Comment détecter des images modifiées ou générées par l’IA

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Nous aimons pour la plupart faire et voir de belles images. Mais difficile de « faire » une belle image d’un coup sans modifications « photo-shop« . Sauf avec l’intelligence artificielle.

Mais comment repérer ces modifications ? Avec 2 algorithmes de deep learning, c’est possible.

PSCCNET : Repérer les modifications sur une image

Cet algorithme (PSCC-Net: Progressive Spatio-Channel Correlation Network for Image Manipulation Detection and Localization) est idéale pour repérer les modifications sur les images. Il est capable de détecter le copier-coller, l’ajout, la modification ainsi que l’effacement.

Prenons un exemple :

A gauche : L'image non modifiée - A droite : l'image modifiée avec un changement de fond — A gauche : L’image non modifiée – A droite : l’image modifiée avec un changement de fond

A gauche : Aucune réaction, peu ou pas de modification - A droite : Forte réaction signe de modifications évidentes — A gauche : Aucune réaction = peu ou pas de modification – A droite : Forte réaction signe de modifications évidentes

TRUFOR : Repérer les images générées par l’intelligence artificielle (IA)

Cet algorithme (TruFor: Leveraging all-round clues for trustworthy image forgery detection and localization) permet de repérer les modifications et est particulièrement efficace pour détecter les images générées par intelligence artificielle.

Prenons un exemple :

A gauche : Une image non modifiée à par la tête du chat, collée depuis une autre image - A droite, une image générée par IA — A gauche : Une image non modifiée à part la tête du chat, collée depuis une autre image – A droite, une image générée par IA

A gauche - Peu de réaction à par sur la tête du chat, prouvant une modification - A droite, une réaction assez global prouvant que l'image a été générée par AI — A gauche – Peu de réaction à part sur la tête du chat, prouvant une modification – A droite, une réaction assez globale prouvant que l’image a été générée par AI

Conclusion : Pouvons-nous vraiment détecter les images modifiées ou générées par intelligence artificielle ?

Bien sûr, ces algorithmes ne sont pas parfait et il y aura toujours des faux-positifs et des vrais-négatifs. Par contre, il est intéressant de voir que globalement ces algorithmes arrivent à détecter très bien les modifications sur les images.