La Désinformation à l’Ère de l’IA : Un Nouveau Défi

La circulation d’ images fausses  sur les réseaux sociaux n’est pas un phénomène nouveau. Cependant, avec l’essor de l’ intelligence artificielle (IA) , il devient de plus en plus  difficile de les détecter , créant ainsi un climat de méfiance même envers des photos  authentiques . Aujourd’hui, nous assistons à une situation où les images générées par IA se propagent plus rapidement que jamais, surtout lors d’événements marquants. C’est un phénomène que nous avons pu constater récemment, tant lors du  conflit entre Israël et l’Iran  qu’après des événements comme un  blackout . Face à la puissance de l’IA pour générer des images trompeuses, se pose une question cruciale : que se passerait-il si nous pouvions utiliser l’IA pour  dévoiler  cette désinformation plutôt que de l’alimenter ?

Les Images Suspectes

En parallèle, alors qu’un média iranien annonçait qu’un  F-35 israélien  avait été abattu, deux images ont fait le tour des réseaux sociaux. Hélas, ces images ont rapidement été identifiées comme  fausses . Parmi elles, une image montrant l’avion écrasé, entouré de curieux, attire particulièrement l’attention. D’emblée, les  proportions  y sont totalement incohérentes : l’avion apparaît gigantesque, alors qu’il mesure en réalité 16 mètres, et les personnes qui l’entourent sont plus grandes que les bâtiments environnants. De plus, les dommages subis par l’avion semblent minimes pour avoir été abattu.

Un Fléau Continu

Les images manipulées par IA ne se sont pas limitées à la seule capture du F-35. D’autres contenus, tels que des vidéos, ont également circulé, notamment une montrant un  missile iranien  d’une taille démesurée, qui semble réaliste jusqu’à ce que l’on découvre la marque de l’IA, l’indiquant comme faux. Des représentations de  Tel Aviv  dévastée ont également vu le jour, contribuant encore plus à la propagation de la désinformation.

Les Outils de Vérification de Faits Défaillants

Des médias dédiés à la  vérification des faits , comme Maldita, ont démasqué ces images générées par IA dans le contexte du conflit israélo-iranien. Malheureusement, certains utilisateurs ont tenté d’utiliser des outils d’IA pour valider l’authenticité des images, obtenant souvent des réponses ambiguës. Une analyse fouillée a même démontré que l’IA développée par Musk,  Grok , n’était pas efficace pour identifier des images trompeuses ou leurs sources. Les évaluations faites par la communauté, rédigées par des utilisateurs, se sont révélées bien plus fiables.

Tests d’Outils d’IA

Pour tester les capacités des outils d’IA, nous avons soumis l’image du  F-35  disproportionné à plusieurs d’entre eux. Voici ce que nous avons obtenu :

  • ChatGPT : cet outil commence par dire que “cette image ne semble pas réelle”, puis procède à un examen des proportions de l’avion, identifiant correctement l’appareil, et soulignant que les dommages ne correspondent pas à un abattage.
  • Perplexity : similaire à ChatGPT, il indique que les proportions et les détails de l’image suggèrent qu’elle a été  manipulée .
  • Gemini : déclare que l’image est réelle, mais qu’elle ne provient pas d’un conflit. Après plusieurs échanges, il finit par admettre son erreur.
  • Claude : celui-ci affirme sans hésitation que l’image n’est pas réelle, fournissant un contexte détaillé sur sa provenance, soulignant qu’il s’agit d’une image utilisée dans une campagne de désinformation.

La Fiabilité Comme Enjeu

Notre expérience montre que, tandis que certains outils d’IA ont réussi à identifier les images manipulées, d’autres ont purement et simplement inventé des réponses incorrectes. Malgré les avancées significatives, la  fiabilité  des modèles d’IA reste perfectible et constitue un axe majeur d’amélioration. Sans cette évolution, l’intelligence artificielle risque de continuer à alimenter le cycle de la désinformation au lieu de le contrer.



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