Détection des Faux : Les Yeux comme Indicateurs

Les yeux, souvent décrits comme le reflet de l’âme, pourraient également jouer un rôle crucial dans la détection des images falsifiées. Une étude récente révèle qu’en analysant les reflets dans les yeux d’une personne à l’aide d’outils astronomiques, il est possible de déterminer si une photo a été générée par une intelligence artificielle avec une précision d’environ 70 %.

Une Nouvelle Approche pour Identifier les Deepfakes

Kevin Pimbblet, directeur du Centre d’Excellence en Science des Données, Intelligence Artificielle et Modélisation à l’Université de Hull, au Royaume-Uni, a été motivé à explorer cette problématique après avoir lui-même créé des images générées par IA. Il a remarqué que les yeux des images ne respectaient pas les lois de la physique, avec des différences subtiles entre les reflets des deux yeux, ce qui l’a incité à approfondir ses recherches.

Il s’agit véritablement d’une course à l’armement.

Les Risques des Deepfakes dans le Contexte Électoral

Les images falsifiées peuvent être utilisées pour diffuser de fausses informations, représentant ainsi une menace pour la vie privée et la sécurité. Ce problème est particulièrement pertinent en cette année électorale, avec des élections prévues dans des pays comme les États-Unis, le Royaume-Uni et l’Inde. Certains chercheurs considèrent que le contenu généré par IA constitue la plus grande menace pour les élections de 2024.

Une Méthodologie Innovante

Pour leur étude, Pimbblet et son étudiant, Adejumoke Owolabi, ont créé une série d’images factices et ont collecté des images réelles à partir d’un ensemble de données en ligne contenant 70 000 visages, connu sous le nom de Flickr-Faces-HQ Dataset. Ils ont ensuite analysé ces images à l’aide de deux outils couramment utilisés en recherche astronomique : l’Indice de Gini et le système CAS. Les résultats de cette recherche, qui ont servi de base à la thèse de maîtrise d’Owolabi, ont été présentés lors de la Réunion Nationale d’Astronomie de la Société Astronomique Royale du Royaume-Uni en juillet. Bien que la recherche n’ait pas encore été publiée, Pimbblet prévoit de la soumettre à des revues scientifiques.

Outils d’Astronomie au Service de la Détection

L’Indice de Gini, développé en 1912 par un statisticien italien, mesure l’inégalité dans un ensemble de données. Les astronomes l’utilisent pour évaluer la distribution de la lumière dans les photographies de galaxies. En analysant les pixels d’une image, ils peuvent déterminer si la lumière est uniformément répartie ou concentrée, ce qui indiquerait la présence de groupes d’étoiles. Le système CAS, qui signifie concentration, asymétrie et douceur, permet également de mesurer la distribution de la lumière dans divers objets célestes.

Résultats et Perspectives

En utilisant ces deux outils, Pimbblet et Owolabi ont examiné les reflets dans les yeux des sujets de leurs photographies. Ils ont constaté que l’Indice de Gini était plus efficace que le système CAS pour détecter les faux. Si les reflets étaient de taille et de forme identiques dans les deux yeux, la photo était probablement authentique ; sinon, elle était probablement falsifiée.

« Ce n’est pas infaillible, » admet Pimbblet. « C’est simplement une méthode supplémentaire qui peut renforcer l’argument selon lequel une image pourrait être fausse. » Il reconnaît que la publication de ces résultats incitera probablement les créateurs de deepfakes à ajuster leurs algorithmes pour produire des yeux plus réalistes dans leurs images. « C’est véritablement une course à l’armement, » ajoute-t-il, « où ceux qui génèrent des faux s’améliorent, tout comme ceux qui tentent de les détecter. »

Vers de Nouvelles Applications

Pimbblet envisage d’utiliser l’Indice de Gini et le système CAS pour analyser des ensembles de données plus vastes. Il suggère que des méthodes similaires pourraient être appliquées pour identifier des faux en se basant sur des variations de teint de peau.

Tommaso Treu, astrophysicien à l’Université de Californie à Los Angeles, se réjouit de voir des outils d’astrophysique appliqués à d’autres domaines. Il considère cette recherche comme « une idée très intéressante », soulignant que les astrophysiciens ont investi beaucoup d’efforts dans l’analyse d’images, ce qui ouvre la voie à des applications variées.

Tout au long de l’histoire, des outils d’une discipline ont permis des avancées dans une autre, comme les réseaux neuronaux qui trouvent des applications dans des domaines allant de la reconnaissance de caractères à l’astronomie. Treu souligne également que l’Indice de Gini, qui mesure l’inégalité, a été initialement conçu pour l’économie avant d’être appliqué à l’astronomie.

« Nous transférons des technologies d’un domaine à un autre, » conclut Pimbblet, « et c’est vraiment là que se situe l’avant-garde de nombreuses recherches. »