Pangram lance deux modèles de détection des images et vidéos générées par l’IA

Pangram a annoncé deux modèles de vision par ordinateur le 4 novembre 2026 : Pangram Image 1.0, qui détecte les images générées par l’IA, et Pangram Image Flash 1.0, plus petit et plus rapide, qui analyse les vidéos image par image. Cette version introduit également la génération de cartes thermiques, le téléversement natif de vidéos, l’intégration à l’extension Chrome et la prise en charge des images et des vidéos par l’API.

La carte thermique d’Image 1.0 vise à localiser les éléments synthétiques dans une image, par exemple un élément généré par l’IA au sein d’une photographie par ailleurs authentique. Dans une publication officielle annonçant le lancement sur X, Pangram a déclaré que le modèle identifie 99,2 % des images générées par l’IA tout en maintenant un taux de faux positifs de 0,27 %.

Tests comparatifs sur des images et des vidéos appariées

Pour évaluer son modèle d’image, Pangram a créé des équivalents synthétiques de 100 photographies authentiques à l’aide de 12 générateurs d’images. Les invites correspondaient étroitement à chaque photo d’origine, produisant 1 200 images synthétiques ; Pangram indique qu’Image 1.0 a atteint une précision de 99,96 % sur ce jeu de données créé par l’entreprise. Ce chiffre décrit les performances obtenues avec cet appariement ciblé d’images authentiques et synthétiques, et non un taux de précision universel pour toutes les images rencontrées en ligne.

La comparaison des vidéos reposait sur un principe similaire de création d’équivalents synthétiques. Pangram est parti de 129 vidéos authentiques publiées sur les réseaux sociaux et a utilisé 14 générateurs vidéo pour créer 100 vidéos synthétiques par générateur, à partir d’échantillons tirés de l’ensemble authentique, soit 1 529 vidéos au total. Chaque générateur recevait la première image de la vidéo authentique ainsi qu’une description de l’action produite par un modèle de vision-langage. Comme chaque vidéo authentique et son équivalent synthétique partagent la même scène et le même sujet, cette méthode permet de vérifier si un détecteur peut distinguer des séquences similaires sans être avantagé par un raccourci qui associerait certains contenus à l’IA.

Le jeu de référence vidéo DF26

Pangram a évalué Flash 1.0 à l’aide de DF26, un jeu de référence décrit dans un article préliminaire soumis le 7 septembre 2026. Celui-ci comprend 271 vidéos authentiques et 2 420 vidéos synthétiques produites par sept modèles vidéo récents. Il porte sur des enregistrements où une personne s’adresse directement à la caméra, notamment des déclarations officielles et des entretiens en studio. Ses auteurs rapportent que les personnes comme les détecteurs de deepfakes les plus performants ont obtenu des résultats proches du hasard et préconisent des évaluations qui testent explicitement la robustesse face aux changements de distribution induits par les générateurs récents.

Pangram indique qu’Image Flash 1.0 obtient un score de 98,7 % sur DF26, soit 29 points de plus que le détecteur suivant. Le téléversement natif de vidéos intègre ce modèle au tableau de bord : Flash analyse chaque image et repère les parties d’une vidéo téléversée qui déclenchent une détection d’IA.

Déploiement au-delà de l’aperçu de recherche

L’aperçu de recherche du 29 juillet 2026 n’acceptait que les images d’au moins 512 × 512 pixels et indiquait que le système ne pouvait pas détecter avec suffisamment de certitude les deepfakes et les échanges de visages. Pangram affirme que la version 1.0 améliore les performances sur les deepfakes, les images de faible résolution et les modèles de génération de pointe. La taille minimale acceptée est désormais de 256 × 256 pixels, mais les images de moins de 512 pixels s’accompagnent d’un avertissement signalant une confiance réduite.

Pangram indique entraîner le nouveau modèle à détecter des transformations telles que la compression, la réduction de résolution, le flou et le bruit, qu’elles soient introduites par les plateformes sociales ou par des acteurs cherchant à échapper à la détection. L’accès s’est également élargi depuis l’aperçu, où l’accès à l’API d’images était réservé aux personnes invitées et où l’entrée de vidéos dans le tableau de bord ainsi que l’intégration à Chrome étaient présentées comme des fonctionnalités à venir. Image 1.0 est intégré à l’extension Chrome afin de signaler les contenus générés par l’IA sur les réseaux sociaux, les sites d’achat et les sites de location, tandis que l’API mise à jour prend en charge la détection des images et des vidéos.

L’intérêt pratique de cette version tient à l’association des nouveaux modèles et de ces différents points d’accès : la détection peut s’effectuer dans le fil d’un navigateur, à partir d’une vidéo téléversée ou par l’intermédiaire d’une intégration à une API. L’avertissement signalant une confiance réduite pour les images de petite taille reste la principale réserve : une prise en charge élargie des formats d’entrée et une diffusion plus large ne garantissent pas un niveau de confiance uniforme pour chaque image.