FVIMG V2 détecte 97,54 % des images IA du test Synthbuster

Dans notre évaluation sur Synthbuster, Fileverity a détecté 97,54 % des images générées par IA. Le test oppose ces images à des photographies réelles de référence : l’exactitude équilibrée atteint 96,92 % et l’AUROC 0,99625.

Pour une équipe qui choisit un détecteur d’images IA, ces résultats apportent un repère concret : neuf catégories de générateurs, un seuil fixe et des résultats détaillés. Les points forts sont 100 % sur DALL·E 3, 99 % sur Midjourney v5 et 99,80 % sur l’ensemble des quatre groupes Stable Diffusion du jeu de données.

Version du modèle : FVIMG V2. FVIMG V2 est le modèle de détection d’images développé par Fileverity et validé sur de très vastes jeux de données propriétaires et exclusifs, constitués par des spécialistes. Ce rapport présente son moteur de détection par pixels, dans la configuration figée le 1er novembre 2026. Les résultats restent associés à cette version lors de la publication de versions ultérieures.

Fiabilité du détecteur : les résultats complets

L’exactitude équilibrée donne la même importance aux deux classes, quelle que soit leur proportion dans le jeu de test. Elle vaut (97,54 % + 96,30 %) / 2, soit 96,92 %. L’AUROC décrit la séparation des scores : ce n’est pas le pourcentage de bonnes décisions à un seuil donné.

Résultats par générateur : DALL·E, Midjourney et Stable Diffusion

Le seuil de détection est identique pour tous les générateurs. Fileverity a détecté 100 % des images DALL·E 3 et 100 % des images Stable Diffusion 1.3. Le détecteur a également identifié 99,00 % des images Midjourney v5 et 99,80 % de l’ensemble des images des quatre versions Stable Diffusion 1.3, 1.4, 2 et XL.

Cette ventilation montre une forte couverture des versions présentes dans Synthbuster. Elle permet aussi de regarder les familles pertinentes pour votre activité, au-delà du résultat global.

Pourquoi utiliser Synthbuster comme référence ?

Synthbuster, présenté par Quentin Bammey, réunit des images issues de neuf catégories de générateurs. Sa documentation recommande les photographies RAISE-1k comme références réelles. Des travaux publiés, dont B-Free, utilisent ce jeu pour évaluer les détecteurs.

Synthbuster et RAISE-1k sont des jeux de données publics : le test se vérifie de façon indépendante, avec un point de comparaison identifiable et des données de référence décrites publiquement. Les chiffres présentés ici proviennent de l’évaluation réalisée par Fileverity sur ces deux jeux.

Comparaison avec les résultats de modèles publiés

L’exactitude équilibrée de 96,92 % de Fileverity est numériquement supérieure aux six valeurs publiées ci-dessous. Les références proviennent du tableau 5 des annexes de l’article GAPL, CVPR 2026.

Le tableau 5 associe chaque générateur au même ensemble de photos réelles, puis calcule la moyenne des exactitudes appariées. Avec des groupes de même taille, cette mesure équilibre la détection des images IA et la spécificité sur les photos réelles. Les valeurs ± sont reprises telles que publiées.

Base de comparaison : La ligne Fileverity correspond à notre propre test ; les autres lignes sont des résultats publiés, et non des modèles réexécutés dans notre environnement. Prétraitement, versions et seuils peuvent différer. Ce rapprochement situe le résultat dans la littérature ; il ne constitue pas un classement officiel ni un essai comparatif contrôlé.

Protocole de l’évaluation

La configuration a été figée le 1er novembre 2026. Le moteur de détection fondé sur les pixels a conservé son seuil IA existant, 0,581716, sans choisir de nouveau seuil à partir de Synthbuster. Les résultats sous ce seuil, y compris les cas incertains, n’ont pas été comptés comme des détections IA. Les métadonnées, noms de fichiers et signaux de provenance n’ont pas contribué aux scores.

Le test associe les images générées de Synthbuster aux photos RAISE-1k. Les photos proviennent des TIFF distribués ; lorsqu’un TIFF source est inutilisable, nous décodons le fichier Nikon RAW officiel de la même photo en TIFF sRGB. L’identité de l’échantillon est conservée et aucune image n’a été écartée du calcul. Empreintes des fichiers, configuration et résultats individuels ont été enregistrés.

La capacité mesurée concerne les images entièrement générées présentes dans ce jeu. Les retouches locales et les versions ultérieures des générateurs relèvent d’autres évaluations. Aucun seuil n’a été ajusté sur le test ; un éventuel recoupement avec l’entraînement des modèles de base reste non établi.

Un repère concret pour votre examen d’images

La couverture de neuf catégories apporte un élément mesurable aux équipes qui examinent des photographies reçues. Dans ce test, le cœur de détection a reconnu 97,54 % des images IA tout en laissant 96,30 % des photos réelles sous le seuil IA.

Essayez le détecteur d’images IA sur votre fichier ou découvrez la vérification d’images. Le benchmark documente la performance d’ensemble ; le résultat individuel présente les éléments concernant votre image.

Questions fréquentes

Quel chiffre décrit la fiabilité de Fileverity ?

Sur ce test, le taux de détection est de 97,54 %, l’exactitude équilibrée de 96,92 % et le taux de faux positifs de 3,70 %. Notre guide sur la fiabilité des détecteurs d’images IA explique comment lire ces indicateurs ensemble.

Le détecteur reconnaît-il les images Midjourney et DALL·E ?

Il a détecté 99 % des images Midjourney v5, 100 % des images DALL·E 3 et 92,30 % des images DALL·E 2 de Synthbuster, au même seuil fixe pour tous les générateurs.

Par Yang Zheng