Des vidéos d’animaux générées par l’IA cumulent des millions de vues mais faussent la compréhension du comportement animal et fragilisent le soutien à la protection de la nature.
Des images d’animaux fabriquées et diffusées sur les réseaux sociaux faussent les efforts de conservation et pourraient saper le soutien du public aux espèces menacées, selon une étude.
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Des outils d’IA générative sont désormais capables de produire des vidéos et des photographies de faune plus vraies que nature qui n’ont jamais eu lieu, selon un article (source en anglais) publié dans la revue Conservation Biology par des chercheurs de l’université de Cordoue.
Les auteurs, José Guerrero-Casado, Tamara Murillo-Jiménez, Antonio Carpio, Francisco Tortosa et Rocío Serrano-Rodríguez, estiment que ces contenus influencent de plus en plus la manière dont le public comprend le comportement animal, et souvent de façon erronée.
Les chercheurs citent par exemple une vidéo virale générée par IA montrant différentes espèces d’oiseaux abritant leurs poussins de la pluie, largement partagée avec des légendes la décrivant comme un « vrai amour maternel ».
Cette présentation passe à côté d’un fait bien établi : dans 90 % des espèces d’oiseaux, les mâles participent aussi à l’élevage des jeunes, tandis que de nombreux reptiles, amphibiens et poissons ne prodiguent aucun soin parental.
L’article pointe également de prétendues interactions entre espèces, avec de fausses images de prédateurs et de proies, ou de parasites et de leurs hôtes, se comportant les uns envers les autres avec une affection invraisemblable.
Par ailleurs, les auteurs signalent des vidéos montrant des liens fictifs entre humains et animaux sauvages, notamment un extrait dans lequel un ours polaire est secouru par des pêcheurs et réagit avec une gratitude exagérée.
Les auteurs mettent en garde : ces scènes risquent de donner au public un faux sentiment de sécurité face aux animaux sauvages et pourraient encourager la demande d’animaux de compagnie exotiques, alimentant le commerce illégal de la faune.
Protéger les animaux « mignons »
Les chercheurs s’attendent aussi à ce que les contenus générés par IA soient majoritairement centrés sur les mammifères, ces espèces étant déjà celles qui fonctionnent le mieux sur les réseaux sociaux.
Ils redoutent que cela ne renforce des déséquilibres de financement déjà existants, les projets de conservation visant des groupes d’animaux moins populaires étant laissés de côté.
Ils préviennent également que de fausses images d’animaux sauvages, assorties de fausses localisations, pourraient attirer des touristes vers des sites où l’animal montré n’a en réalité jamais été présent, ce qui accroîtrait la pression sur les écosystèmes.
L’étude ne va pas jusqu’à proposer des solutions, reconnaissant qu’une régulation mondiale des contenus générés par l’IA est peu probable à court terme, et plaide plutôt pour un renforcement de l’éducation aux médias afin que le public apprenne à remettre en question ce qu’il voit en ligne.
Les données de la science participative menacées
Ces conclusions font écho à un autre avertissement publié cette semaine (source en anglais) par des chercheurs dans la revue Nature Ecology and Evolution. Ils estiment que des photographies, des enregistrements audio et des vidéos manipulés par l’IA et envoyés sur des plateformes de science participative pourraient contaminer les données sur lesquelles les scientifiques s’appuient pour suivre la répartition et le comportement des espèces, entraînant potentiellement des conclusions écologiques erronées.
Les chercheurs soulignent que l’amélioration excessive des images constitue un problème plus courant que la fabrication pure et simple.
Les outils de retouche peuvent effacer ou modifier les caractéristiques physiques utilisées pour identifier une espèce, au point parfois de conduire à une mauvaise identification.
Ils citent un cas réel où une photo censée montrer un carouge à épaulettes, une espèce nord-américaine jamais observée auparavant au Brésil, a été soumise sur iNaturalist comme une première observation potentielle.
L’oiseau était en réalité un oriole à épaulettes, une espèce commune dans la région. L’image avait été « reconstruite » à l’aide de l’outil de retouche d’images par IA de Google, qui a ajouté des marques ressemblant à celles de l’oiseau nord-américain, probablement parce que cette espèce est davantage représentée dans les données d’entraînement de l’outil.
Les chercheurs insistent : le contributeur n’avait aucune intention de tromper qui que ce soit. Son objectif, expliquent-ils, était purement esthétique : obtenir une plus belle image.
L’équipe assure avoir réussi à reproduire la même erreur de manière indépendante à l’aide d’outils de retouche par IA. Elle en conclut qu’il est urgent de sensibiliser les contributeurs à l’ampleur des dégâts que ce type de modifications peut provoquer sur les données scientifiques.