Les images générées par l’IA deviennent de plus en plus réalistes, mais des indices subtils permettent « encore » de les identifier. Des membres surnuméraires, des motifs mal assortis et des lettres floues peuvent être des signes que le contenu a été généré par une intelligence artificielle.

Les mains et les autres membres

La plupart des humains possèdent cinq doigts sur chaque main, deux bras et deux jambes. Les modèles d’IA générant des images peinent encore à reproduire fidèlement la complexité du corps humain, en particulier les mains et les autres membres. Si la technologie a progressé et que les erreurs grossières comme six doigts sont devenues plus rares, il est fréquent de trouver des anomalies subtiles dans les scènes de groupe. Soyez attentifs aux personnages en arrière-plan : ils peuvent avoir des membres en surnombre, des mains bizarrement déformées ou des bras passant à travers des épaules inexistantes !

Les cheveux

Les vrais cheveux poussent du cuir chevelu en mèches distinctes. En revanche, les cheveux créés par l’IA ressemblent parfois à de la peinture, surtout en zoomant. Méfiez-vous cependant : une image compressée peut aussi donner un aspect bizarre aux cheveux, même vrais.

Les textes des images

Contrairement aux générateurs de texte, les modèles d’IA spécialisés dans la création d’images ne maîtrisent pas la production de texte lisible. Générer des images avec des éléments textuels s’avère donc un défi bien distinct. Des mots mal orthographiés, des lettres fusionnées ou des caractères indéchiffrables constituent autant d’indices révélateurs de la nature artificielle de l’image.

La symétrie

Dans le monde réel, les objets sont souvent présentés par paires ou par groupes. Pensez à des boucles d’oreilles ou à des couverts : il est rare de trouver des objets dépareillés. Certains systèmes d’intelligence artificielle peuvent oublier ce qui se passe du côté gauche d’un visage lorsqu’il s’agit de rendre le côté droit.

Les textures et les motifs

Les motifs répétitifs, comme les briques d’un mur ou les fleurs d’un papier peint, donnent souvent du fil à retordre aux machines. Dans la réalité, tout est net et régulier : les briques ont la même taille et la même forme, et les motifs se répètent à l’identique. Mais l’intelligence artificielle peut parfois s’emmêler les pinceaux et créer des imperfections. C’est un indice précieux : si les fleurs du papier peint en bas sont différentes de celles en haut, il y a de fortes chances que l’image soit générée par l’IA.

La géométrie

L’analyse de l’espace et des objets qui le composent dans une image peut révéler des indices précieux sur son authenticité. Des angles droits parfaits, des murs parfaitement alignés avec des meubles et une cohérence dans la disposition des objets sont autant de signes d’une photographie réelle. En revanche, si les angles paraissent tordus, si un mur semble traverser une étagère ou qu’un meuble s’insère de manière improbable dans un espace, il est possible que l’image ait été générée par un système d’intelligence artificielle

La cohérence

Dans le monde réel, on peut facilement prendre plusieurs photos du même endroit, sous différents angles. Mais pour l’IA, c’est plus compliqué ! Si on vous montre plusieurs images censées représenter le même lieu, soyez attentifs : est-ce que des objets disparaissent d’une image à l’autre ? Est-ce que l’éclairage change complètement ? Si oui, il y a de fortes chances que ces images aient été créées par un système d’intelligence artificielle !

Les outils de détection des images générées par l’IA

En plus des indices visuels présentés ci-dessus, il existe des outils en ligne qui peuvent vous aider à identifier les images générées par l’IA. Ces outils analysent les métadonnées, les motifs de pixels et d’autres caractéristiques de l’image pour détecter d’éventuelles anomalies.

Voici quelques outils en ligne que vous pouvez utiliser :

  • Optic AI Or Not: Authentification rapide d’images, vidéos et voix
  • Content at Scale: Détection d’images générées par l’IA à grande échelle
  • Illuminarty: Analyse approfondie d’images et de textes générés par l’IA
  • Hugging Face: Outils open-source pour la détection de base
  • Foto Forensics : Analyse détaillée avec Error Level Analysis
  • V7 Deepfake Detector : Détection de deepfakes StyleGAN
  • Fake Image Detector : Détection d’images manipulées/altérées/éditées
  • Forensically Beta : Examen détaillé avec divers outils d’analyse

Si une image vous semble douteuse, ne vous fiez pas aveuglément aux résultats de ces outils de détection pour déterminer son authenticité. L’image peut avoir été manipulée par d’autres techniques, comme le « deepfake », des retouches Photoshop ou une simple mise en scène. N’oubliez pas qu’une image authentique ne garantit pas nécessairement la véracité de son contenu. L’information visuelle peut être manipulée de diverses manières, et il est essentiel d’adopter une approche critique et vigilante face à tout ce que vous voyez en ligne.