Début mars, Google Search annonçait s’attaquer à la production massive de « boue » générée par l’IA. Son objectif est de réduire de 40 % la prévalence des « contenus de faible qualité et non originaux dans les résultats de recherche ». Force est de constater que le système est corrompu par la prolifération de contenu dont le seul objectif est d’améliorer le référencement au détriment de la qualité.
Dans ce contexte, comment peut-on distinguer ce qui est créé par l’homme de ce qui est produit par un algorithme ? La réponse pourrait bien résider dans une nouvelle technologie prometteuse : le modèle UncovAI.
Comment fonctionne UncovAI ?
UncovAI se présente comme une solution atypique pour détecter le contenu généré par IA, tant dans les textes que dans les images. Mais quelle est la clé de son efficacité ? Une approche fondée sur des hypothèses mathématiques.
Après des recherches approfondies, les développeurs d’UncovAI ont observé des différences notables entre le contenu produit par les humains et celui généré par les modèles d’IA. Cette découverte a permis de mettre au point une méthode de détection à la fois efficace et respectueuse de l’environnement.
Contrairement aux solutions existantes, UncovAI n’exploite pas le Deep Learning et son long apprentissage. Dès lors, oubliée la quantité considérable de temps de calcul et, par conséquent, cette surconsommation d’électricité. De plus, le besoin constant de mettre à jour ces modèles implique une consommation d’énergie encore plus importante. UncovAI s’affranchit de ces contraintes, offrant ainsi une alternative légère et respectueuse de l’environnement sans compromettre son efficacité.
UncovAI mis à l’épreuve
Pour l’heure, la solution UncovAI est disponible gratuitement en ligne (site uncovai.com) ou au travers d’extensions Google Chrome ou Mozilla Firefox. À terme, elle deviendra payante en fonction de la quantité de données testées. UncovAI détecte les textes générés par les modèles GPT d’OpenAI, Llama, Mistral… et les images conçues avec DALL-E, Midjourney, Leonardo, Ideogram… L’équipe d’UncovAI travaille sur la détection de « fakes », car selon les mathématiciens ce n’est rien d’autre que du texte « parlé ».
Les différents tests que nous avons menés montrent une grande précision sur la détection des images « full AI ». Il ne fait pas encore très bien la différence avec des images simplement « retouchées », mais les développeurs nous ont assurés que cette fonction était en cours de mise au point.
Côté textes, les « full AI » sont instantanément reconnus. Les textes hybrides aussi. En revanche, il reste un peu de travail à faire sur des textes dont la matière initiale est humaine, mais dans le rendu final a été lissé par l’algorithme. « Nous travaillons sur l’argumentation du texte et non sur la recherche de trames spécifiques aux modèles IA », explique Florian Barbaro, CEO d’UncovAI, « Il est donc possible que des textes analysés par petites parties puissent passer à travers des mailles. De plus, la qualité des instructions données et l’expérience entrent aussi en jeu. Le savoir-faire d’un journaliste et une matière d’origine de qualité peuvent contrecarrer notre modèle mathématique. Mais je vous rassure, cela n’arrive jamais avec la boue produite en masse par les IA », poursuit-il.
UncovAI prochaine licorne ?
Si la société niçoise est encore une jeune pépite à la recherche de son premier tour de table, elle est déjà dans les petits papiers des grands de l’intelligence artificielle. En effet, après deux années de production de contenus de très faible qualité, le web est inondé de boue. Un gros problème pour les modèles Deep Learning qui doivent continuer à se nourrir en faisant le tri du bon grain de l’ivraie. Le français Mistral s’est montré intéressé par la solution d’UncovAI. Le reste de l’écosystème leur emboîtera certainement le pas.
Par ailleurs, outre la détection en ligne de « fakes » ou de textes IA, UncovAI serait une carte maîtresse dans la guerre de désinformation que se livrent les grands de ce monde…
Zoé HITZA
