers l'art informatique par le biais des math\u00e9matiques, de la physique et de la philosophie. <\/p>\n\n\n\n Georg travaillait chez Siemens et il a \u00e9t\u00e9 charg\u00e9 de trouver un moyen de rendre utile la machine de l'entreprise, le Zuse Graphomat Z64. <\/p>\n\n\n\n Au cours de ses exp\u00e9riences avec le Z64, il a trouv\u00e9 un moyen de cr\u00e9er des graphiques avec la machine. <\/p>\n\n\n\n En 1965, il est devenu le premier artiste de l'infographie g\u00e9n\u00e9rative \u00e0 pr\u00e9senter son travail dans une exposition au Coll\u00e8ge de Stuttgart. <\/p>\n\n\n\n Comme Georg Nees, Frederick a \u00e9t\u00e9 l'un des pionniers de l'art num\u00e9rique et g\u00e9n\u00e9ratif. <\/p>\n\n\n\n Il a r\u00e9alis\u00e9 sa premi\u00e8re \u0153uvre en 1963, le portfolio Matrizenmultiplikation. <\/p>\n\n\n\n Il a cr\u00e9\u00e9 des images abstraites \u00e0 l'aide d'un ordinateur, d'un magn\u00e9tophone et d'une machine \u00e0 dessiner. <\/p>\n\n\n\n En 1999, il cr\u00e9e le projet CompArt : un espace pour l'art informatique. Il devient alors th\u00e9oricien, \u00e9crivain, cr\u00e9ateur et enseignant de l'art num\u00e9rique. <\/p>\n\n\n\n Nake, Nees et A. Michael Noll ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9crits comme les 3N du graphisme num\u00e9rique. <\/p>\n\n\n\n Noll est connu comme l'un des premiers technologues \u00e0 se lancer dans l'art informatique, l'art num\u00e9rique et l'animation 3D.<\/p>\n\n\n\n En 1961, Michael Noll a commenc\u00e9 son parcours chez Bells Labs dans le New Jersey. <\/p>\n\n\n\n Chez Bells Labs, il s'est int\u00e9ress\u00e9 \u00e0 l'art informatique lorsque le traceur de son coll\u00e8gue a cr\u00e9\u00e9 une erreur qu'il a trouv\u00e9e int\u00e9ressante. <\/p>\n\n\n\n C'est ainsi qu'il a commenc\u00e9 \u00e0 explorer des mod\u00e8les de syst\u00e8mes similaires avec des pseudo-al\u00e9as. <\/p>\n\n\n\n Il est int\u00e9ressant de noter que Noll a d\u00e9cid\u00e9 de ne pas classer son travail comme de l'art parce qu'il ne voulait pas avoir de probl\u00e8mes avec le monde de l'art traditionnel. <\/p>\n\n\n\n Malgr\u00e9 son refus de classification, ses \u0153uvres ont \u00e9t\u00e9 expos\u00e9es dans le monde entier. Il a \u00e9t\u00e9 le premier artiste informaticien am\u00e9ricain \u00e0 exposer \u00e0 la Howard Wise Gallery. <\/p>\n\n\n\n \u00c0 l'origine, Harold Cohen a commenc\u00e9 \u00e0 explorer la possibilit\u00e9 d'utiliser des programmes informatiques pour la cr\u00e9ation d'\u0153uvres d'art dans les ann\u00e9es 1960. <\/p>\n\n\n\n Son int\u00e9r\u00eat pour l'art informatique \u00e9tait d\u00fb \u00e0 son d\u00e9sir de \"comprendre ce qu'est l'art\". On pourrait \u00e9galement dire qu'il souhaitait trouver un moyen de cr\u00e9er de l'art apr\u00e8s sa mort. <\/p>\n\n\n\n Lorsque Cohen a cr\u00e9\u00e9 AARON, il ne pouvait produire que des dessins au trait monochromes qui devaient encore \u00eatre colori\u00e9s \u00e0 la main par Cohen. <\/p>\n\n\n\n Mais dans les ann\u00e9es 1980, Harold a apport\u00e9 des modifications qui ont permis \u00e0 AARON de choisir et d'appliquer lui-m\u00eame les couleurs. <\/p>\n\n\n\n Le programme a ensuite \u00e9t\u00e9 capable de produire des formes r\u00e9elles telles que des feuillages et des silhouettes humaines. <\/p>\n\n\n\n Apr\u00e8s avoir mis \u00e0 jour AARON, Harold Cohen a pu l'exposer dans de grandes institutions d'art et de technologie telles que la Tate Modern et le Whitney Museum of American Art. <\/p>\n\n\n\n La technologie \u00e0 l'origine de la cr\u00e9ation de la premi\u00e8re intelligence artificielle est AARON. <\/p>\n\n\n\n Lorsque Cohen a d\u00e9velopp\u00e9 AARON, l'outil n'utilisait pas l'apprentissage profond ou les r\u00e9seaux neuronaux tels qu'ils existent aujourd'hui. <\/p>\n\n\n\n Au lieu de cela, il travaillait avec des r\u00e8gles et des algorithmes qu'Harold a mis du temps et des efforts \u00e0 coder. <\/p>\n\n\n\n Il a donn\u00e9 \u00e0 AARON des instructions sur la mani\u00e8re de dessiner et d'imiter le processus cr\u00e9atif d'un artiste. <\/p>\n\n\n\n Cohen a appris \u00e0 l'outil \u00e0 dessiner des lignes, \u00e0 les relier \u00e0 des formes et \u00e0 des figures, \u00e0 dessiner des courbes et \u00e0 produire des r\u00e9sultats plus originaux et plus r\u00e9alistes que l'art informatique g\u00e9n\u00e9r\u00e9 dans les ann\u00e9es 1960.<\/p>\n\n\n\n On peut donc dire qu'il se concentre davantage sur la logique sous-jacente du dessin. <\/p>\n\n\n\n On peut comparer les efforts de Cohen \u00e0 l'apprentissage du dessin \u00e0 un robot en lui donnant des instructions explicites plut\u00f4t qu'en lui montrant des milliers d'exemples \u00e0 imiter. <\/p>\n\n\n\n L'approche utilis\u00e9e par AARON est tr\u00e8s diff\u00e9rente de celle que nous avons aujourd'hui, mais le fait qu'elle ait jet\u00e9 les bases est incontestable. <\/p>\n\n\n\n Voici comment fonctionne AARON : <\/p>\n\n\n\n L'inconv\u00e9nient de l'approche de Cohen \u00e9tait qu'il devait pr\u00e9voir tous les sc\u00e9narios possibles et les coder. <\/p>\n\n\n\n Vous pouvez imaginer le temps et le travail que Cohen a d\u00fb consacrer \u00e0 son outil avant qu'il ne puisse dessiner une seule image.<\/p>\n\n\n\n La g\u00e9n\u00e9ration d'images par intelligence artificielle s'est d\u00e9velopp\u00e9e \u00e0 partir des dessins en noir et blanc r\u00e9alis\u00e9s par AARON. <\/p>\n\n\n\n Les \u0153uvres d'art de base sont devenues hyperr\u00e9alistes et il est presque impossible de les distinguer des cr\u00e9ations humaines. <\/p>\n\n\n\n Voici comment la g\u00e9n\u00e9ration d'images par l'intelligence artificielle a \u00e9volu\u00e9 depuis la premi\u00e8re image : <\/p>\n\n\n\n Il y a d'abord eu l'art de la programmation bas\u00e9e sur des r\u00e8gles, puis l'art de l'IA bas\u00e9e sur l'apprentissage automatique. <\/p>\n\n\n\n Contrairement \u00e0 l'\u00e8re AARON, la g\u00e9n\u00e9ration d'images par l'intelligence artificielle dans la machine utilise l'apprentissage profond et les r\u00e9seaux neuronaux pour cr\u00e9er de l'art. <\/p>\n\n\n\n Ainsi, au lieu de s'appuyer sur des r\u00e8gles, les images d'IA ont \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9es en \u00e9tudiant et en analysant des images r\u00e9elles et des images de la vie quotidienne. g\u00e9n\u00e9rer de nouvelles images<\/a> sur la base des mod\u00e8les et du style artistique appris. <\/p>\n\n\n\n Les images d'IA ont pu \u00eatre g\u00e9n\u00e9r\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 l'introduction des r\u00e9seaux adversariels g\u00e9n\u00e9ratifs (GAN). <\/p>\n\n\n\n Les GAN fonctionnent avec deux r\u00e9seaux neuronaux, l'un qui g\u00e9n\u00e8re l'\u0153uvre d'art et l'autre qui l'\u00e9value. <\/p>\n\n\n\n Ces deux r\u00e9seaux travaillent ensemble pour cr\u00e9er des images visuellement attrayantes et d\u00e9montrent une compr\u00e9hension des r\u00e8gles et des techniques artistiques.<\/p>\n\n\n\n En 2021, un autre syst\u00e8me d'IA a \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9. <\/p>\n\n\n\n Ce syst\u00e8me a marqu\u00e9 un tournant dans l'IA g\u00e9n\u00e9rative. DALL-E a \u00e9t\u00e9 annonc\u00e9 par OpenAI et d\u00e9crit comme un syst\u00e8me capable de g\u00e9n\u00e9rer des images \u00e0 partir d'un texte. <\/p>\n\n\n\n Le syst\u00e8me DALL-E \u00e9tait capable de produire des images r\u00e9alistes dans diff\u00e9rents styles, mais aussi de combiner des concepts amusants et de leur donner vie. <\/p>\n\n\n\n Il a \u00e9t\u00e9 construit en modifiant GPT. Le syst\u00e8me DALL-E a \u00e9t\u00e9 couronn\u00e9 de succ\u00e8s gr\u00e2ce \u00e0 la quantit\u00e9 de donn\u00e9es d'entra\u00eenement qu'OpenAI lui a fournies. <\/p>\n\n\n\n En juin 2023, OpenAI a annonc\u00e9 un nouveau syst\u00e8me am\u00e9lior\u00e9, appel\u00e9 DALL-E 2, qui utilise un algorithme plus puissant appel\u00e9 mod\u00e8le de diffusion. <\/p>\n\n\n\n DALL-E 2 a \u00e9t\u00e9 en mesure de supprimer le bruit ajout\u00e9 \u00e0 une image. Les syst\u00e8mes modernes ont \u00e9galement d\u00e9pass\u00e9 le stade de la cr\u00e9ation pour passer \u00e0 celui de la r\u00e9cup\u00e9ration, o\u00f9 Recherche visuelle par IA<\/a> permettent aux utilisateurs de trouver des images sp\u00e9cifiques dans de vastes bases de donn\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 la reconnaissance du contenu.<\/p>\n\n\n\n En r\u00e9sum\u00e9, l'\u00e9volution de la g\u00e9n\u00e9ration d'images d'IA a apport\u00e9 les \u00e9l\u00e9ments suivants : <\/p>\n\n\n\n Au fur et \u00e0 mesure de l'\u00e9volution des visuels d'IA, des syst\u00e8mes bas\u00e9s sur des r\u00e8gles comme AARON aux GAN et aux mod\u00e8les de diffusion actuels, la v\u00e9rification est devenue tout aussi importante que la cr\u00e9ation.<\/p>\n\n\n\n Nos IA ind\u00e9tectables D\u00e9tection de fausses informations (Deepfake)<\/strong><\/a> permet de confirmer la paternit\u00e9 et l'originalit\u00e9<\/strong> en analysant les motifs des pixels, la coh\u00e9rence de l'\u00e9clairage et des ombres, les artefacts de compression et m\u00eame la synchronisation des images ou de l'audio pour la vid\u00e9o.<\/p>\n\n\n\n T\u00e9l\u00e9chargez une image ou un clip et obtenez un score de confiance clair avec des r\u00e9gions mises en \u00e9vidence qui indiquent une manipulation probable ou une g\u00e9n\u00e9ration synth\u00e9tique.<\/p>\n\n\n Pour les historiens de l'art num\u00e9rique, les cr\u00e9ateurs et les marques, Deepfake Detection fait le lien entre le pass\u00e9 et le pr\u00e9sent : elle respecte les origines de l'art de l'IA et permet aux visuels d'aujourd'hui d'\u00eatre dignes de confiance.<\/p>\n\n\n Les entreprises qui utilisent des outils d'\u00e9criture IA avanc\u00e9s s'appuient souvent sur des fonctionnalit\u00e9s vocales telles que la dict\u00e9e vocale, les r\u00e9ponses audio ou les assistants conversationnels.<\/p>\n\n\n\n Pour garantir la l\u00e9gitimit\u00e9 de ces interactions, notre IA ind\u00e9tectable D\u00e9tecteur de voix AI<\/a> aide \u00e0 v\u00e9rifier si un enregistrement vocal a \u00e9t\u00e9 g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par un humain ou par un mod\u00e8le d'IA.<\/p>\n\n\n\n Il offre aux \u00e9quipes un moyen simple d'examiner les soumissions audio, d'authentifier les flux de travail vocaux et de garantir la s\u00e9curit\u00e9 et la fiabilit\u00e9 de leurs communications assist\u00e9es par l'IA.<\/p>\n\n\n\n Les images g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par l'intelligence artificielle ont \u00e9volu\u00e9 et il est parfois difficile de distinguer ce qui est r\u00e9el de ce qui ne l'est pas. <\/p>\n\n\n\n En voici quelques-uns signes d'une image g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par l'IA<\/a>: <\/p>\n\n\n\n Autre comment rep\u00e9rer une image g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par l'IA<\/a> est d'utiliser le D\u00e9tecteur d'images AI ind\u00e9tectable<\/a>. <\/p>\n\n\n\n Notre d\u00e9tecteur d'images peut vous aider \u00e0 analyser une image et \u00e0 d\u00e9terminer instantan\u00e9ment si elle est r\u00e9elle ou s'il s'agit d'une IA. <\/p>\n\n\n\n Voici comment vous pouvez utiliser le d\u00e9tecteur d'images IA ind\u00e9tectable pour d\u00e9tecter les images d'intelligence artificielle : <\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/first-AI-image-generated-1.jpg\" "\\"\\"")
<\/figure>\n\n\n\nLa premi\u00e8re image g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par l'IA de l'histoire<\/h2>\n\n\n\n
Quand la premi\u00e8re image d'IA a-t-elle \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9e ?<\/h3>\n\n\n\n
Chronologie des premi\u00e8res \u00e9tapes de l'art de l'IA<\/h2>\n\n\n\n
1960s<\/h3>\n\n\n\n
Georg Nees<\/h4>\n\n\n\n
Frieder Nake<\/h4>\n\n\n\n
A. Michael Noll<\/h4>\n\n\n\n
des ann\u00e9es 1970 aux ann\u00e9es 1980<\/h3>\n\n\n\n
La technologie derri\u00e8re le premier art de l'IA<\/h2>\n\n\n\n
\n
\n
\u00c9volution de la g\u00e9n\u00e9ration d'images par l'IA depuis la premi\u00e8re image<\/h2>\n\n\n\n
R\u00e9seaux adversoriels g\u00e9n\u00e9ratifs (GAN) (ann\u00e9es 2000 \u00e0 2010)<\/h3>\n\n\n\n
DALL-E (2021 \u00e0 aujourd'hui) <\/h3>\n\n\n\n
\n
V\u00e9rifier les visuels d'IA modernes avec la d\u00e9tection de fausses pistes (Deepfake)<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Deepfake-Detection-1024x422.jpg\" "\\"\\"")
<\/figure><\/div>\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Undetectable-AIs-AI-Voice-Detector-1024x459.jpg\" "\\"\\"")
<\/figure><\/div>\n\n\nComment savoir si une image est g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par l'IA ?<\/h2>\n\n\n\n
\n
\n
![\"D\u00e9tecteur](\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/AI-image-detector-1024x440.jpg\" "\\"\\"")
<\/figure>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/TruthScan-AI-Image-Detector-1024x532.jpg\" "\\"\\"")
<\/figure><\/div>\n\n\n