Récemment, une courte vidéo montrant une femme assise dans les tribunes d’un stade de baseball professionnel, suivant le match, a fait le buzz sur les réseaux sociaux (SNS) en dépassant 8 millions de vues. Présentée sous le nom de « déesse du stade de baseball », cette femme n’était pas une personne réelle, mais un personnage virtuel créé par l’IA. De nombreux internautes, persuadés de voir une vraie personne, ont exprimé leur stupéfaction.
Les images générées par l’IA gagnent en sophistication, au point de devenir difficiles à distinguer du réel. Des mannequins IA apparaissent désormais dans la publicité et les éditoriaux photo, et des acteurs IA font aussi leur entrée au cinéma.
À l’avenir, saura-t-on encore distinguer correctement un visage créé par l’IA d’un visage réel ? Et pourrait-on même en venir à juger un visage généré par l’IA comme étant plus digne de confiance qu’un vrai visage humain ?
Pour éclairer ces questions, des chercheurs en psychologie au Royaume-Uni et aux États-Unis ont présenté à des participants des visages créés par l’IA et des visages de personnes réelles, puis ont comparé leur degré de réalisme et la fiabilité perçue. Les résultats ont été publiés récemment dans la revue internationale 《Journal of Vision》.
Les chercheurs ont réuni 96 photos de visages au total : 32 de personnes réelles et 64 générées par l’IA. Les images ont été équilibrées autant que possible en fonction de l’origine ethnique, du sexe et de l’âge, afin d’éviter que les caractéristiques d’un groupe particulier n’influencent les résultats. Parmi les 64 visages créés par l’IA, la moitié provenait de GAN, un modèle d’intelligence artificielle auparavant utilisé comme référence standard pour la génération de visages ; l’autre moitié avait été produite par DM, un modèle de diffusion, technologie récente de génération d’images capable de créer des visages ou des illustrations à partir de phrases saisies par l’utilisateur.
Ces photos ont été présentées de manière aléatoire à 169 participants. Il leur a été demandé de déterminer si chaque photo était réelle ou virtuelle. Résultat : un taux moyen de bonnes réponses de 58,4 %. Les participants peinaient à distinguer correctement les vrais visages des visages générés par l’IA.
Plus encore, une tendance à accorder davantage de confiance aux visages virtuels s’est dégagée. Les chercheurs ont montré les mêmes photos à de nouveaux participants et leur ont demandé d’évaluer la fiabilité perçue sur une échelle de 1 (pas du tout digne de confiance) à 7 (tout à fait digne de confiance). Le score moyen le plus bas a été celui des visages de personnes réelles, à 4,03. À l’inverse, les visages GAN ont obtenu 4,36, et ceux générés par DM 4,70, soit le niveau de confiance le plus élevé.
Des travaux antérieurs montrent que les humains se forgent presque inconsciemment une première impression — par exemple à quel point ils peuvent faire confiance à quelqu’un ou l’apprécier — environ 0,1 seconde après avoir vu un visage. Certaines études rapportent aussi que des jugements sur des traits comme la compétence ou la dominance peuvent être portés en un temps très court.
Alors, pourquoi les visages IA ont-ils suscité davantage de confiance ?
L’étude n’en identifie pas la cause directe. Les chercheurs écrivent : « Toutefois, des recherches existantes sur la perception des visages ont déjà montré que plus un visage est symétrique selon l’axe gauche-droite et proche de la moyenne, plus il donne une impression de fiabilité », et ajoutent que « des études supplémentaires seront nécessaires pour déterminer quelles caractéristiques des visages IA ont accru la confiance ».
Ils ajoutent également que « le processus d’évaluation du réalisme d’une image et celui de l’évaluation de sa fiabilité pourraient fonctionner via des mécanismes psychologiques différents ». Autrement dit, les critères permettant de juger « quel visage ressemble à une vraie personne » et « à quel point ce visage est digne de confiance » pourraient ne pas être les mêmes.
De fait, dans cette étude, les participants n’ont pas jugé les visages créés par le modèle IA le plus récent (DM) plus réalistes que ceux générés par l’ancien modèle (GAN). Pourtant, ils ont évalué les images produites par DM comme les visages les plus dignes de confiance.
Les chercheurs soulignent que « les images de visages générées par l’IA peuvent être détournées pour diffuser de la désinformation politique, usurper une identité, commettre des fraudes financières ou des arnaques sentimentales ». Ils insistent sur « l’importance de comprendre les risques liés à la diffusion de l’IA générative et de mettre en place des stratégies de réponse ».
