☕️ Apple prépare un système pour prouver qu’une photo vient bien d’un iPhone

Progrès de l’IA générative aidant, il est bien difficile désormais de distinguer à coup sûr une photo réelle d’une image photoréaliste générée par intelligence artificielle. Et même le vieux truc de compter les doigts ne marche plus : les IA ne font plus en effet (presque) d’erreurs anatomiques. Le…

Résumé

Défis des photos IA

Avec les progrès de l’intelligence artificielle générative, il devient de plus en plus difficile de distinguer une photo réelle d’une image créée ou modifiée par IA.

Les outils d’IA actuels produisent des visuels si réalistes qu’ils évitent même les erreurs anatomiques classiques, comme des doigts en trop ou des proportions incorrectes, rendant les techniques traditionnelles de vérification obsolètes.

Face à ce problème, plusieurs acteurs technologiques ont développé des systèmes pour identifier les images générées ou altérées par IA.

Par exemple, Google DeepMind propose SynthID, un filigrane invisible intégré aux images pour en tracer l’origine.

La coalition C2PA a créé les Content Credentials, des métadonnées standardisées qui enregistrent l’historique d’une image, depuis sa création jusqu’à ses modifications.

Meta, de son côté, a introduit des étiquettes « AI info » pour signaler les contenus générés par IA sur ses plateformes.

Ces solutions visent à restaurer la confiance dans l’authenticité des images numériques, un enjeu crucial dans un monde où les deepfakes et les manipulations se multiplient.