Des chercheurs de l’université de Southampton au Royaume-Uni ont mis au point une méthode permettant d’aider les gens à repérer les visages générés par l’IA.
Ils ont mis au point un court programme de formation qui améliore la capacité des gens à distinguer les visages humains réels de ceux générés par un logiciel d’IA.
Une étude, publiée dans la revue Computers in Human Behaviour , montre que la formation était toujours efficace 20 jours plus tard.
L’IA a évolué au point que les visages « deepfake » qu’elle génère (du moins ceux des personnes blanches) sont « hyper réalistes », c’est-à-dire que les gens les trouvent plus réels que de véritables visages humains.
Disponibles gratuitement en ligne, ces photos de profil synthétiques sont déjà utilisées dans des arnaques sentimentales, des ingérences électorales, du cyberharcèlement et même de l’espionnage. Une étude récente a révélé que plus de sept mille comptes sur X (anciennement Twitter) utilisaient de fausses photos de profil générées par IA pour diffuser du contenu indésirable.
« Les gens sont étonnamment mauvais pour repérer ces images hyperréalistes », explique Mansi Pattni , co-auteure principale et doctorante à l’Université de Southampton. « Nos résultats sont pires que si l’on tirait à pile ou face et nous sommes plus susceptibles de confondre des visages hyperréalistes truqués avec de vraies personnes. »
Pour remédier à cela, l’équipe de l’Université de Southampton a développé DISCERN-AI. Il s’agit d’une session de formation de quinze à vingt minutes, divisée en trois parties.
Une image IA utilisée dans le programme de formation
La première se concentre sur des caractéristiques auxquelles nous nous fions mais qui nous trompent. Nous jugeons instinctivement les visages aux proportions harmonieuses et familiers comme étant plus humains, alors que ce sont en réalité des indices qui pourraient indiquer qu’ils ont été générés par une IA. Inversement, nous avons tendance à penser qu’un visage mémorable est plus susceptible d’être généré par une IA, alors qu’en fait, c’est un signe d’authenticité.
La deuxième partie enseigne des notions utiles mais souvent négligées. Les images parfaitement lissées et de haute qualité sont plus susceptibles d’être générées par l’IA, tandis que les images originales et décalées sont plus susceptibles d’être réelles.
La dernière section demande aux stagiaires d’ignorer ce que nous considérons comme des signaux d’alerte, tels qu’une peau lisse ou un sourire. Ces éléments ne sont en réalité pas utiles pour distinguer les visages réels des visages générés par l’IA.
Pour tester l’efficacité de l’outil, les chercheurs ont testé plus de 600 participants dans différents scénarios, tels qu’avant et après la formation, un groupe recevant la formation par rapport à un groupe ne l’ayant pas reçue, et un test de suivi surprise 20 jours après la formation.
« Les résultats ont systématiquement démontré que DISCERN-AI était efficace pour faire passer les individus d’une performance inférieure au hasard à une performance supérieure au hasard », déclare le Dr Tina Seabrooke , co-auteure principale de l’article, également de l’Université de Southampton.
« La formation n’a pas seulement accru le scepticisme, elle a aussi amélioré la précision, augmentant le taux de détection et réduisant les fausses alertes. Elle s’est également avérée performante par rapport à d’autres méthodes de lutte contre la désinformation, comme la détection des fausses nouvelles. »
Bien que la recherche montre que les humains peuvent être entraînés à repérer plus efficacement les visages des IA, les modèles informatiques entraînés sur les mêmes indices ont obtenu des résultats encore meilleurs que les personnes entraînées, atteignant une précision de 94 %.
L’équipe prévoit de rendre la formation accessible en ligne dans un avenir proche.
https://www.southampton.ac.uk/news/2026/09/researchers-help-people-detect-ai-faces.page
