Dans une étude récente, un outil d'IA a surpassé un expert humain dans la détection d'images dupliquées dans des articles de recherche scientifique.
Sholto David, qui étudie la manipulation d'images dans les documents universitaires, a noté que de nombreux membres de la communauté scientifique n'ont pas conscience de l'ampleur du problème.
Il a utilisé l'IA pour examiner minutieusement de nombreux documents de la Rapports de toxicologie à la recherche de duplications d'images.
La recherche scientifique repose sur l'authenticité et l'exactitude. La reproduction de ces images jette un doute sur l'intégrité de l'ensemble de l'étude.
En outre, les images dupliquées peuvent déformer la vérité et souvent ne pas accorder au créateur le crédit qui lui revient. Si elles sont réutilisées de manière inappropriée ou hors contexte, elles peuvent donner lieu à des interprétations ou des conclusions trompeuses. Les fausses déclarations affectent l'étude immédiate et peuvent se propager, influençant les recherches ultérieures basées sur des prémisses erronées.
L'outil de David, à un rythme considérablement plus rapide que ses propres capacités, a identifié presque tous les papiers suspects qu'il avait marqués et 41 qu'il avait négligés. Le papier est actuellement disponible sur Bioxriv.
Au total, sur les 715 articles analysés, 115 contenaient des duplications inappropriées (16%). L'article est actuellement disponible sur Bioxriv.
L'édition universitaire est déjà confrontée à des problèmes liés à la manipulation des images.
Une étude menée en 2016 par Elisabeth Bik, experte en criminalistique de l'image, a révélé qu'environ 4% des articles qu'elle a inspectés visuellement dans 40 revues biomédicales présentaient des images dupliquées de manière incorrecte. L'étude de David estime que ce chiffre est beaucoup plus élevé.
David souligne en outre que toutes les manipulations d'images ne sont pas effectuées avec de mauvaises intentions. Dans de nombreux cas, il s'agit d'ajustements accidentels ou d'une question d'esthétique et de clarté.
Néanmoins, il existe un consensus de plus en plus large sur la question des modifications d'images qui enfreignent les règles éthiques.
En savoir plus sur l'outil d'IA
L'outil d'IA utilisé par David pour son étude, appelé Imagetwin, est déjà utilisé par environ 200 entités académiques, y compris des éditeurs et des universités.
Ce logiciel compare les images contenues dans les articles universitaires à une vaste base de données comprenant plus de 25 millions d'images afin de les vérifier.
Patrick Starke, développeur d'ImageTwin, a expliqué que ce logiciel génère une "empreinte digitale" unique pour chaque image d'un document de recherche. Cette empreinte est ensuite utilisée pour les scans internes des documents et les vérifications externes des bases de données.
M. Starke a révélé que plusieurs universités déploient Imagetwin pour examiner les articles avant leur soumission aux revues.
L'IA influence profondément le monde universitaire. A une enquête récente menée auprès de 1 600 chercheurs de l'éditeur scientifique Nature a révélé que, malgré un soutien généralisé à l'IA dans les milieux universitaires, quelque 68% des personnes s'inquiètent de la désinformation liée aux grands modèles de langage (LLM) tels que ChatGPT.
Là où une IA contribue à la désinformation, une autre IA apporte de l'espoir - du moins dans ce cas.
