Les générateurs d’images par intelligence artificielle (IA) ont atteint un niveau de précision impressionnant en un temps record, créant des visages souvent plus réalistes que ceux de vraies personnes.
Cependant, une nouvelle étude indique des moyens pour améliorer nos capacités de détection des visages générés par IA.
Des chercheurs du Royaume-Uni ont testé les compétences en reconnaissance faciale d’un groupe de 664 participants, comprenant des super-reconnaisseurs (ayant démontré une aptitude exceptionnelle à comparer et reconnaître des visages réels dans des études antérieures) et des personnes ayant des capacités de reconnaissance faciale habituelles.
Les deux groupes ont eu des difficultés à détecter les visages générés par IA, bien que les super-reconnaisseurs aient, comme prévu, obtenu de meilleurs résultats.
Fait intéressant, les super-reconnaisseurs ayant suivi une brève séance d’entraînement de cinq minutes avant le test ont ensuite mieux distingué les visages réels de ceux générés par IA.
“Les images générées par IA sont de plus en plus faciles à créer et difficiles à détecter,” déclare Eilidh Noyes, chercheuse en psychologie à l’Université de Leeds. “Elles peuvent être utilisées à des fins malveillantes, il est donc crucial, d’un point de vue sécuritaire, que nous testions des méthodes pour détecter ces images artificielles.”
L’étude comprenait deux tâches distinctes, avec et sans entraînement. Dans la première, les participants devaient identifier si un visage était généré par IA. Dans la seconde, ils devaient distinguer un visage réel d’un visage généré par IA en les voyant simultanément.
Chaque tâche a impliqué un groupe différent de participants.
Pour le groupe sans entraînement, les super-reconnaisseurs ont correctement identifié les visages IA à 41 %, tandis que ceux avec des capacités de reconnaissance faciale habituelles n’ont reconnu que 31 % des visages générés.
Étant donné que la moitié des images étaient générées par IA, chaque participant avait donc 50 % de chances de deviner correctement, ce qui démontre que les portraits IA peuvent paraître plus réels que nature à nos yeux.
Dans le groupe ayant reçu un entraînement, les participants avec des aptitudes de reconnaissance habituelles ont identifié les IA avec une précision de 51 %, équivalent au hasard. Les super-reconnaisseurs ont vu leur score grimper à 64 %, en distinguant correctement plus de la moitié des visages générés.
Les participants ont été formés à repérer des signes révélateurs d’un visage généré par IA, comme des dents manquantes et des flous étranges aux contours de cheveux et de peau.
“Notre étude montre que l’utilisation de super-reconnaisseurs, combinée à un entraînement, peut aider à la détection des visages générés par IA,” explique Noyes.
Les IA génèrent des visages via un réseau antagoniste génératif (GAN), où deux ensembles d’algorithmes travaillent ensemble : l’un pour créer des visages et l’autre pour évaluer leur réalisme par rapport à de vraies personnes. Ce système de retour d’information guide l’algorithme générateur vers un résultat très réaliste.
Ces images peuvent désormais être produites rapidement et facilement, utilisées dans divers médias, des faux profils de rencontre aux arnaques à l’identité. Une formation adéquate peut aider davantage de personnes à éviter d’être induites en erreur.
“Notre méthode d’entraînement est courte et facile à mettre en œuvre,” affirme Katie Gray, chercheuse en psychologie à l’Université de Reading.
“Les résultats suggèrent que la combinaison de cet entraînement avec les capacités naturelles des super-reconnaisseurs pourrait être un atout dans des problèmes concrets, comme la vérification d’identités en ligne.”
Cette recherche a été publiée dans Royal Society Open Science.
Points à retenir
- Les super-reconnaisseurs montrent des aptitudes supérieures à détecter les visages générés par IA après un entraînement.
- Les signes caractéristiques tels que des traits imparfaits peuvent aider à identifier les images créées par IA.
- L’utilisation croissante des IA dans divers contextes rend leur détection d’autant plus cruciale.
- Un entraînement même court peut avoir un impact significatif sur les résultats de détection.
À travers cette étude, on peut constater combien notre capacité à faire la différence entre le réel et le virtuel est mise à l’épreuve par les avancées technologiques. Cela soulève des questions passionnantes sur notre perception de l’authenticité à l’ère numérique et sur les défis qui en découlent pour notre société. Comment pouvons-nous naviguer dans un monde où la frontière entre le vrai et le faux est de plus en plus floue ? C’est un débat qui mérite notre attention et notre réflexion.