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Google déploie mondialement SynthID Detector pour repérer les créations d'intelligence artificielle

Rédaction ZapmoGénération-NTil y a 3 h
Vidéo Zapmo · photo Carl Lender · CC BY 2.0 (Wikimedia Commons)

La prolifération des contenus façonnés par intelligence artificielle pousse les géants du numérique à réagir pour faire le tri entre le vrai et le faux. La détection de contenu généré par intelligence artificielle a pour objectif de déterminer si certains médias proviennent de systèmes algorithmiques. Face aux risques de désinformation et à la multiplication des deepfakes, les entreprises du secteur cherchent activement des parades pour distinguer les créations humaines des autres.

C'est dans ce contexte que Google a dévoilé SynthID Detector lors de sa conférence I/O, un outil conçu pour identifier les contenus générés par l'IA en un clin d'œil. Cette technologie s'appuie sur l'intégration de filigranes invisibles dans les images, le son, le texte ou encore la vidéo. Elle permet ainsi de repérer les médias modifiés ou entièrement façonnés par les modèles de la firme, comme les images produites par Google Imagen.

Google Photos intègre désormais un watermark pour signaler les clichés retouchés par des algorithmes, renforçant la transparence pour les utilisateurs. En parallèle, la déclinaison de l'outil dédiée au marquage des textes a été rendue disponible en open source afin de faciliter son adoption par la communauté technique et les professionnels.

Ce déploiement mondial marque une étape supplémentaire dans la lutte menée par Google pour garantir l'authenticité des contenus numériques. Alors qu'il devient de plus en plus difficile de faire la différence à l'œil nu entre une création humaine et une production synthétique, ces solutions de marquage invisible visent à restaurer la confiance du public.

Les implications de ces technologies touchent autant la modération des plateformes que la lutte contre la manipulation de l'information en ligne. Reste désormais à voir comment ces filigranes invisibles s'imposeront à grande échelle face à la complexité croissante des outils génératifs.

Source originale : Génération-NT↗