La Véracité des Images à l’Ère Numérique
De nos jours, l’authenticité des images en ligne est devenue une préoccupation croissante dans un monde de plus en plus numérisé. Google, l’un des principaux moteurs de recherche en ligne, a indiqué que sa fonction « À propos de cette image » ne garantit pas nécessairement l’origine d’une image. Cette fonction a pour objectif principal de fournir plus de contexte ou d’alerter l’utilisateur si une image est beaucoup plus ancienne qu’elle ne semble ou si elle a été signalée comme problématique sur internet.
Stratégies Multifacettes pour la Détection de Contenu Faux
La détection de contenu faux est un défi qui nécessite une approche multifacette. Parmi les stratégies utilisées par les équipes de recherche figurent la provenance, l’inférence, le marquage à l’eau et l’éducation aux médias. Google et d’autres entités reconnaissent qu’une approche multifacette sera probablement nécessaire pour détecter le contenu faux.
Une stratégie prometteuse pour retracer l’origine des textes et des images en ligne est le filigrane. Des entreprises comme OpenAI, Alphabet, Meta, Amazon et DeepMind développent une technologie de filigrane. Cependant, il a été signalé que certains types de filigranes peuvent être facilement supprimés par les groupes de recherche, ce qui soulève des doutes sur leur efficacité à long terme.
Le Rôle du Deepfake dans le Monde Numérique
Reality Defender, une startup new-yorkaise qui vend sa technologie de détection de deepfakes à des agences gouvernementales, des banques et des entreprises technologiques et médiatiques, est en tête de la détection de contenu faux. Ben Colman, cofondateur et directeur général de Reality Defender, soutient que l’établissement de la provenance est compliqué car il nécessite l’acceptation de tous les fabricants qui vendent une machine génératrice d’images. Colman croit également que le filigrane peut faire partie d’une boîte à outils pour détecter l’IA, mais ce n’est pas l’outil le plus fort. Au lieu de cela, Reality Defender se concentre sur l’inférence, c’est-à-dire sur l’utilisation de plus d’IA pour détecter l’IA.
Google suppose que la plupart des utilisateurs d’internet voudront en savoir plus sur une image et que le contexte fourni aidera à détecter si quelque chose ne va pas. Google a été pionnier dans la création d’outils tels que Magic Eraser et Magic Memory qui altèrent les images et déforment la réalité. Dans ce monde dominé par la IA générative de Google, la plupart d’entre nous essayons de naviguer et de discerner le vrai du faux.
En conclusion, bien qu’il existe des stratégies prometteuses pour tracer l’origine des images en ligne, il reste encore beaucoup à faire pour garantir leur efficacité. La lutte contre le contenu faux nécessitera une approche multifacette et collaborative entre les entreprises technologiques, les équipes de recherche et les utilisateurs finaux.
Sandra est spécialiste en marketing digital et experte en réseaux sociaux. Elle a obtenu un post-diplôme en Communication et RP pour les marques de mode à Idep Barcelone, ainsi qu'un autre en Marketing et réputation en ligne : communautés virtuelles. Sandra est au courant des dernières tendances et des meilleures pratiques sur les réseaux sociaux, ce qui se reflète dans son travail quotidien en générant un impact positif dans le monde numérique.
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