Ne vous laissez pas berner

Fausses nouvelles et intelligence artificielle

Brian Parsons – Des questions d’examen de type « Vrai ou faux ? » on plus de chances de trouver la bonne réponse que les questions à choix multiples. – Des jeux de société et des exercices de cohésion d’équipe du type « Fait ou fiction ? ».

Nous venons d’une époque plus simple où le discernement de l’information était moins crucial. « Trop d’informations » est une expression qui s’est immiscée dans le langage courant de l’ère numérique. La question est maintenant de savoir comment distinguer les informations vraies et factuelles — c’est-à-dire faire preuve d’une véritable intelligence.

Test « CRAAP »

Une méthode d’évaluation de l’information utile, conçue par un bibliothécaire californien, est le test « CRAAP » :

• C (Currency) Actualités. Quand l’information a-t-elle été publié ou mise en ligne ? A-t-elle été révisé ou mise à jour ? Les liens sont-ils fonctionnels ?
• R(Relevance) Pertinence. Importance de l’information pour vos besoins : Répond-elle à vos préoccupations ou à votre question ? À qui s’adresse-t-elle ? Avez-vous consulté d’autres sources ? Seriez-vous à l’aise de citer cette source ?
• A (Authority) Autorité. Source de l’information : Qui est l’auteur ? Quelles sont ses qualifications ou ses affiliations ? Est-il qualifié ? Ses coordonnées sont-elles fournies ? Que révèle l’URL ? .com = site commercial; .edu = établissement d’éducation; .gouv = gouvernement; .nhs.ca = service d’information sur la santé; .org = organisme sans but lucratif.
• A (Accuracy) Exactitude. Fiabilité, véracité et exactitude de l’information : D’où vient-elle ? Est-elle étayée par des preuves ? Pouvez-vous la vérifier auprès d’une autre source ou par vos connaissances personnelles ? Le langage et le ton semblent-ils objectifs et neutres ? Contient-elle des fautes d’orthographe, de grammaire ou de frappe ?
• P (Purpose) Objectif. Raison d’être de l’information : Est-ce que son objectif est d’informer, de persuader, d’enseigner, de vendre ou de divertir ? L’intention ou l’objectif est-il clair ? S’agit-il d’un fait, d’une opinion ou de propagande ? Le point de vue semble-t-il objectif et impartial ? Existe-t-il des préjugés politiques, idéologiques, culturels, religieux, institutionnels ou personnels ?

Détection de textes générés par IA

L’apparition croissante de textes générés par IA sur Internet n’est pas surprenante, mais la rapidité de leur développement est alarmante. Selon Copyleaks, une entreprise spécialisée dans la détection par IA, entre novembre 2022 (date de lancement de ChatGPT 3.5) et mars 2024, le volume de textes générés par IA a connu une croissance fulgurante de 8 362 %, et rien n’indique un ralentissement. Il est donc plus important que jamais de pouvoir distinguer les contenus générés par IA de ceux produits par des humains,– pour préserver l’intégrité numérique et humaine.

• Structures linguistiques. Les textes générés par IA manquent souvent de subtilité émotionnelle et utilisent un vocabulaire trop formel ou complexe. Les phrases sont généralement courtes et monotones, sans la fluidité ni la force d’une écriture humaine de qualité.
• Incohérences. L’IA a du mal à assurer la cohérence des détails narratifs, surtout lorsqu’elle écrit de la fiction. Faites attention aux changements brusques ou aux contradictions dans les descriptions ou les faits énoncés.
• Profondeur et contexte. Le manque de détails, le flou et les généralisations abusives sont autant de signes révélateurs d’une IA. Les questions contextuelles complexes, les discussions approfondies et les sujets pointus nécessitant une expertise ou une expérience personnelle sont souvent évités. Les explications peuvent être fournies avec assurance, mais sans les détails nécessaires pour étayer les points avancés.
• Des erreurs linguistiques inhabituelles. Les textes générés par l’IA contiennent parfois des erreurs étranges ou des tournures de phrase maladroites. Ce problème est particulièrement fréquent dans les traductions.

Détection d’images générées par l’IA

Les images générées par l’IA ne peuvent pas remplacer complètement les photographies réelles — du moins pas encore.

• Erreurs d’anatomie. Bien que ce domaine ait connu des progrès rapides, l’IA commet encore des erreurs concernant les proportions visuelles des bras et des jambes, les détails fins autour des doigts, des orteils et des dents, ainsi que la localisation précise des traits du visage. Une coiffure ratée est un défaut courant : cheveux trop hauts ou trop bas sur le front; boucles ou pointes étranges; détails trop nets, mèches trop fines, différences de texture, le tout sur une même tête. Ces erreurs peuvent être flagrantes ou subtiles. Si un détail concernant une personne sur une image vous semble étrange, il y a de fortes chances qu’elle ait été générée par IA.
• Erreurs d’accessoires. Cols de chemises, colliers, boucles d’oreilles, foulards, bandoulières de sac et boutons de chemise. En réalité, tous ces petits accessoires sont de la bonne taille, cohérents, et ils respectent les lois de la physique. Dans les images générées par IA, tout est possible. Vérifiez les bijoux : boucles d’oreilles de différentes tailles; un collier trop haut; une bague qui ne s’enroule pas correctement autour du doigt; un cadran de montre flou. Les objets tenus en main posent également problème à l’IA : un stylo ou un tournevis peut flotter; une tasse peut être allongée; la poignée d’un parapluie peut être impossible à tenir ou incomplète.
• Arrière-plan flou ou anormal. Dans de nombreuses images générées par IA, l’arrière-plan est entièrement flou pour masquer les détails, ce qui est déjà suspect. Malgré tout, un examen attentif peut révéler des problèmes. L’architecture est un indice important : les marches peuvent être mal alignées; les murs peuvent être étrangement courbés; les plafonds peuvent être inclinés sans raison; des luminaires qui semblent identiques peuvent en réalité être différents. Un meuble peut être disproportionné ou dépourvu d’un pied. Un texte peut contenir des fautes d’orthographe. Les ombres peuvent être trop foncées ou trop claires par rapport à la lumière ambiante, ou projetées dans des directions qui ne correspondent pas à la source lumineuse. Sur le fond flou d’une foule, une personne peut avoir trois yeux ou être amputée d’un membre.
• Apparence nette et artificielle. Plusieurs images générées par IA ont un aspect artificiel. Si plusieurs présentent un arrière-plan flou, d’autres arborent un aspect brillant et irréaliste, comme les personnages de jeux vidéo. Certaines combinent les deux : un arrière-plan flou et un premier plan net et lisse, ou une combinaison fluctuante des deux.
• Stéréotypes. Puisque l’IA fonctionne à partir de données existantes ou remixées, elle reproduit les erreurs factuelles et les biais qu’elles contiennent. Malheureusement, les discriminations et préjugés sont légion : racisme, sexisme, homophobie et une myriade d’autres anti, -ismes et phobies. Demandez à un générateur d’images IA de créer un « docteur » et il proposera un homme caucasien en sarrau blanc, muni d’un stéthoscope. Sans parler des préjugés, les images générées par IA ont tendance à reproduire des poses et des conditions d’éclairage courantes.

Outils de détection par IA

À mesure que les outils d’IA génératifs évoluent, la détection de contenu par IA pourrait nécessiter plus qu’une simple perception fine et une vision nette; c’est là qu’un outil de détection par IA peut être nécessaire. Le téléchargement d’une application ou d’une extension de navigateur de détection par IA permet d’évaluer la véracité d’une image en un seul clic. Cependant, aucun outil de détection par IA n’est infaillible et il est recommandé d’en utiliser plusieurs.