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27 septembre 2024
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À mesure que l'IA générative progresse, il est important d'apprendre à identifier les images générées par l'IA. Découvre des conseils, des outils et des techniques pour repérer les faux de manière efficace.
Lesmodèles de génération d' images sont de plus en plus perfectionnés, et nous constatons une augmentation des images d'intelligence artificielle (IA) ressemblant à la réalité. Le débat entre l'IA et les vraies photos est de plus en plus d'actualité, car il devient de plus en plus difficile de faire la distinction entre les deux. Il y a eu de multiples scénarios où des images générées par l'IA ont trompé l'Internet. Nous avons vu le pape François dans un blouson bouffant et Katy Perry au Met Gala de 2024. Dans les deux cas, il s'agissait d'images fabriquées par l'IA générative. En d'autres termes, elles n'étaient pas réelles. Cependant, à première vue, l'internet a cru qu'elles l'étaient.
Parfois, cette confusion peut être amusante, mais le plus souvent, elle pose un sérieux problème éthique. Tout comme il est important de se tenir au courant du fonctionnement de l'IA générative, il est également crucial de savoir comment dire si quelque chose est généré par l'IA. Dans cet article, nous examinerons de plus près les images générées par l'IA, nous comprendrons les avantages et les inconvénients de l'art de l'IA, nous discuterons des questions juridiques et nous explorerons les méthodes et les outils clés qui permettent de les différencier des images réelles.
Les images d'IA sont créées à l'aide de modèles de génération d'images qui utilisent des réseaux neuronaux formés sur de grands ensembles de données pour générer des images réalistes. Ce qui est impressionnant, c'est leur capacité à mélanger les styles, les concepts et les caractéristiques pour créer des images artistiques et pertinentes. Au cours de l'entraînement, les modèles de génération d'images apprennent différentes caractéristiques et détails à partir de ces images. Ce faisant, ils les aident à créer de nouvelles images dont le style et le contenu sont similaires à ceux des images dont ils ont tiré des enseignements.
Il existe de nombreux types de modèles de génération d'images, chacun ayant ses propres caractéristiques. Par exemple, les réseaux adverbiaux génératifs (GAN) utilisent deux réseaux neuronaux qui travaillent en tandem pour créer des images réalistes qui ressemblent à leurs données d'apprentissage. Les modèles de diffusion génèrent des images en transformant progressivement un bruit aléatoire en images claires. Les transformateurs, tels que ceux utilisés dans des modèles comme DALL-E et CLIP, utilisent des mécanismes d'auto-attention pour générer des images à partir de descriptions textuelles.
Tout le monde peut créer des images d'IA à l'aide d'outils tels que GPT-4o d'OpenAI, Midjourney, Gencraft ou Stable Diffusion. Ces images apparaissent maintenant partout sur Internet, et souvent sans aucune étiquette indiquant qu'elles ont été créées par l'IA.
Comme la photographie ou la peinture, la génération d'images par l'IA est considérée par beaucoup comme une nouvelle forme d'art. Les peintures d'IA sont vendues pour des milliers de dollars et remportent des concours d'art. Cela soulève la question suivante : l'art de l'IA est-il une bonne chose, et quels sont les avantages et les inconvénients d'une telle génération d'images ?
Les opinions varient à ce sujet. Par exemple, les petites entreprises disposant d'un budget limité peuvent considérer l'art généré comme un avantage. Elles peuvent créer des images personnalisées qui correspondent parfaitement aux besoins en matière d'image de marque et de marketing. Ces outils peuvent faire gagner du temps en produisant rapidement des visuels de haute qualité et aider à maintenir les projets créatifs sur la bonne voie. En ce qui concerne l'inspiration des artistes, la génération d'images peut donner accès à une vaste bibliothèque d'options uniques. Un artiste peut facilement visualiser une idée avant de lui donner vie.
Cependant, les images générées par l'IA manquent souvent de profondeur émotionnelle et peuvent avoir du mal à capturer des expériences humaines brutes. Parfois, la qualité peut être incohérente, les images apparaissant pixelisées ou irréalistes. S'appuyer trop sur l'IA peut étouffer la créativité et l'esprit critique. Il y a aussi le risque d'une mauvaise utilisation. Les images de l'IA peuvent être facilement manipulées et donner lieu à des informations erronées. De plus, l'utilisation de ces outils peut impliquer une courbe d'apprentissage abrupte, et ils peuvent véhiculer des préjugés provenant de leurs données d'entraînement. Voici d'autres inconvénients de l'art de l'IA :
Au fur et à mesure que l'IA progresse, nous sommes toujours en train de comprendre les implications juridiques (comme les questions de droits d'auteur) en tant que société. Contrairement aux créations traditionnelles, les images générées par l'IA ne peuvent pas être protégées par des droits d'auteur dans certains pays comme les États-Unis, car il s'agit essentiellement de remixages d'œuvres existantes, dont beaucoup sont déjà protégées par des droits d'auteur. Les choses se compliquent parce que la formation à l'IA implique souvent des quantités massives de données extraites d'Internet, y compris potentiellement du matériel protégé par le droit d'auteur. À cet effet, de nombreuses personnes protestent activement contre l'utilisation de contenus protégés par le droit d'auteur pour la formation de modèles d' IA et souhaitent une meilleure réglementation.
Certaines entreprises ont même intenté des procès. Getty Images, un fournisseur d'images en stock, a intenté un procès contre Stability AI, un générateur d'art IA, pour avoir prétendument dupliqué et utilisé la bibliothèque d'images de Getty à des fins commerciales. Plusieurs images produites par le modèle texte-image de Stability AIportent le filigrane de Getty. DeviantArt et deux autres sociétés d'IA sont également poursuivies par un artiste dans le cadre d'un recours collectif, au motif que leurs œuvres d'art générées par l'IA enfreignent les lois sur les droits d'auteur.
Apprendre à repérer les images d'IA est vital car leur utilisation dans les fake news pour tromper les gens a augmenté, en particulier pendant les élections. Selon la BBC, 60 % des chercheurs ont réussi à utiliser l'IA pour créer des images trompeuses sur les bulletins de vote et les lieux.
Les images générées par l'IA affectent également les consommateurs. Une étude récente menée par Attest a révélé que la plupart des consommateurs(76 %) ne peuvent pas faire la différence entre les images authentiques et les images générées par l'IA. Voici comment tu peux savoir si une image est générée par l'IA.
Cela peut sembler évident, mais la façon la plus simple de repérer les images d'IA est de vérifier la description et les balises pour " AI-Generated " (générées par l'IA). Étant donné qu'il y a encore beaucoup d'interrogations concernant les images d'IA, les entreprises qui les génèrent et/ou les concèdent sous licence font tout leur possible pour être transparentes quant à leur origine. Les agences de photos d'archives qui autorisent les images d'IA dans leurs bibliothèques exigent que les contributeurs indiquent que les fichiers sont "générés par l'IA" dans le titre, la description et les balises de l'image (ce qui facilite la recherche ou l'exclusion des images d'IA lorsque l'on navigue dans leurs catalogues). La recherche de ces étiquettes est le moyen le plus simple de repérer une image générée par l'IA.
Une autre façon d'identifier les images d'IA est de rechercher les filigranes, car de nombreux outils d'IA en ajoutent. Il peut s'agir de petits logos, de texte ou de métadonnées. Par exemple, DALL-E 3 d'OpenAI utilise des métadonnées C2PA invisibles et un symbole Content Credentials (CR) visible dans le coin supérieur gauche. Cependant, le logo n'est visible que lors de la vérification de l'image sur un site de vérification des références de contenu, tel que Content Credentials Verify. Les entreprises peuvent marquer leurs images différemment, c'est pourquoi tu devras peut-être te familiariser avec les différents indicateurs.
Google a récemment annoncé SynthID, un moyen innovant de filigraner les images d'IA. SynthID permet d'intégrer un filigrane numérique directement dans les pixels du contenu généré par l'IA. Il est invisible à l'œil humain mais détectable pour l'identification. SynthID peut évaluer si un outil d'IA a probablement créé une image en recherchant ce filigrane numérique.
Les images générées par l'IA présentent souvent des imperfections en raison des limites des algorithmes d'apprentissage profond. Parmi les anomalies les plus courantes, on peut citer :
Ces signes permettent d'identifier les images générées par l'IA. Cependant, les progrès de l'IA signifient que les futures images générées par l'IA pourraient avoir moins de défauts visibles.
L'utilisation d'outils d'identification d'images d'IA est une autre option pour repérer les images d'IA, même si tu dois garder à l'esprit qu'elle peut ne pas être tout à fait exacte. Jetons un coup d'œil à certains des outils les plus populaires pour détecter les images d'IA :
Comme les médias générés par l'IA continuent de se répandre et de progresser, ces outils deviendront encore plus efficaces à l'avenir.
À mesure que les modèles d'IA générative deviennent plus intelligents, il est de plus en plus difficile de distinguer les images générées par l'IA des photos réelles. Bien que passionnante en termes d'avancée technologique, cette évolution est également préoccupante d'un point de vue éthique. Il est vrai que l'IA offre un moyen rentable et innovant de créer des visuels, mais il y a des obstacles juridiques et pratiques à prendre en compte. Heureusement, des méthodes et des outils sont en cours de développement pour nous aider à naviguer dans ce nouveau dilemme. En restant informés, nous pouvons nous assurer que le contenu visuel reste digne de confiance.
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