L’IA créé des visages plus vrais que nature, mais uniquement pour cette catégorie de personnes
Des universitaires britanniques ont publié un article titré « Hyperréalisme de l’IA : Pourquoi les visages de l’IA sont-ils perçus comme plus réels que ceux des humains ? » qui nous révèle que dans certains cas, les visages générés par l’Intelligence Artificielle sont devenus « hyperréalistes ».
Selon des universitaires britanniques, les visages hyperréalistes créés par l'IA sont non seulement indistinguables de celui d’une vraie personne, mais ils sont encore plus conformes à la réalité aux yeux des observateurs humains. Sur les cinq photos visibles en illustration de cet article, cinq sont des visages générées par l’Intelligence Artificielle. Ferez-vous mieux que les 24 adultes américains âgés de 18 à 50 ans qui ont participé à l’étude ?
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L’étude scientifique confirme l’un des reproches que l’on fait souvent à l’IA. Comme le prouve le rapport, « les visages blancs générés par l’IA sont particulièrement réalistes ». Hors de cette caractéristique physique, en revanche, la qualité du résultat est bien moindre. En d’autres termes, l’IA générative ne fait pas illusion avec les gens de couleur. De l’avis général, « les algorithmes sont entraînés de manière disproportionnée sur les visages blancs », ce qui rend les résultats avec d’autres phénotypes beaucoup plus aléatoires.
L’IA créé des visages si réalistes que les humains ne font plus la différence
Cette étude fait écho à de nombreuses autres recherches qui montrent comment les technologies de reconnaissance faciale basées sur l’IA ne prennent pas en compte certaines teintes de peau. C’est problématique pas seulement dans le cadre de la création de visages fictifs, mais aussi pour rendre les éditeurs photo plus utiles et accessibles à tous, par exemple.
En publiant leur étude, les universitaires espèrent donc « éclairer la compréhension des résultats de l’IA pour aider à en « débiaiser » les algorithmes et ainsi favoriser l’utilisation éthique de cette technologie. Leurs conclusions seront-elles suivies d’effet ? Les minorités seront-elles mieux représentées dans l’entraînement de l’IA ? Rien n’est moins sûr, à l’heure où les données de qualité viennent à manquer pour tous les acteurs de ce secteur.
