Détecteur de fausse nouvelle

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IA générative, puissances du faux et régimes d'authenticité

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L’étude des controverses : littéracie des fake news et formation à l’esprit critique Conference
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« Depuis février 2020, il y a certaines compétitions qui ont été mises en place à l'internationale [...] pour que les programmeurs et les meilleurs développeurs à travers le monde développent des solutions de détection des deepfakes parce que justement c'est tellement un problème en ce moment les détecter. [...] Ils sont partis dans le cadre de ces concours-là de données publiques, [...] donc qui étaient déjà accessibles publiquement, qui avaient certains autres éléments de validation tiers pour aller valider qu'il s'agissait de l'original. Ils ont réussi à avoir des taux de détection qui étaient un petit peu supérieur à 80%, donc quand même près de 20% du contenu qui est passé complètement sous le radar des meilleurs joueurs sur la planète. Dans le cas où on a pris des données privées, c'est-à-dire : « voici un jeu de données que vous n'avez peut-être jamais vu avant, donc difficile à valider avec des sources tierces, allez-y avec vos outils pour essayer d'avoir la meilleure détection possible », on est à peine au-dessus de 60% de détection. [...] Presque 40% du contenu contrefait, totalement, faux, est impossible à détecter par les meilleurs joueurs de la planète. » author self citation

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