Intelligence artificielle

Des radiographies générées par IA capables de tromper des radiologues expérimentés

Dans une étude présentée dans Radiology, des chercheurs ont évalué la capacité des radiologues et des modèles d’IA à distinguer des clichés authentiques de radiographies synthétiques créées par IA. Les résultats montrent que même des lecteurs expérimentés peuvent être induits en erreur.

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Le 22/04/26 à 7:00, mise à jour le 22/04/26 à 9:07 Lecture 2 min.

Les auteurs de l'étude ont constaté que « les radiologues n'ont fait preuve que d'une précision modérée pour distinguer les radiographies authentiques des radiographies deepfake ». D. R.

L'intelligence artificielle est de plus en plus présente en imagerie médicale. Si elle s'avère être une aide précieuse au quotidien, notamment pour affiner un diagnoctic, elle peut aussi désormais générer des radiographies. Et ces dernières sont de plus en plus réalistes. Dans une étude publiée dans Radiology [1], une équipe de chercheurs a évalué la capacité des radiologues à différencier des radiographies authentiques de clichés synthétiques produits par IA.

Une centaine d'images à analyser

Pour mener leur étude qui s'est déroulée entre avril et août 2025, les chercheurs ont inclus 17 radiologues, dont 6 radiologues français, exerçant dans six pays et présentant différents niveaux d'expérience, de 1 à 40 ans. Lors de la première phase, les radiologues ignorant l'objectif de l'étude, ont évalué la qualité d'image et établi un diagnostic pour 154 radiographies. 77 images étaient authentiques et 77 ont été générées à l'aide de ChatGPT (GPT-4o et OpenAI). Lors de la deuxième phase, après a

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Auteurs

Marjolaine Margue

Journaliste spécialisée BOM Presse

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Bibliographie

  1. Tordjman M, Yuce M, Ammar A, et al (2026) The Rise of Deepfake Medical Imaging: Radiologists’ Diagnostic Accuracy in Detecting ChatGPT-generated Radiographs. Radiology 318:e252094. https://doi.org/10.1148/radiol.252094

Spécialité médicale

Musculo-squelettique

Mots-clés

intelligence artificielle

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