Avec l'essor de l'intelligence artificielle, les images générées par IA deviennent de plus en plus difficiles à distinguer des photos authentiques. Les dangers liés à ces faux visuels sont réels, en particulier pour les personnes qui sont moins familières avec ces technologies, pouvant ainsi être plus vulnérables aux arnaques en ligne. En effet, les fausses images générées par IA se propagent rapidement, notamment sur les réseaux sociaux. Les cybercriminels exploitent la vulnérabilité des internautes en diffusant des contenus émotionnels, comme des vidéos de faux sauvetages d'animaux ou de catastrophes naturelles.

Un rapport de la SMACC, une organisation luttant contre la cruauté animale sur les réseaux sociaux, a révélé que ces faux contenus - largement partagés - poussent souvent les utilisateurs, notamment les seniors, à effectuer des dons en ligne vers des comptes frauduleux. Et les escrocs ne se limitent pas aux animaux. Ils utilisent aussi des catastrophes naturelles pour manipuler la compassion des internautes, les rendant alors plus vulnérables face à ces arnaques. Mais heureusement, bien que de plus en plus trompeurs, ces contenus peuvent être identifiés grâce à quelques méthodes simples.

Méthode 1 : Examiner les métadonnées de l'image

L’une des façons les plus fiables de reconnaître une image générée par une IA est de vérifier ses métadonnées. Les métadonnées sont des informations cachées dans les fichiers d’image, qui indiquent notamment l'appareil photo utilisé, la date de création et, de plus en plus, si une IA a été impliquée dans sa production. On peut en avoir un premier aperçu via les “Propriétés” de l’image, bien que cela puisse ne pas être suffisant.

À noter que Google travaille actuellement sur une fonctionnalité pour son application Google Photos, qui permettra justement de différencier plus facilement les images générées par IA des photos réelles. En analysant les métadonnées d’une image, Google Photos pourrait ainsi bientôt afficher des mentions comme "Généré par IA avec Google Gemini" ou "Modifié par IA avec Google Photos", ce qui permettrait donc aux utilisateurs de connaître l’origine exacte de l’image.

Méthode 2 : Analyser les incohérences visuelles

Bien que les IA dites génératives soient capables de produire des images très réalistes, certaines erreurs ou incohérences sont encore perceptibles à l’œil attentif. Par exemple, les images générées par IA peuvent montrer des détails flous ou incohérents, comme des doigts anormalement longs ou trop (ou pas assez) nombreux, des ombres qui ne correspondent pas, ou encore des reflets erronés. Ces petites imperfections peuvent trahir la nature artificielle de l’image.

Sur des vidéos, il est souvent difficile pour l’IA de présenter un même objet ou lieu à l’identique sous différents angles. S’il y a plusieurs plans et que vous avez un doute, comparez les différents points de vue pour déceler ces incohérences. Par exemple, dans ces vidéos de sauvetage d’une girafe, la montagne change à chaque plan :

Méthode 3 : Se méfier des émotions trop marquées

Les images générées par une IA sont souvent conçues pour provoquer des réactions émotionnelles fortes. Elles présentent fréquemment des animaux en danger, des enfants souffrant ou des catastrophes impressionnantes. Si l'image semble trop parfaite ou joue trop sur l’émotion, il est conseillé d’être vigilant et de vérifier la source avant de la partager ou de réagir. Ici, les cris que l'on entend en fond sonore pour ajouter du drame trahissent l’image, bien qu’elle soit elle-même difficile à croire :

Les cybercriminels savent que les images qui déclenchent des émotions fortes, comme la compassion ou la colère, incitent les internautes à agir rapidement, sans réfléchir. Cela rend les fausses images d'autant plus dangereuses pour les personnes qui n’ont pas l’habitude de se méfier des contenus en ligne. Les individus peu scrupuleux vont en effet analyser les commentaires et s’acharner sur les personnes identifiées comme trop naïves.

Traduction : "Mon père a vu cette photo et n'arrivait pas à croire qu'elle a été générée par une IA. Je l'ai passée à travers différents détecteurs d'images IA devant lui (tous ont indiqué une probabilité de 99%) et il n'arrivait toujours pas à me croire. Ma mère a dit qu'il s'agissait simplement d'une photo professionnelle, pour laquelle ils auraient mis le chiot dans les bras de la petite fille comme un accessoire pendant l'ouragan. Je suis officiellement inquiet pour mes parents."

Méthode 4 : Utiliser des outils de vérification d’image

Avec la montée en puissance des IA génératives, plusieurs outils en ligne permettent désormais de vérifier l’authenticité d’une image. Des plateformes comme TinEye ou Google Reverse Image Search permettent de rechercher l'origine d'une photo, pour voir si elle a été utilisée ailleurs sur le web. Ces outils peuvent aussi révéler si l’image a été modifiée ou altérée. Ces applications tierces peuvent cependant ne pas être fiables à 100%.

Bientôt, l’outil de Google Photos permettra d’avoir une expertise bien précise. Outre ces outils, l’une des méthodes les plus efficaces reste de se tenir au courant des différentes arnaques du moment et de faire preuve de vigilance.

Sources : Frandroid, SMACC