Pangram, entreprise jusqu’ici connue pour la détection de textes générés par intelligence artificielle, franchit une nouvelle étape en étendant ses outils d’analyse aux photos et aux vidéos. Le 4 novembre, l’éditeur a dévoilé Image 1.0 ainsi qu’une déclinaison plus rapide nommée Image Flash 1.0. Ces modèles visent à repérer la moindre retouche synthétique, y compris lorsqu’elle est dissimulée au sein d’une prise de vue originale.
Détecter les ajouts synthétiques grâce à une carte de chaleur
Une image ne nécessite pas d’être entièrement créée par une IA pour induire le public en erreur. Pour répondre aux retouches partielles, le modèle Image 1.0 identifie spécifiquement les éléments synthétiques ajoutés à une photographie authentique. Lors de l’analyse, l’outil génère une carte de chaleur, ou heatmap, qui colore la zone suspecte. Cette visualisation permet d’isoler l’élément modifié sans rejeter l’ensemble du cliché comme étant artificiel.
Sur le plan technique, Pangram a abaissé la définition minimale acceptée par le système de 512×512 à 256×256 pixels. Toutefois, pour les formats inférieurs à 512 pixels, l’outil affiche un message d’avertissement indiquant un niveau de confiance réduit. Pour garantir une détection fiable sur le Web, le modèle a également été entraîné à résister aux altérations courantes subies par les images, telles que la compression, l’apparition de bruit numérique ou l’ajout de flou.
Des résultats d’analyse évalués sur les photos et les vidéos
Pour évaluer l’efficacité d’Image 1.0, Pangram a mis au point un protocole spécifique en demandant à douze générateurs d’IA de reproduire le sujet de 100 photographies réelles. Sur cet échantillon de 1 200 images synthétiques, l’entreprise revendique un taux de précision de 99,96 %. Ce test visait à s’assurer que le détecteur identifie les empreintes spécifiques laissées par les algorithmes plutôt qu’une structure générale d’image. Ce résultat interne devra néanmoins être confronté à la diversité des images réellement diffusées sur Internet.
L’analyse vidéo s’appuie quant à elle sur Image Flash 1.0, une version allégée conçue pour examiner les séquences animées image par image. Ce modèle a été soumis au test DF26, une base d’évaluation composée de 1 529 vidéos réelles et synthétiques de personnes en train de parler. Pangram annonce un score de 98,7 % sur ce benchmark, réputé difficile pour les analystes humains comme pour les détecteurs automatiques.
Principales caractéristiques apportées par cette mise à jour :
- Localisation précise des retouches via une carte de chaleur (heatmap).
- Prise en charge des visuels dès 256×256 pixels (avec alerte sous 512 pixels).
- Résistance aux dégradations courantes comme la compression et le flou.
- Analyse accélérée des flux vidéo image par image avec le modèle Flash 1.0.
Disponibilité et comparaison avec le marquage à la source
Sur le plan pratique, le modèle Image 1.0 est directement intégré à l’extension Chrome développée par Pangram, facilitant l’identification des visuels douteux pendant la navigation. Les développeurs ont également la possibilité d’exploiter les deux modèles au sein de leurs applications ou plateformes web grâce à une API dédiée à la soumission automatique de contenus.
Cette méthode fondée sur l’analyse des traces visuelles s’avère complémentaire d’autres approches du marché, à l’instar de SynthID Detector de Google. Alors que SynthID cherche un filigrane invisible apposé lors de la génération du média, Pangram analyse directement les caractéristiques intrinsèques du fichier. Cette différence est majeure : l’absence de filigrane ne garantit pas l’authenticité d’une photo, de nombreux outils de génération n’intégrant pas encore de marquage à la source.