Comment Savoir si une Image est Faite Par IA ? (Le Guide)

Le trucage des images existe depuis les balbutiements de la photographie. Des photomontages réalisés avec minutie pouvaient déjà alors manipuler la réalité.

Le président Abraham Lincoln n’a pas hésité, par exemple, à y avoir recours pour améliorer son image auprès de son électorat qui le jugeait laid. Personne n’a su pendant longtemps que son célèbre portrait était en fait issu de deux photos distinctes, une photo de sa tête sur le corps d’un autre.

Voyons ensemble comment entraîner notre regard afin de déceler les images produites par une IA.

Découvrons également les outils qui se développent pour traquer les faux semblants !

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Caractéristiques des Images Faites par IA

Les images générées par l’IA sont le produit du « machine learning ». Ces IA ont été entrainées à comprendre le langage naturel ainsi que les images.

Ces outils se basent sur une banque d’images infinie, supposées être toutes libres de droit, posant parfois des problèmes de propriété intellectuelle ou encore de droit à l’image.

La majorité des outils sont accessibles en open source ou moyennant un abonnement payant.

Ils génèrent ensuite, à partir d’un « prompt », d’une description textuelle détaillée, une image créée de toutes pièces : scène, personnes, objets, animaux, décors, styles… Par exemple, en soumettant une requête Midjourney avec des spécifications précises, on peut explorer des possibilités artistiques infinies.

Ils peuvent également générer une image à partir d’une image fournie comme référence par l’utilisateur qui pourra ensuite la modifier à l’envi.

Les images produites par IA atteignent un niveau de réalisme et de qualité impressionnant.

C’est un réel atout pour les créatifs qui cherchent de l’inspiration dans des domaines variés comme la publicité, l’art ou le divertissement.

Il est désormais possible de créer de toutes pièces des personnages, des décors ou encore des univers uniques.

Différences Entre Images Faites par Humains et IA

Les générateurs d’images avec IA sont impressionnants mais pas encore parfaits, du moins pour l’instant.

Pour entraîner son œil à la détection des images générées par IA, il faut en repérer les défauts.

Anomalies corporelles des êtres vivants

Certains visages par exemple peuvent apparaître déformés, flous ou présenter une anomalie. Un nez manquant ou des dents étrangement asymétriques par exemple.

Les mains permettent aussi de mettre la puce à l’oreille. Leur position étrange ou la présence d’un sixième doigt ne nous laisse aucun doute.

Par exemple, dans la fausse image mettant en scène le pape François en doudoune de luxe, on peut entre autres constater qu’il tient son café par le couvercle.

Les yeux sont aussi sources d’indices ! Ils sont souvent mal faits avec des pupilles systématiquement circulaires et des ombres et lumières suspectes.

Pour ce qui est des vidéos, les générateurs d’images avec IA ont appris avec des images de personnes aux yeux généralement ouverts et ne savent pas forcément concevoir des clignements des yeux.

Intégration d’éléments externes

Les accessoires des personnes sont révélateurs, comme les lunettes ou encore la coiffure, les chapeaux ou les bijoux peuvent être agencés bizarrement. Ils peuvent même parfois se fondre dans la peau.

Défauts du décor

Les arrière-plans peuvent être outrageusement flous, certains éléments de décors disproportionnés ou asymétriques.

La gravité également n’est pas toujours respectée car non prise en compte par l’IA. Soyez attentifs aux mouvements des objets.

Texture

L’aspect de la peau peut varier et sembler lisse ou brillant jusqu’à s’apparenter à du plastique dans certains cas.

On peut aussi constater des reflets exagérés, des ombres moins naturelles ou une absence de pores et de rides sur la peau.

En ce qui concerne les animaux, la texture du pelage ou du plumage peuvent apparaître plus lisse et moins détaillée qu’en réalité.

Description

Un média fiable ne manquera jamais de préciser dans le titre ou la légende de son image publiée qu’il s’agit d’un contenu généré à l’aide d’une IA, le cas échéant.

Il faut être à l’affût du moindre détail !

Malheureusement, les laboratoires de recherche de ces IA travaillent d’arrache-pied pour améliorer le rendu.

La version récente de Midjourney permet de générer des mains humaines sans la moindre faille visuelle.

Analyse Technique des Images

Les images générées ont des défauts également techniques qui nécessitent de se poser quelques questions.

Si l’on s’attarde sur l’éclairage de l’image, on peut repérer des anomalies. Les ombres, la lumière oules reflets ont tendance à ne pas être réalistes.

Les couleurs représentent aussi un excellent moyen de voir un manque d’homogénéité dans la composition de l’image.

Analysez aussi le style général. Constatez-vous une incohérence ou un mélange des éléments à la manière d’un collage.

Les IA ont tendance à créer des fonds flous qui peuvent parfois jurer avec le premier plan.

Le grain de la photo est de même souvent très lisse.

En cas de présence de texte généré en arrière-plan, vous remarquerez qu’il est souvent illisible comme c’est le cas de l’enseigne du magasin sur cette photo peu flatteuse générée par IA avec Meghan et Harry.

Si c’est le cas, vous êtes sans doute face à une image générée par une IA.

Méthodes de Détection d’Images par IA

Vous avez donc deux options pour jouer au détective !

Suivez votre instinct et décelez à l’œil nu le moindre petit défaut à la loupe sur une image ou bien vous pouvez recourir à un outil plus sophistiqué, un détecteur d’images par IA.

Dans le premier cas, si vous êtes vous-même un utilisateur fréquent des générateurs d’images, vous devriez pouvoir vous habituer aux styles souvent proposés par telle ou telle IA et ainsi reconnaître la palette de création des IA.

Une autre technique consiste à procéder à une recherche d’image inversée sur votre moteur de recherche afin de voir si celle-ci a déjà été l’objet de conversation. Vous parviendrez alors à retrouver sa source exacte.

Cette méthode toutefois n’est pas infaillible, car elle implique que l’image ait déjà été largement diffusée en ligne.

Enfin, vous pouvez utiliser une autre IA entraînée à reconnaître les images générées par IA. Ces outils ne sont pas nombreux et essayent de s’améliorer au fils des mois. Ils ont toutefois des difficultés à aller aussi vite que les générateurs d’images qui sont dans une course technologique folle.

Implications des Images Faites par IA

Les images faites par IA permettent de donner un coup de pouce créatif à quiconque. Le revers de la médaille repose dans la dangerosité de cette technique si elle est utilisée à mauvais escient.

N’importe qui peut créer du contenu et clamer en être l’auteur réel ou le créateur.

Des personnes malintentionnées peuvent générer des images qui s’inscrivent dans l’actualité, notamment à des fins de propagande ou pour manipuler l’opinion.

La sensibilisation est aujourd’hui primordiale pour encourager l’esprit critique de chacun et particulièrement celui des jeunes générations.

Jordan Peele, acteur et réalisateur, dénonce les dangers des deepfakes, de l’hypertrucage générés par IA en mettant en scène l’ancien président américain Barack Obama.

Il démontre avec ce deepfake, le réalisme bluffant de cette technologie et dénonce ainsi les potentielles conséquences de manipulation de l’opinion publique si l’on ne met pas en place des garde-fous.

On peut désormais faire dire n’importe quoi à n’importe qui le temps d’une vidéo.

Si bien qu’à ce rythme d’évolution des technologies, il n’est pas dit que nous puissions encore déceler les images fabriquées.

À l’heure des réseaux sociaux, l’image tend à prendre plus d’importance que les mots et peut rapidement prendre de l’ampleur une fois diffusée.

Pire, dans la course à l’exclusivité, les médias peuvent passer l’étape de vérification, en diffuser et relayer en conséquence de fausses informations !

En bref, usagers comme médias devraient faire un pas de côté pour appréhender les informations, qu’elles soient textuelles ou visuelles, avant de les considérer comme véritables et de participer à leur diffusion.

FAQ : IA ou PAS IA

Quels sont les signes d’une image générée par intelligence artificielle ?

En premier lieu, vérifiez tout simplement que la source de l’image n’est pas clairement énoncée dans sa légende ou sa description.

Certains utilisateurs des générateurs d’IA ont par ailleurs l’honnêteté intellectuelle de préciser qu’ils ont eu recours à une IA.

D’ailleurs, certains outils ajoutent parfois un symbole ou filigrane directement sur l’image afin que l’on puisse en identifier la source.

Craiyon inclut son logo sur chaque image.

Avec DALL·E, des petits carrés colorés apparaissent en bas à droite de l’image. Cependant, ce même générateur autorise le retrait de ce crédit et l’utilisation libre de l’image par son utilisateur.

Pour récapituler, ayez en tête les éléments suivants :

• les anomalies corporelles : les mains, le nombre de doigts, les yeux, le nez, les oreilles,
• les défauts visuels du décor, de l’arrière-plan,
• les accessoires incohérents, déformés ou mal positionnés,
• les textures, les ombres, les lumières.

Existe-t-il des outils pour vérifier si une image provient d’une IA ?

Il existe des IA détecteurs d’images IA.

L’entreprise, Hive AI a mis au point une solution pour repérer les œuvres d’arts générées artificiellement. Vous obtenez alors une probabilité en pourcentage.

Bonne nouvelle ! Google a également intégré son propre détecteur à Google images, pour l’instant uniquement disponible si vous avez paramétré l’anglais comme langue d’affichage.

Quelle est la fiabilité des détecteurs d’images IA ? 

Les solutions de détection ne sont évidemment pas fiables à 100 %, les outils n’évoluent en effet pas aussi vite que les générateurs d’images. Ces plateformes ne sont par ailleurs pas encore suffisamment sollicitées et ne suscitent pas autant d’engouement que les générateurs d’images avec IA. En bref, il y a encore beaucoup de chemin à parcourir pour aiguiser ces outils.

Comment les GANs interviennent-ils dans la création d’images par IA ?

Les GANs (generative adversorial networks) ou réseaux antagonistes génératifs reposent sur la mise en compétition de deux réseaux de neurones : le générateur et le discriminateur.

Ce sont eux qui permettent la génération d’images.

Les deux réseaux de neurones travaillent de manière antagoniste : le générateur cherche à générer des images (ou autre) les plus réalistes possibles et le discriminateur a pour objectif d’en détecter les anomalies.

Le discriminateur reçoit les données du générateur et lui envoie son retour pour amélioration. En outre, de jeu de ping-pong permet à chaque réseau d’aiguiser son savoir-faire simultanément, pour produire des contenus de plus en plus réalistes et sans la moindre faille.

Cette avancée technologique permet de multiplier les options créatives, mais présente également des limites éthiques.

Les GANs sont notamment utilisés dans la génération d’images et de vidéos de haute qualité, la colorisation ou la détection et la correction d’anomalies.

Pour Résumer

Face à ce flot incessant d’images générées grâce à l’intelligence artificielle, nous entrons dans un monde dans lequel les images ne sont plus forcément le reflet de la réalité.

Les générateurs d’images ne sont cependant pas encore infaillibles :

• un œil averti et expérimenté peut déceler des anomalies visuelles et démasquer les images fabriquées.
• des détecteurs d’images IA, s’améliorant chaque jour, sont déjà disponibles ou en cours de développement pour nous aider à démêler le vrai du faux.

Cependant, l’accélération des prouesses technologiques laisse entrevoir un monde virtuel déstabilisant.

Comment développer une IA capable de distinguer avec précision le vrai du faux reste un défi majeur pour les chercheurs. En attendant, la meilleure méthode consiste à toujours regarder de près chaque contenu auquel on est confronté afin de rester, si possible, dans le vrai.