A l'ere de l'IA de plus en plus sophistiquee la distinction entre les images reelles et les images creees par l'intelligence artificielle devient plus difficile que jamais.
Une nouvelle etude du laboratoire d'IA for Good de Microsoft montre que la capacite des humains a reconnaître avec precision les images creees par l'IA n'atteint que 62 % soit legerement superieure au niveau de devinettes aleatoires de 50 % comme lors du lancement d'une piece de monnaie.
Cela montre que nous n'avons en fait pratiquement aucun avantage clair lorsque nous essayons de distinguer les vraies images et les fausses images creees par l'IA.
Les donnees ont ete recueillies a partir du jeu en ligne 'Real or Not Quiz' ou plus de 12 500 participants du monde entier ont ete invites a determiner quelles etaient les vraies photos et quelles etaient les fausses photos AI avec un total d'environ 287 000 images analysees.
Les images du jeu sont creees par les outils d'IA d'image les plus avances actuellement tels que Midjourney DALL·E Stable Diffusion... pour assurer le defi pour les joueurs.
Les resultats montrent que les humains ont un taux de reussite d'environ 65 % lorsqu'il s'agit de distinguer les vrais portraits humains et ceux crees par l'IA mais ce taux est tombe a seulement 59 % pour les images de paysages naturels ou urbains.
La raison invoquee est que le cerveau humain a tendance a mieux identifier les visages tout en etant facilement trompe par des images et des paysages sans signes distinctifs clairs.
Les chercheurs notent que l'IA cree de plus en plus d'images authentiques au point de ne pas avoir de style distinctif ce qui rend la distinction plus difficile.
Ceci est tout a fait conforme a une etude recente de l'Universite de Surrey qui montre que le cerveau humain est attire par la reconnaissance faciale un facteur qui rend le taux d'identification humaine plus eleve que le paysage.
Bien qu'ayant un leger avantage par rapport aux humains les outils de detection d'images IA actuels ne sont pas encore parfaits. Ils peuvent etre detectes plus precisement mais ils sont egalement sujets a des erreurs dans de nombreux cas.
Par consequent le groupe de recherche de Microsoft developpe un nouvel outil de detection d'images IA avec une precision allant jusqu'a 95 % tout en soulignant l'importance d'etiqueter de fixer des images floues et de rendre transparente l'origine des images afin de lutter contre la propagation d'informations erronees causees par les images IA.
Dans un contexte ou les fausses images deviennent de plus en plus courantes la vigilance et une technologie de detection puissante seront la derniere barriere pour proteger la confiance du public face au monde numerique en pleine mutation.
