Bien présomptueux serait un détecteur d'IA se disant totalement infaillible.
Soyons claires : tous les détecteurs d'IA sont faillibles.
Certains plus que d'autres.
Mais alors que l'Intelligence Artificielle progresse chaque jour, produisant des contenus toujours plus "humanisé", comment les détecteurs d'IA font-ils pour rester dans la course ?
Jusqu'où nos outils de détection sont capables d'aller ?
Voilà une question à laquelle nous avons répondu juste ici.
Aujourd'hui nous allons plutôt nous intéresser aux limites des détecteurs d'IA.
Autrement dit : "Qu'est-ce qui fait qu'un outil de détection puisse se planter magistralement ?".
👉 Les contenus générés par IA prolifèrent de plus en plus. Pour les identifier, des outils de détection existent.
👉 Mais ces outils de détection ont des limites (faiblesse de l'algorithme de détection, évolution trop rapide des modèles de langage, manque de spécialisation dans une langue précise...)
👉 Faites gaffe aux faux positifs et faux négatifs, et ne pas prenez pas pour argent comptant les résultats d'analyse des détecteurs.
👉 Aucun détecteur d'IA ne peut être fiable à 100%. Mais certains le sont plus que d'autres, atteignant parfois des scores de fiabilité de 99%. Le tout est de bien le choisir !
Grâce à l’essor de modèles de langage puissants comme GPT, Bard, Claude ou d’autres, il n’a jamais été aussi simple de produire du texte de qualité en quelques secondes.
Tout le monde, du collégien en recherche d’inspiration au professionnel en manque de temps, peut générer des articles, emails, scripts vidéo en quelques secondes à peine grâce à l'IA...
Le revers de la médaille ?
Distinguer l’humain de l’IA s’avère de plus en plus complexe.
Pour faire face à cette situation, une multitude de détecteurs IA ont vu le jour.
Chacun se vantant d’être plus précis que les autres.
Ils sont utilisés dans des domaines variés comme :
Cependant, tous ne se valent pas. Et nombreux sont ceux qui affichent des taux d’erreur encore élevés.
Malgré les atouts indéniables de ces solutions, il existe plusieurs freins majeurs à leur capacité d'offrir des résultats fiables et précis.
A commencer par les données d'entraînement.
En effet, tout détecteur d’IA repose sur un modèle entraîné à partir de larges volumes de données.
Si ces données sont incomplètes, non représentatives ou biaisées, l’algorithme héritera de ces défauts.
Par exemple, si un détecteur a été conçu essentiellement sur des textes en anglais, il peut commettre des erreurs importantes quand il analyse des textes en français ou dans une autre langue.
Autre exemple : Un outil entraîné avec une large proportion de textes scientifiques peut surestimer la “roboticité” de certains propos factuels et techniques, alors qu’il s’agit simplement du style de l’auteur humain.
Ensuite, viennent ce qu'on appelle les "faux positifs" et les "faux négatifs".
➡️ En matière de détection d'IA, un faux positif survient lorsque d'un détecteur d'IA considère à tort qu'un contenu humain a été généré par l'IA.
➡️ A l'inverse, un faux négatif survient lorsque l'outil passe à côté d'un texte réellement produit par l'IA et le considère comme authentique.
Ces deux scénarios illustrent parfaitement les limites détecteurs IA. Si le taux de faux positifs et de faux négatifs est trop élevé, l’outil perd de sa crédibilité.
Enfin, il est à noté que les outils de détection d'IA sont complètement tributaires de l'évolution rapide des modèles d'IA.
Étant donné que les générateurs de textes comme ChatGPT ou d'images comme Midjourney progressent à une vitesse fulgurante, de leur côté, les détecteurs d'IA n'ont d'autre choix que de s'adapter pour rester dans la partie.
Puisque chaque jour (ou presque) on découvre de nouveaux modèles incessamment toujours plus performants, les outils de détections doivent évoluer tout en suivant le rythme effréné des LLM.
Si un détecteur d'IA se repose sur ses lauriers, et ne met pas rapidement à jour son algorithme, il peut rapidement devenir obsolète.
Face à ces limites, une question se pose : comment faire pour minimiser les erreurs ?
La première étape consiste à s’orienter vers un détecteur d’IA reconnu pour sa fiabilité et régulièrement mis à jour.
⚠️ Attention : Une solution de détection qui ne propose pas de mises à jour régulières risque de se faire distancer en quelques mois, voire en quelques semaines.
Le deuxième critère à prendre en compte pour choisir un détecteur de qualité réside dans sa spécialisation.
Si vous cherchez à identifier l'IA dans les contenus textuels, préférez choisir un détecteur d'IA spécialisé dans l'analyse de textes.
Si vous cherchez à repérer les fausses images, il conviendra de vous orienter vers une solution de détection spécialisée en analyse d'images.
Pour lutter contre la désinformation en repérant les Fake News, optez pour un outil de Fact Checking.
De la même manière, si les contenus que vous souhaitez analyser sont essentiellement rédigés en français, choisissez un détecteur d'IA spécialisé sur les contenus francophones.
Enfin, tenez compte des avis clients et des retours utilisateurs.
N'oubliez pas qu'un détecteur qui vit est un détecteur potentiellement mis à jour de façon régulière.
Les avis clients sont un bon moyen de vérifier si l'outil est toujours d'actualité, en regardant par exemple la date des derniers commentaires.
A noter que si vous êtes client d'une solution de détection, n'hésitez pas à collaborer avec les équipes en leur indiquant les potentielles failles que vous trouverez. C'est aussi grâce aux retours de utilisateurs qu'un outil peut évoluer pour répondre au mieux aux attentes de ces derniers.
Pour répondre à la question initiale, la réponse est sans appel : c'est non.
Et il semble impossible qu'un outil de détection puissent être un jour capable d'identifier l'IA dans les contenus à 100%.
Déjà, car il est impossible de tout vérifier. Aucun outil de mesure n'existe.
On peut seulement faire confiance aux statistiques issues des tests de fiabilité, et aux retours des utilisateurs.
Mais parce que les langues sont complexes, que les modèles de langage évoluent sans cesse, et que les besoins d'entraînement des bases de données sont insatiables, les détecteurs d'IA seront toujours faillibles...
Mais à des degrés différents.
Certains outils le sont plus que d'autres pas nature, en raison de la performance de leur algorithme de base. D'autres le sont moins que d'autres par pratique, en raison de leur capacité à évoluer avec les technologies environnantes.
Néanmoins, pointer du doigt les limites des détecteurs peut vous faire penser qu'aucun détecteur n'est fiable.
Or, n'oublions pas que la plupart des détecteurs affichent des taux de précision et de fiabilité proches de 99%. 👍
Et beaucoup demeurent des alliés précieux pour la détection d'IA dans les contenus.
A condition de choisir une solution fiable et évolutive.
Mais puisqu'on n'est jamais sûr à 100% de rien, n'importe quelle technologie ne doit substituer à notre propre jugement humain, mais plutôt le compléter.
Si vous souhaitez un jour utiliser un détecteur d'IA, ne prenez pas pour argent comptant ou pour preuve irréfutable les résultats d'analyse.
Considérez-les comme un moyen d'affirmer vos doutes et vos suspicions, ou utilisez-les comme moyen de pression.
Dans le cadre scolaire, un professeur qui indique à ses élèves qu'il utilise un outils de détection d'IA peut fortement dissuader ses derniers d'en utiliser... 🧐
