Comment savoir si une image est générée par l'IA

‍Lesmodèles de génération d' images sont de plus en plus perfectionnés, et nous constatons une augmentation des images d'intelligence artificielle (IA) proches de la réalité. Le débat entre l'IA et les vraies photos 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 l'internet. Nous avons vu le pape François dans une veste à manches longues et Katy Perry au Met Gala 2024. Dans les deux cas, il s'agissait d'images fabriquées par l'IA générative. En d'autres termes, elles n'étaient pas réelles. Pourtant, à première vue, l'internet a cru qu'elles l'étaient.

Parfois, cette confusion peut être amusante, mais le plus souvent, elle pose de sérieux problèmes éthiques. Tout comme il est important de se tenir au courant du fonctionnement de l'IA générative, il est également crucial de savoir comment déterminer si quelque chose est généré par l'IA. Dans cet article, nous allons examiner de plus près les images générées par l'IA, comprendre les avantages et les inconvénients de l'art de l'IA, discuter des questions juridiques et explorer les méthodes et les outils clés qui permettent 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 formés sur de vastes 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. Cela leur permet de créer de nouvelles images dont le style et le contenu sont similaires à ceux des images qu'ils ont apprises.

Il existe de nombreux types de modèles de génération d'images, chacun ayant ses propres caractéristiques. Par exemple, les réseaux adversaires 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 l'internet, et souvent sans aucune étiquette indiquant qu'elles ont été créées par l'IA.

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

À l'instar de la photographie ou de 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 avis divergent à ce sujet. Par exemple, les petites entreprises disposant d'un budget limité peuvent considérer la création d'œuvres d'art comme un avantage. Elles peuvent créer des images personnalisées qui correspondent parfaitement à leur image de marque et à leurs besoins en matière de marketing. Ces outils permettent de gagner du temps en produisant rapidement des visuels de haute qualité et contribuent 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 n'est pas homogène, les images apparaissant pixelisées ou irréalistes. Une trop grande confiance dans l'IA peut étouffer la créativité et l'esprit critique. Il existe également un risque d'utilisation abusive. Les images d'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 comporter des biais provenant de leurs données d'entraînement. Voici d'autres inconvénients de l'art de l'IA :

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

Les zones grises juridiques des images générées par l'IA

Au fur et à mesure que l'IA progresse, nous sommes encore en train d'en 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 elles sont essentiellement des remix d'œuvres existantes, dont beaucoup sont déjà protégées par des droits d'auteur. Les choses se compliquent car la formation à l'IA implique souvent des quantités massives de données extraites de l'internet, y compris potentiellement des documents protégés par le droit d'auteur. C'est pourquoi de nombreuses personnes protestent activement contre l'utilisation de contenus protégés par des droits 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 une action en justice contre Stability AI, un générateur d'art par 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 AI portent le filigrane de Getty. DeviantArt et deux autres sociétés d'IA sont également poursuivies par un artiste dans le cadre d'une action collective, au motif que leurs œuvres d'art générées par l'IA enfreignent les lois sur le droit d'auteur. 

Comment vérifier si une image est générée par l'IA ?

Il est essentiel d'apprendre à repérer les images d'IA, car elles sont de plus en plus utilisées dans les "fake news" pour tromper les gens, en particulier lors des 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 d'Attest a révélé que la plupart des consommateurs(76 %) ne peuvent pas faire la différence entre des images authentiques et des images générées par l'IA. Voici comment 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 d'IA est de vérifier la description et les balises pour "AI-Generated" (générées par l'IA). Étant donné que les images d'IA suscitent encore beaucoup d'interrogations, les entreprises qui les génèrent et/ou les concèdent sous licence font tout ce qui est en leur pouvoir pour être transparentes quant à leur origine. Les agences de photos de stock 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. 

Rechercher les filigranes

Un autre moyen d'identifier les images d'IA consiste à 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. Toutefois, le logo n'est visible que lorsque l'image est vérifiée sur un site de vérification des références de contenu, tel que Content Credentials Verify. Les entreprises peuvent marquer leurs images différemment, vous devrez donc vous familiariser avec les différents indicateurs.

‍

Google a récemment annoncé SynthID, un moyen innovant de filigraner les images générées par l'IA. SynthID permet d'intégrer un filigrane numérique directement dans les pixels du contenu généré par l'IA. Ce filigrane est invisible à l'œil humain mais détectable pour l'identification. SynthID peut déterminer si un outil d'IA a probablement créé une image en recherchant ce filigrane numérique.

Rechercher des distorsions ou des anomalies dans l'image

Les images générées par l'IA présentent souvent des imperfections dues aux limites des algorithmes d'apprentissage profond. Les anomalies les plus courantes sont les suivantes :

• Arrière-plans flous ou anormaux : Escaliers mal alignés, meubles de forme bizarre et détails flous.
  ‍
• Incohérences au niveau des cheveux : Textures non naturelles, motifs bizarres ou flous.
  ‍
• Aspect exagérément rendu : Une apparence brillante et irréaliste avec un mélange de textures floues et lisses.
  ‍
• Erreurs d'accessoires : Bijoux déformés, boucles d'oreilles mal assorties et objets déformés.
  ‍
• Doigts bizarres : Doigts supplémentaires, pouces manquants ou autres anomalies de la main.

‍

Ces signes permettent d'identifier les images générées par l'IA. Toutefois, les progrès de l'IA signifient que les futures images générées par l'IA pourraient présenter moins de défauts visibles.

Utiliser des outils d'identification d'images d'IA

L'utilisation d'outils d'identification d'images d'IA est une autre option pour repérer les images d'IA, bien qu'il faille garder à l'esprit que ces outils ne sont pas toujours très précis. Examinons quelques-uns des outils les plus populaires pour détecter les images d'IA :

• AI Or Not: Utilise des algorithmes avancés et l'apprentissage automatique pour authentifier rapidement les contenus réels et faux. Il est particulièrement efficace avec les fausses images NFT.
  ‍
• Contenu à l'échelle: Cet outil gratuit et simple fournit un score de probabilité humain vs. IA pour des images provenant de générateurs populaires.
  ‍
• Illuminarty : Offre une analyse complète des images et des textes générés par l'IA, y compris l'identification des modèles d'IA et des domaines spécifiques générés par l'IA.
  ‍
• Détecteur d'art AI de Maybe: Un outil facile à utiliser qui utilise un modèle ViT pour fournir un pourcentage de score humain vs. artificiel pour les images artistiques.
  ‍
• V7 Deepfake Detector: Une extension Chrome pour détecter les images StyleGAN deepfake, utiles pour identifier les faux profils.
  ‍
• Détecteur de fausses images: Utilise les métadonnées et l'analyse des niveaux d'erreur (ELA) pour détecter les images manipulées, mais sa compatibilité avec les fichiers est limitée et il se produit des pannes.

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

Principaux enseignements

Les modèles d'IA générative devenant de plus en plus intelligents, il est de plus en plus difficile de distinguer les images générées par l'IA des photos réelles. Si cette évolution est passionnante en termes de progrès technologique, elle est également préoccupante d'un point de vue éthique. Il est vrai que l'IA offre un moyen rentable et innovant de créer des images, mais il y a des obstacles juridiques et pratiques à prendre en compte. Heureusement, des méthodes et des outils sont en cours d'élaboration pour nous aider à résoudre ce nouveau dilemme. En restant informés, nous pouvons nous assurer que le contenu visuel reste digne de confiance.

Entrez en contact avec notre communauté pour en savoir plus sur l'IA ! Explorez notre dépôt GitHub pour voir comment nous utilisons l'IA pour créer des solutions innovantes dans divers secteurs tels que la santé et l'agriculture. Débloquez de nouvelles opportunités avec nous !