Pangram étend sa technologie de détection de l’IA aux images et aux vidéos

Pangram étend sa technologie de détection de l’IA aux images et aux vidéos
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La société américaine Pangram étend sa technologie de détection aux images et aux vidéos générées par intelligence artificielle. Elle a annoncé le 4 novembre 2026 le lancement de deux modèles, Pangram Image 1.0 et Pangram Image Flash 1.0, capables aussi de localiser les éléments modifiés par IA au sein d’une photographie.

  • Pangram étend sa détection d’IA aux images et aux vidéos avec deux nouveaux modèles.
  • Pangram Image 1.0 revendique 99,96 % de bonnes réponses et localise les zones modifiées par IA.
  • Pangram Image Flash 1.0 atteint 98,7 % sur le benchmark DF26 pour les vidéos.
  • Les performances annoncées doivent encore être confirmées par des évaluations indépendantes.

Jusqu’ici spécialisée dans l’identification des textes produits par des outils comme ChatGPT, Claude ou Gemini, l’entreprise élargit ainsi son offre aux contenus visuels. Fondée par Max Spero et Bradley Emi, la société avait déjà présenté une version expérimentale de son détecteur d’images en juillet. La nouvelle mouture doit améliorer la reconnaissance des contenus artificiels, y compris lorsqu’ils ont subi des modifications.

99,96 % de bonnes réponses revendiquées pour les images

Pangram Image 1.0 peut identifier les images entièrement générées par IA, mais aussi les photographies partiellement modifiées. Le modèle produit une carte thermique, une représentation visuelle qui signale les zones susceptibles d’avoir été créées artificiellement. L’entreprise affirme avoir renforcé la résistance de son détecteur à la compression, au flou et aux changements de résolution. La taille minimale des images analysées passe de 512 × 512 à 256 × 256 pixels, avec un avertissement sur la fiabilité des résultats pour les fichiers de faible résolution.

Pour évaluer son modèle, Pangram a utilisé 100 photographies authentiques et 1 200 images synthétiques produites avec 12 générateurs d’IA. Sur cet ensemble, la société revendique un taux de bonnes réponses de 99,96 %. Une autre évaluation fait état d’un taux de détection de 99,2 %, avec 0,27 % de faux positifs, c’est-à-dire de contenus authentiques classés à tort comme artificiels. Ces performances reposent toutefois sur les tests présentés par l’entreprise. La détection se heurte également aux traitements logiciels appliqués aux photographies : Pangram avait rencontré des difficultés avec certaines photos prises sur iPhone 18 Pro, classées à tort comme artificielles pendant le développement. Elle a depuis travaillé à distinguer les retouches automatiques des smartphones des contenus entièrement synthétiques.

Un modèle dédié aux vidéos

Pangram Image Flash 1.0 analyse les vidéos image par image pour repérer les séquences artificielles. Il a obtenu un score de 98,7 % sur DF26, un benchmark universitaire, c’est-à-dire un jeu de tests standardisé permettant de comparer des outils, consacré notamment aux vidéos de personnes s’exprimant face caméra. Selon Pangram, ce résultat dépasse de 29 points celui du deuxième meilleur détecteur évalué.

L’entreprise a également mené un test interne sur 1 529 vidéos, dont 129 séquences authentiques et 1 400 contenus synthétiques réalisés avec 14 générateurs d’IA. Selon les résultats publiés par Pangram, le modèle a atteint sur cet ensemble une précision équilibrée de 98,57 %, une mesure qui tient compte du déséquilibre entre vidéos réelles et synthétiques.

Accès et intégration aux applications

Les nouveaux détecteurs sont accessibles depuis la plateforme web de Pangram. L’analyse d’images est aussi disponible dans son extension Chrome, qui signale les contenus susceptibles d’avoir été générés par IA lors de la navigation sur les réseaux sociaux, les sites de commerce électronique et les plateformes d’annonces de location. Sans abonnement, Pangram autorise trois analyses d’images par jour. L’entreprise a par ailleurs actualisé son API, une interface qui permet aux organisations d’intégrer la détection d’images et de vidéos à leurs propres applications.

Malgré ces résultats annoncés, les performances devront être confirmées par des évaluations indépendantes. Les risques de faux positifs et de contenus artificiels non détectés restent une limite pour les usages professionnels.

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