Fable 5.1 ajoute des filigranes PARTOUT, voici comment les supprimer
CChase AI
Computing/SoftwareInternet Technology
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00:00:00Hier, Anthropic a lancé Fable 5.1, et c'est le tout premier modèle qu'ils ont publié
00:00:04qui intègre désormais un filigrane sur tout ce qu'il génère. Aujourd'hui, je vais vous montrer comment vous en débarrasser.
00:00:10Mais d'abord, parlons de ce qu'est réellement ce filigrane, car c'est un peu
00:00:14un abus de langage de l'appeler ainsi, de pourquoi il est là au départ et de son fonctionnement.
00:00:19Parce que si vous comprenez ces éléments, la solution pour contourner ce filigrane sera
00:00:23beaucoup plus logique. Alors, pourquoi devons-nous gérer cela ? Eh bien, c'est parce que c'est
00:00:26en conformité avec la loi européenne sur l'intelligence artificielle que pratiquement tous les grands laboratoires de pointe ont signée,
00:00:31à l'exception de XAI. Et ce que prévoit ce code, c'est qu'ils ont besoin, c'est-à-dire l'Union européenne,
00:00:38d'un moyen pour savoir si un texte ou un type de contenu a été généré par l'IA.
00:00:43Et pour ce faire, Anthropic a ajouté un filigrane à toutes ses sorties pour les modèles publiés
00:00:50après le 2 août 2026, ce qui concerne précisément Fable 5.1. Or, Anthropic affirme que cela n'a aucun
00:00:56effet pratique sur le résultat final qui vous est fourni, et que c'est très limité en termes de ce
00:00:59qui va être modifié s'il s'agit de code. Mais comment cela fonctionne-t-il vraiment ? Et pourquoi
00:01:03ai-je parlé d'abus de langage au début ? La stratégie d'Anthropic pour injecter ces filigranes
00:01:07dans ses productions repose sur un article publié par Google en 2024 intitulé Scalable Watermarking
00:01:13for Identifying Large Language Model Outputs. C'est un article relativement technique qui aborde
00:01:19le marquage par tournoi de SynthID. Mais laissez-moi vous donner un modèle mental simple à retenir.
00:01:25Comme vous le savez, les grands modèles de langage et leurs productions reposent sur des probabilités et comportent
00:01:29une part d'aléatoire. Si je lui donne une phrase du type : elle est [blanc], et qu'il doit
00:01:34la compléter, eh bien, il disposera d'une liste de mots qu'il pourrait potentiellement utiliser pour finir cette phrase.
00:01:41Imaginons que ces mots soient : belle, splendide, magnifique et jolie. En réalité,
00:01:48chacun de ces mots aura un pourcentage ou une probabilité différente qui lui sera associée quant
00:01:54au choix que fera le grand modèle de langage. Un terme que vous entendez souvent est softmax, mais retenez simplement
00:01:58de comprendre que tous ces mots ont une probabilité associée quant à celui que le
00:02:04grand modèle de langage va choisir. Pour cet exercice mental, je veux que vous imaginiez qu'ils ont
00:02:08exactement le même pourcentage. Ainsi, chacun de ces mots pour finir la phrase a 25 % de chances
00:02:14d'être choisi. Normalement, avant l'entrée en vigueur du filigrane, il en aurait choisi un au hasard.
00:02:20Disons qu'il lance un dé à quatre faces et choisit « belle ». C'est bien, il y avait 25 %
00:02:26de chances, tous avaient des chances égales. Mais nous fonctionnons désormais dans un autre système, celui
00:02:31du filigrane. Avec ce système, nous pouvons nous retrouver dans la même situation où je dis :
00:02:38« J'aimerais que tu complètes la phrase : elle est [blanc], et tu as quatre options. » Et supposons,
00:02:42encore une fois, qu'il s'agisse de ces quatre mots avec la même probabilité. Lorsque nous ajoutons le dispositif de filigrane,
00:02:49ce qui va se passer, c'est que le dé va être pipé. S'il s'agit d'une sorte de
00:02:54dé à quatre faces, le système va alors indiquer : « Pour les besoins du filigrane, le mot belle va désormais
00:03:01peser 50 % et magnifique 30 %. » Ainsi, lorsque nous mettons en place un tel système de filigrane,
00:03:10il va privilégier certains mots en leur donnant plus de poids. Et puisque certains mots sont
00:03:15plus fortement pondérés lorsque le grand modèle de langage les choisit, eh bien, ces mots vont apparaître
00:03:19plus souvent. À l'aide d'un système de filigrane, le modèle écrira le plus souvent : elle est
00:03:25belle. En tant qu'utilisateur final, vous n'avez aucune idée de quels sont ces mots et lesquels sont
00:03:32les plus pondérés. Mais quelqu'un qui détient la clé, la clé secrète du filigrane, peut le savoir. Cela dit,
00:03:40il ne peut pas en être absolument certain car, comme avant, il y avait toujours une chance
00:03:45qu'il dise « elle est belle ». Vous ne savez pas forcément si la probabilité était plus élevée
00:03:49à cause du filigrane. Mais une personne disposant de la clé saura quels mots ont été surpondérés.
00:03:55Cela lui fournira une certaine probabilité indiquant à l'utilisateur qui détient la clé,
00:04:01c'est-à-dire les régulateurs européens : « OK, il y a 90 %, 100 %, 99 % de chances que ce texte
00:04:09ait été rédigé avec Claude, ou qu'il ait été écrit par l'IA. » C'est ainsi que cela fonctionne. Maintenant,
00:04:15l'idée ici est que ces mots choisis et pondérés plus lourdement par le filigrane
00:04:20ne vont pas modifier le sens global de la phrase. Cela ne changera pas votre production.
00:04:24Cela n'affectera pas vos performances. Et en ce qui concerne spécifiquement le code, cela ne modifiera pas
00:04:28le code de manière à altérer le résultat visuel. Et cela ne changera pas les faits.
00:04:34Par exemple, si on indique qu'un événement historique s'est produit à telle date, eh bien,
00:04:41la formulation ne sera pas modifiée. C'est un fait, cela s'est produit à cette date. Cela ne sera pas
00:04:45altéré. Mais c'est une explication simplifiée, je le répète, de la manière dont ce système fonctionne.
00:04:52Maintenant, Anthropic n'a pas totalement dévoilé l'algorithme exact de son fonctionnement, mais nous pouvons
00:04:57l'extrapoler à partir des articles de DeepMind. Ce que vous devez également retenir,
00:05:02c'est que posséder cette clé est le seul moyen de savoir si un texte a été rédigé par une IA grâce au système de filigrane.
00:05:08Et cette clé n'est pas publique. Pour y accéder, il faut en faire la demande. Il n'y a pas de liste
00:05:12Il faut probablement être une sorte de régulateur européen. Ainsi, quiconque affirme :
00:05:16« Oh, voici mon site web capable de dire si un contenu est filigrané ou non », ment, cela n'existe pas.
00:05:21existe pas. Maintenant, si vous voulez approfondir le fonctionnement des filigranes textuels, Anthropic a également
00:05:25article. Et ils insistent lourdement sur le fait que cela n'affectera pas les résultats.
00:05:29Le système de filigrane consiste donc essentiellement à choisir certains mots plus que d'autres.
00:05:35Et c'est un algorithme statistique que vous, l'utilisateur final, ne pourrez jamais deviner à moins
00:05:40de posséder la clé. Alors, comment résoudre ce problème ? Devons-nous simplement faire une légère édition des textes
00:05:47fournis par Claude en espérant que cela suffise ? Ou devons-nous réécrire l'intégralité du texte ?
00:05:52Et comment le réécrire ? Car vous ne pouvez pas utiliser Claude pour réécrire vos phrases,
00:05:56puisque cela serait filigrané. Vous ne pouvez pas non plus utiliser ChatGPT, ni Gemini.
00:06:01Vos options deviennent donc assez claires. Vous devez réécrire des portions importantes du texte tout en
00:06:09conservant l'esprit général. Et pour cela, vous devez utiliser soit XAI, c'est-à-dire Grok, soit,
00:06:16ce qui est plus probable, un modèle open source, une sorte de modèle
00:06:21chinois que vous pouvez télécharger et exécuter sur votre ordinateur, qui sera d'une part gratuit et d'autre part non soumis
00:06:28à ces lois sur les filigranes. À quoi ressemble ce système en pratique ? Eh bien, vous réalisez toutes vos
00:06:33productions habituelles avec Claude. Si vous avez créé un contenu, par exemple un long article de blog, et que
00:06:37vous ne souhaitez pas qu'il soit détecté par le filigrane, nous allons récupérer ce texte, puis l'envoyer
00:06:42à un modèle local. Claude peut le faire pour vous, il existe d'excellents modèles locaux
00:06:47que vous pouvez télécharger via Ollama. Ce modèle local va faire son travail,
00:06:51réécrire le texte. Vous lui donnez une consigne du type : “Je veux que tu conserves
00:06:55l'esprit général, tu peux y insérer tes propres tournures, etc.” Et une fois
00:07:01que c'est terminé, il renvoie sa réponse exacte à Claude, et vous pouvez
00:07:05en faire ce que vous voulez. L'autre variable à prendre en compte dans tout cela est la longueur de vos textes,
00:07:09c'est-à-dire le nombre de jetons. Car — et c'est une information que nous ne pouvons pas connaître précisément —
00:07:14combien de jetons ou quelle longueur ce texte doit-il atteindre pour que l'API de détection,
00:07:19si elle est exécutée, puisse affirmer avec un certain degré de confiance qu'il a été écrit par l'IA ?
00:07:25Car si je rédige de simples commentaires sur LinkedIn du genre « Elle est belle », l'API peut-elle vraiment dire
00:07:31si cela a été écrit avec Claude ou non ? Non. Donc, si vous craignez par-dessus tout que vos contenus
00:07:37soient filigranes et attribués à Claude, demandez-vous : « Est-ce que j'écris des textes suffisamment longs
00:07:41pour que cela ait de l'importance ? » S'il s'agit de publications LinkedIn, de commentaires de moins de
00:07:46100 mots environ, probablement pas. Mais s'il s'agit de gigantesques articles de blog de plusieurs milliers de mots,
00:07:51oui, vous serez touché par ce filigrane. Et il sera très évident que
00:07:56le texte a été généré avec Claude. Le moyen le plus simple de configurer tout cela est de télécharger Ollama,
00:08:00de télécharger un modèle local adapté à votre matériel, puis de créer une compétence dans
00:08:05Claude pour que, lorsque vous l'appelez, votre texte soit envoyé au modèle local pour une réécriture complète,
00:08:10avant de vous être restitué. Pour vous faciliter la tâche, j'ai préparé un prompt complet qui vous guide,
00:08:15ainsi que Claude, tout au long du processus. Il vous suffit de copier-coller ce texte dans Claude. Il effectuera
00:08:20une analyse de votre matériel, déterminera quel modèle local vous convient, et s'occupera
00:08:24de télécharger et d'installer Ollama si ce n'est pas déjà fait. Il créera ensuite une compétence pour vous,
00:08:28et vous posera des questions afin d'ajuster le style et la formulation de la réécriture.
00:08:35Cela permet d'injecter votre propre voix, de donner des exemples, etc. Je mettrai un lien ci-dessous
00:08:40pour réaliser cette opération. Plutôt que de vous guider pas à pas pendant les
00:08:4410 prochaines minutes, exécutez simplement ce prompt et il fera tout le travail à votre place. J'espère donc
00:08:48que toute cette explication sur les filigranes était claire. Ce n'est pas un véritable filigrane visible.
00:08:53Rien n'est inscrit en arrière-plan. Il n'y a pas de code caché, ce sont simplement des mots spécifiques qui sont plus employés.
00:08:57Vous n'aurez aucune idée de quels sont ces mots précis. Le seul moyen de le savoir est de posséder
00:09:02la clé du filigrane, ce que vous n'avez pas à moins d'être une sorte d'organisme de régulation. Par conséquent, quiconque
00:09:07vous dit qu'il peut repérer un contenu filigrané vous ment pratiquement. Retenez bien cela.
00:09:11Et d'après la façon dont cela fonctionne, encore une fois, vous pouvez vous plonger dans cet article de DeepMind si vous le souhaitez, la seule façon
00:09:16de contourner cela est de procéder à une modification en profondeur. De simples retouches ne suffiront pas, vous devez
00:09:20tout réécrire. Et la seule manière d'y parvenir est d'utiliser un modèle open source.
00:09:24Ce sera également la solution la plus économique. Si vous souhaitez mettre la main sur ce prompt,
00:09:29vous le trouverez ci-dessous. J'espère que cela en aidera certains. Pour être tout à fait honnête,
00:09:33je pense que toute cette histoire est plutôt exagérée en ce qui concerne ces histoires de filigranes
00:09:38et autres. La plupart des gens que vous voyez utiliser l'IA pour rédiger leurs textes le font de façon
00:09:43de toute façon flagrante, car ils n'ont aucune idée de la façon de l'humaniser ou de faire sonner le tout comme eux.
00:09:49Et à moins que nous n'arrivions dans une situation où, partout où vous publiez,
00:09:52chaque site web dispose d'un détecteur de filigranes et que cela devienne un énorme faux pas,
00:09:58encore une fois, il suffit de passer le texte par un modèle local pour être complètement tranquille.
00:10:02Dites-moi ce que vous en pensez. Pensez à consulter Chase AI+ pour mettre la main sur
00:10:06la Masterclass Claude Code si vous souhaitez approfondir le sujet.
00:10:10Sur ce, amusez-vous bien à éviter ces filigranes.
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