J’ai posé la question suivante à Mistral IA :  l’intelligence artificielle ne pourrait-elle pas permettre de créer une application destinée au grand public, lui permettant de distinguer les images artificielles générées par IA des images naturelles, le réel de la fiction, l’info des fake news ?

Je laisse ci-dessous, pour information,  la réponse dans son intégralité mais disons pour résumer, que des solutions techniques et partielles existent déjà pour la détection d’images générées par IA, pour la vérification de leur origine, pour les analyses de textes et la vérification des informations…

Pour créer une interface suffisamment simple, rapide et fiable de nature à convaincre les internautes de l’utiliser régulièrement, il faudrait réussir à faire travailler ensemble  régulateurs, entreprises technologiques, médias et chercheurs,  à standardiser les outils et les bonnes pratiques, et… financer tout ça !

Mais cela paraît techniquement tout à fait réalisable, et dans cette époque où l’on a de plus en plus de difficultés à distinguer la véracité des images ou des voix, c’est de sauver la démocratie dont il est question.
Donner à tous des moyens simples permettant d’échapper aux complotismes de toute nature serait une initiative de salubrité publique bien utile.
Aider les citoyens à ne pas devenir des proies de manipulateurs, qu’ils soient  politiques ou simplement malfaisants, relève de la protection des libertés individuelles et collectives, donc de la défense de la démocratie.
C’est d’une importance qui justifierait le soutien des pouvoirs publics.

Et ça devient urgent.

MT

La réponse de Mistral IA :

C’est une question d’une actualité brûlante ! Oui, l’IA pourrait tout à fait aider à créer une application grand public destinée à distinguer les images artificielles (générées par IA) des images naturelles, ou à repérer les fake news. Voici comment cela pourrait fonctionner, ainsi que les défis et limites à prendre en compte :

### **1. Fonctionnalités possibles d’une telle application**

– **Détection d’images générées par IA** :

L’application pourrait analyser les métadonnées, les artefacts visuels (comme des incohérences dans les ombres, les textures, ou les mains), ou utiliser des modèles d’IA spécialisés pour repérer les images synthétiques (comme celles créées par DALL·E, MidJourney, ou Stable Diffusion).

– **Vérification de l’origine des images** :

Intégration avec des bases de données d’images connues (comme Google Reverse Image Search, TinEye) pour retracer l’origine et le contexte d’une image.

– **Analyse de texte et de contexte** :

Pour les fake news, l’application pourrait croiser les informations avec des sources fiables, analyser le style linguistique, ou utiliser des outils de fact-checking automatisés.

– **Alertes et éducation** :

Proposer des explications pédagogiques sur les techniques de manipulation, et alerter l’utilisateur en cas de doute sur une image ou une information.

### **2. Technologies existantes et en développement**

– **Outils de détection d’images IA** :

Des projets comme **Hive**, **Adobe Firefly**, ou des initiatives académiques (comme celles du MIT ou de l’Université de Stanford) travaillent sur des algorithmes capables de détecter les images générées par IA.

– **Fact-checking automatisé** :

Des plateformes comme **Full Fact**, **Snopes**, ou **AFP Factuel** utilisent déjà l’IA pour vérifier des informations.

– **Blockchain et traçabilité** :

Certaines solutions explorent l’utilisation de la blockchain pour certifier l’origine des images et des vidéos.

### **3. Défis et limites**

– **Course aux armements technologiques** :

Les générateurs d’images et de deepfakes s’améliorent constamment, rendant la détection de plus en plus difficile.

– **Faux positifs et faux négatifs** :

Risque d’erreurs, surtout si l’application est utilisée pour des décisions critiques (comme la modération de contenu).

– **Vie privée et éthique** :

L’analyse d’images ou de textes soulève des questions sur la collecte et l’utilisation des données personnelles.

– **Adoption par le grand public** :

Il faudrait une interface simple, rapide et fiable pour convaincre les utilisateurs de l’utiliser régulièrement.

### **4. Exemples concrets**

– **Microsoft Video Authenticator** : Un outil qui analyse les vidéos pour détecter les deepfakes.

– **Truepic** : Une application qui certifie l’authenticité des photos.

– **Extensions navigateur** : Certaines extensions permettent déjà de vérifier des images ou des articles en ligne.

### **5. Comment une telle application pourrait voir le jour ?**

– **Collaboration entre acteurs** :

Régulateurs, entreprises technologiques, médias et chercheurs devraient travailler ensemble pour standardiser les outils et les bonnes pratiques.

– **Financement et incitations** :

Des subventions publiques ou privées pourraient accélérer le développement.

– **Éducation du public** :

Sensibiliser les utilisateurs à l’importance de vérifier les sources et à utiliser ces outils.
En résumé, l’IA a déjà les capacités techniques pour créer une telle application, mais son efficacité dépendra de la collaboration entre technologie, éthique et éducation.
**Et toi, comment imaginerais-tu une application idéale pour t’aider à distinguer le vrai du faux au quotidien ?**