Contenu par IA : Peut-on le détecter ?

Le contenu généré par IA est de plus en plus présent sur le web, que ce soit sous forme de textes, d’images, de vidéos ou de sons. Il peut avoir des applications utiles, comme la création de contenus originaux, la traduction, la synthèse vocale ou la génération de données.

Les caractéristiques du contenu généré par IA

Le contenu généré par IA est le résultat de l’application de modèles d’apprentissage automatique, souvent basés sur des réseaux de neurones artificiels, à des données d’entrée. Ces modèles sont capables d’apprendre les caractéristiques et les règles du contenu à partir des données, et de les reproduire ou de les modifier pour créer du nouveau contenu.

Cependant, le contenu généré par IA n’est pas parfait, et il présente souvent des anomalies ou des incohérences qui peuvent le trahir. Voici quelques exemples de ces caractéristiques :

• Le manque de logique ou de cohérence : le contenu généré par IA peut contenir des contradictions, des non-sens, des erreurs factuelles, des anachronismes, des répétitions ou des incompatibilités. Par exemple, un texte généré par IA peut affirmer quelque chose et son contraire, ou mélanger des éléments de contextes différents. Une image générée par IA peut avoir des proportions, des perspectives ou des ombres erronées, ou montrer des objets impossibles ou improbables.
• Le manque de spécificité ou de personnalité : le contenu généré par IA peut être trop vague, trop général, trop neutre ou trop lisse. Il peut manquer de détails, de nuances, de style ou de ton. Par exemple, un texte généré par IA peut utiliser des termes génériques, des tournures banales, des formules toutes faites ou des clichés. Une image générée par IA peut avoir des couleurs, des textures ou des expressions fades ou uniformes.
• Le manque de références ou de sources : le contenu généré par IA peut être déconnecté de la réalité, de l’actualité, de la culture ou de l’histoire. Il peut ignorer ou inventer des faits, des événements, des personnes, des lieux ou des dates. Par exemple, un texte généré par IA peut parler d’un sujet sans citer de sources, de chiffres, de témoignages ou de preuves. Une image générée par IA peut montrer des personnes, des animaux ou des objets qui n’existent pas ou qui sont anormaux.

Les méthodes pour détecter le contenu généré par IA

Face à ces caractéristiques, il existe plusieurs méthodes pour détecter le contenu généré par IA. Certaines sont basées sur l’analyse humaine, d’autres sur l’analyse automatique. Voici quelques exemples de ces méthodes :

• L’analyse critique : il s’agit de lire, regarder ou écouter attentivement le contenu, et de se poser des questions sur sa crédibilité, sa pertinence, sa qualité ou son originalité. Par exemple, on peut se demander qui est l’auteur du contenu, quel est son but, quelles sont ses sources, quels sont ses arguments, quel est son style, etc. On peut aussi comparer le contenu avec d’autres sources d’information, vérifier les faits, les dates, les noms, les lieux, etc. On peut enfin rechercher des signes de manipulation, comme des coupures, des montages, des effets, des filtres, etc.
• L’analyse statistique : il s’agit de mesurer des indicateurs quantitatifs sur le contenu, et de les comparer avec des valeurs de référence ou des seuils de normalité. Par exemple, on peut calculer la longueur, la fréquence, la diversité, la complexité ou la cohérence du contenu. On peut aussi détecter des motifs, des anomalies, des outliers ou des artefacts dans le contenu. On peut enfin utiliser des algorithmes de détection d’anomalies, de classification ou de clustering pour identifier le contenu généré par IA.
• L’analyse comparative : il s’agit de comparer le contenu avec d’autres contenus similaires ou connexes, et de chercher des ressemblances, des différences, des influences ou des emprunts. Par exemple, on peut utiliser des moteurs de recherche, des outils de vérification de plagiat, des outils de reconnaissance d’images ou de sons, des outils de comparaison de textes ou de vidéos, etc. On peut aussi utiliser des bases de données, des bibliothèques, des archives ou des collections pour trouver des contenus originaux ou authentiques.

Les outils pour vérifier le contenu généré par IA

Pour faciliter l’application de ces méthodes, il existe de nombreux outils en ligne ou hors ligne, gratuits ou payants, qui permettent de vérifier le contenu généré par IA. Voici quelques exemples de ces outils :

• Les outils de vérification de texte : ils permettent de vérifier l’authenticité, la qualité ou l’originalité d’un texte. Par exemple, on peut citer Copyscape, qui détecte le plagiat, Grammarly, qui corrige les fautes d’orthographe et de grammaire, GLTR, qui détecte le texte généré par IA, Hemingway, qui évalue la lisibilité du texte, etc.
• Les outils de vérification d’image : ils permettent de vérifier l’authenticité, la qualité ou l’originalité d’une image. Par exemple, on peut citer TinEye, qui recherche les sources d’une image, FotoForensics, qui analyse les métadonnées et les modifications d’une image, Which Face Is Real, qui distingue les visages réels des visages générés par IA, Remove.bg, qui supprime l’arrière-plan d’une image, etc.
• Les outils de vérification de vidéo : ils permettent de vérifier l’authenticité, la qualité ou l’originalité d’une vidéo. Par exemple, on peut citer InVID, qui analyse les métadonnées et les modifications d’une vidéo, Citizen Evidence, qui vérifie la date, le lieu et le contexte d’une vidéo, Sensity, qui détecte les vidéos manipulées par IA, Kapwing, qui édite et sous-titre les vidéos, etc.
• Les outils de vérification de son : ils permettent de vérifier l’authenticité, la qualité ou l’originalité d’un son. Par exemple, on peut citer Audacity, qui enregistre et modifie les sons, Shazam, qui reconnaît les titres et les artistes des sons.