Comment savoir si une image est générée par l'IA

‍Les modèles de génération d'images sont de plus en plus avancés, et nous constatons une augmentation des images d'intelligence artificielle (IA) réalistes. Le débat IA contre photo réelle devient de plus en plus pertinent, car il est de plus en plus difficile de faire la distinction entre les deux. Il y a eu de nombreux cas où des images générées par l'IA ont trompé Internet. Nous avons vu le pape François dans une doudoune et Katy Perry au Met Gala 2024. Les deux étaient des images fabriquées par l'IA générative. En d'autres termes, elles n'étaient pas réelles. Cependant, au premier coup d'œil, Internet a cru qu'elles l'étaient.

Parfois, cette confusion peut être amusante, mais le plus souvent, elle soulève de sérieuses préoccupations éthiques. Tout comme il est important de se tenir au courant du fonctionnement de l'IA générative, il est également essentiel de savoir comment déterminer si quelque chose est généré par l'IA. Dans cet article, nous examinerons de plus près les images générées par l'IA, comprendrons les avantages et les inconvénients de l'art de l'IA, discuterons des questions juridiques et explorerons les principales méthodes et outils permettant de les distinguer des images réelles.

Que sont exactement les images générées par l'IA ?  

Les images d'IA sont créées à l'aide de modèles de génération d'images qui utilisent des réseaux neuronaux entraînés 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. Pendant l'entraînement, les modèles de génération d'images apprennent différentes caractéristiques et détails à partir de ces images. Cela les aide à créer de nouvelles images qui ressemblent, en termes de style et de contenu, à celles dont ils se sont inspirés.

Il existe de nombreux types de modèles de génération d'images, chacun ayant ses propres caractéristiques spéciales. Par exemple, les réseaux antagonistes génératifs (GAN) utilisent deux réseaux neuronaux qui fonctionnent en tandem pour créer des images réalistes qui ressemblent à leurs données d'entraînement. Les modèles de diffusion génèrent des images en transformant progressivement le bruit aléatoire en images claires. Les transformateurs, tels que ceux utilisés dans les modèles comme DALL-E et CLIP, utilisent des mécanismes d'auto-attention pour générer des images à partir de descriptions textuelles. 

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Tout le monde peut créer des images IA en utilisant des outils comme GPT-4o d'OpenAI, Midjourney, Gencraft ou Stable Diffusion. Ces images apparaissent maintenant partout sur Internet, et souvent sans aucune étiquette indiquant qu'elles sont faites par l'IA.

Les avantages et les inconvénients de l'art de l'IA

Comme la photographie ou la peinture, la génération d'images par IA est considérée par beaucoup comme une nouvelle forme d'art. Les peintures réalisées par l'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 ?

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Les opinions divergent 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 à leur image de marque et à leurs besoins marketing. Ces outils peuvent faire gagner du temps en produisant rapidement des visuels de haute qualité et en aidant 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, avec des images apparaissant pixélisées ou irréalistes. Trop se fier à l'IA peut étouffer la créativité et la pensée critique. Il y a aussi le risque d'une mauvaise utilisation. Les images IA peuvent être facilement manipulées et conduire à la désinformation. De plus, l'utilisation de ces outils peut impliquer une courbe d'apprentissage abrupte, et ils peuvent comporter des biais provenant de leurs données d'entraînement. Voici quelques autres inconvénients de l'art IA :

• Préoccupations éthiques : Les questions relatives à la propriété intellectuelle, telles que la paternité, la propriété et le droit d'auteur des œuvres d'art générées par l'IA, peuvent être complexes et litigieuses.
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• Suppression d'emplois : L'utilisation généralisée de l'IA dans l'art pourrait réduire les opportunités pour les artistes et designers humains.
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• Insensibilité culturelle : L'art de l'IA peut ne pas comprendre et respecter les contextes culturels, ce qui peut entraîner des créations inappropriées ou offensantes.

Les zones grises juridiques des images générées par l'IA

À mesure que l'IA progresse, nous continuons activement à déterminer les implications juridiques (comme les problèmes de droits d'auteur) en tant que société. Contrairement aux créations traditionnelles, les images générées par l'IA ne peuvent pas être protégées par le droit d'auteur dans certains pays comme les États-Unis, car elles sont essentiellement des remixes d'œuvres existantes, dont beaucoup sont déjà protégées par le droit d'auteur. Cela se complique car la formation de 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 contenu protégé par le droit d'auteur pour la formation de modèles d'IA et souhaitent de meilleures réglementations.

Certaines entreprises ont même intenté des actions en justice. Getty Images, un fournisseur d'images d'archives, a intenté une action en justice 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 de texte à image de Stability AI portent le filigrane de Getty. DeviantArt et deux autres sociétés d'IA sont également poursuivies par un artiste dans le cadre d'un recours collectif affirmant que leurs œuvres d'art générées par l'IA violent les lois sur le droit d'auteur. 

Comment vérifier si une image est générée par IA

Apprendre à repérer les images d’IA est essentiel, car leur utilisation dans les fausses nouvelles 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 de vote. 

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Les images générées par l'IA affectent également les consommateurs. Une étude récente d'Attest a révélé que la plupart des consommateurs (76 %) ne peuvent pas faire la différence entre les images authentiques et celles générées par l'IA. Voici comment vous pouvez savoir si une image est générée par l'IA.

Vérifier le titre, la description et les balises de l'image

Cela peut sembler évident, mais la façon la plus simple de repérer les images générées par l'IA est de vérifier la description et les balises pour le terme ‘Généré par l'IA’. Étant donné qu'il y a encore tant de questions 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 qui autorisent les images d'IA dans leurs bibliothèques exigent que les contributeurs étiquettent les fichiers comme ‘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 lors de la navigation dans leurs catalogues). La recherche de ces étiquettes est le moyen le plus simple de repérer une image générée par l'IA. 

Recherchez les filigranes

Une autre façon d'identifier les images IA est de rechercher les filigranes, car de nombreux outils d'IA en ajoutent. Ceux-ci peuvent inclure de petits logos, du texte ou des 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 informations de contenu, tel que Content Credentials Verify. Les entreprises peuvent marquer leurs images différemment, vous devrez donc peut-être vous familiariser avec divers indicateurs.

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Google a récemment annoncé SynthID, une manière innovante 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.

Recherchez les distorsions ou les anomalies dans l'image

Les images générées par l'IA présentent souvent des imperfections en raison des limitations des algorithmes d'apprentissage profond. Les anomalies courantes comprennent :

• Arrière-plans flous ou anormaux : Escaliers mal alignés, meubles de forme étrange et détails flous.
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• Incohérences capillaires : textures non naturelles, motifs étranges ou flous.
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• Apparence trop rendue : Un aspect brillant et irréaliste avec un mélange de textures floues et lisses.
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• Erreurs d'accessoires : Bijoux déformés, boucles d'oreilles dépareillées et objets déformés.
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• Doigts étranges : doigts supplémentaires, pouces manquants ou autres anomalies de la main.

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Ces signes aident à identifier les images générées par l'IA. Cependant, les progrès de l'IA signifient que les futures images d'IA pourraient avoir moins de défauts visibles.

Utiliser des outils d'identification d'images par IA

L'utilisation d'outils d'identification d'images par IA est une autre option pour repérer les images créées par l'IA, bien que vous deviez garder à l'esprit qu'elle peut ne pas être entièrement précise. Examinons quelques-uns des outils les plus populaires pour détecter les images créées par l'IA :

• AI Or Not : Utilise des algorithmes avancés et l’apprentissage automatique pour authentifier rapidement le contenu réel et faux. Il est particulièrement efficace avec les fausses images NFT.
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• Content at Scale : Cet outil gratuit et simple fournit un score de probabilité Humain vs. IA pour les images provenant de générateurs populaires.
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• Illuminarty : Offre une analyse complète des images et des textes générés par l'IA, y compris l'identification des modèles d'IA et des zones spécifiques générées par l'IA.
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• AI Art Detector de Maybe : Un outil facile à utiliser qui utilise un modèle ViT pour fournir un score de pourcentage humain par rapport à artificiel pour les images artistiques.
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• V7 Deepfake Detector : Une extension Chrome pour détecter les images deepfake StyleGAN, utile pour identifier les faux profils.
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• Fake Image Detector : Utilise les métadonnées et l'analyse du niveau d'erreur (ELA) pour détecter les images manipulées, mais a une compatibilité de fichiers limitée et subit des plantages.

À mesure que les médias générés par l'IA continuent de se répandre et de progresser, ces outils deviendront encore plus efficaces à l'avenir.

Principaux points à retenir

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 cela soit passionnant en termes de progrès technologiques, c'est également préoccupant sur le plan 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 surmonter ce nouveau dilemme. En restant informés, nous pouvons nous assurer que le contenu visuel reste fiable.

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