Google veut lutter plus efficacement contre les images détournées qui circulent sur le web. Il sera bientôt possible d’identifier avec précision la source d’une œuvre et le contexte de sa publication.

Gif, mème, photomontage, image d’actualité, photographie de profil… Le web regorge de productions visuelles en tous genres. Bien qu’il soit impossible d’en faire le décompte avec précision, on peut aisément dire qu’Internet donne accès à des milliards d’images. Autant d’informations visuelles qu’il est parfois difficile d’authentifier avec certitude.

Identifier la provenance d’une œuvre virtuelle devient aujourd’hui encore plus complexe avec l’avènement des modèles d’IA génératifs. Midjourney, DALL·E 2, Craiyon… Il est aujourd’hui possible de produire une image originale en quelques minutes. Un déferlement qui est déjà en cours et qui semble s’accélérer avec la mise à disposition d’outils toujours plus faciles à utiliser.

Pour accompagner ce flot d’images synthétiques, et aider les internautes à s’y retrouver, Google a dévoilé lors de sa conférence annuelle Google I/O 2023 de nouveaux outils de contextualisation bientôt intégrés à Google Images.

Plus de contexte pour chaque image

Le premier outil présenté par Google s’appelle « À propos de cette image », il sera disponible dans les tous prochains mois aux États-Unis, avant d’être généralisé au reste du monde. Intégré à Google Images, l’outil sera accessible par le menu des trois points à gauche, en haut de l’image sélectionnée. Le but est de donner du contexte autour de l’arrivée de l’illustration sur le web et de sa détection par la firme de Mountain View.

Précisément, Google indiquera « la date à laquelle l’image et les images similaires ont été indexées pour la première fois », le site sur lequel l’image est apparue en premier, ainsi que les autres services où l’œuvre a été repérée en ligne (« réseaux sociaux » , « site d’actualité » ou encore « service de fact checking », illustre Google).

La provenance des images sera facilement identifiable (démonstration). // Source : Google
La provenance des images sera facilement identifiable (démonstration). // Source : Google

Un outil similaire à celui de Google Search

Dans sa présentation, Google assure que le nouvel outil permettra de lutter plus efficacement contre les fausses informations et les photomontages. « Avec ‘À propos de cette image’, vous pourrez voir que des articles de presse ont signalé que cette image représentant un alunissage mis en scène a été générée par l’intelligence artificielle », assure le géant de Mountain View.

Le futur outil de Google est directement inspiré du menu « À propos de ce résultat », présent en France depuis novembre 2022. Accessible directement depuis les pages de résultats Google Search, la fonctionnalité permet de connaître les principaux critères d’affichage d’une page web et la source (relative au nom de domaine). Google indique également si le lien présenté a fait l’objet d’une personnalisation algorithmique (en fonction de « l’activité de votre compte Google »).

Le menu « À propos de ce résultat » est encore en Beta en France. // Source : Capture d'écran
Le menu « À propos de ce résultat » est encore en Beta en France. // Source : Capture d’écran

Des filigranes pour les images générées par IA

Plus classiquement, Google prévoit d’ajouter des filigranes sur les images synthétiques présentes dans sa base de données. Les marquages seront directement intégrés dans une balise, vraisemblablement dans les métadonnées de l’illustration. Toutes les images produites par les outils IA de Google seront marquées. La firme prévoit également de collaborer avec plusieurs éditeurs dont Midjourney, Shutterstock afin de proposer le marquage par défaut.

Le futur filigrane de Google avec une image produite par Midjourney. // Source : Google
Le futur filigrane de Google avec une image produite par Midjourney.

Enfin, Google promet de mettre à jour régulièrement son moteur de recherche avec des fonctionnalités de contexte au fil des évolutions de l’IA. Le but affiché : faciliter l’authentification des informations dans un contexte de multiplication des productions synthétiques par les modèles d’IA.

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