L'IA n'est peut-être pas si douée que cela pour détecter les contrefaçons

Depuis qu'elles sont entrées dans notre vie quotidienne, les IA ont changé le flux de travail de nombreux secteurs et commencé à résoudre une variété de problèmes grâce à leur rapidité et précision – mais elles ne sont pas encore parfaites. Avec la prolifération de la mode de seconde main et du commerce de luxe en ligne, à la fois direct des marques et indirect à travers les marketplaces et les plateformes, les IA sont apparues à beaucoup comme une solution possible contre le trafic de contrefaçons, un phénomène qui a grandi parallèlement à la mode et menace non seulement la réputation des marques mais aussi la confiance des consommateurs, qui est actuellement au plus bas. Et bien qu'un monde où les intelligences artificielles sont capables de nous dire d'une simple photo si ce sac trouvé au marché est de Dior ou non, ou si la pièce d'archive mise aux enchères sur eBay est crédible ou non, semble merveilleux, la réalité est plus compliquée. Comme le rapporte WWD, non seulement les produits contrefaits continuent de proliférer, mais l'IA n'a pas encore réussi à déterminer l'authenticité des produits de manière catégorique et absolue. Sans parler de toutes ces fois où, sur divers marketplace, un produit authentique est confondu avec une contrefaçon par le filtrage automatique désormais présent dans de nombreuses applis et où l'annonce est masquée. Sommes-nous sûrs que l'IA est vraiment aussi bonne pour détecter les contrefaçons ?

La capacité de l'IA à analyser de grandes quantités de données avec vitesse et précision en fait un allié précieux dans la lutte contre les contrefaçons. Des outils comme Entrupy, un authentificateur alimenté par l'IA, revendiquent une précision de 99,1% pour identifier les produits authentiques par rapport aux contrefaçons et sont capables d'examiner des détails microscopiques tels que les coutures, les logos et les textures des matériaux, allant au-delà des capacités de l'œil humain et se basant sur d'énormes bases de données. En 2023, Entrupy a analysé des produits de luxe d'une valeur de 5 milliards de dollars, un bond exponentiel par rapport aux 2 milliards de 2022 et aux 1,7 milliards de 2021. Sa base de données d'images de référence a croissé en parallèle, passant de 25 millions d'images en 2022 à 50 millions en 2023 – un "archive" essentielle pour entraîner les "chiens de chasse" de l'intelligence artificielle. Pourtant, même avec ce niveau de précision élevé, le rapport annuel d'Entrupy, State of the Fake, a révélé qu'en dépit des progrès, le pourcentage de produits non vérifiables ou probablement contrefaits a augmenté plutôt que diminué, passant de 8,1% en 2022 à 8,7% en 2023. En résumé, la contrefaçon est une science plus exacte pour les faussaires que pour les authentificateurs numériques. Selon WWD, les faussaires ne se contentent pas de suivre le rythme des IA, mais les exploitent à leur avantage. Des outils de production avancés, comme l'impression 3D et les logiciels de conception basés sur l'IA, ont permis la création de contrefaçons qui répliquent non seulement l'apparence mais aussi les qualités tactiles des produits de luxe, rendant de plus en plus difficile de distinguer les faux des originaux.

Cela n'a pas arrêté la guerre contre les contrefaçons qui se déroule pratiquement partout en ligne, mais sans un grand succès. En 2023, Amazon a investi plus de 1,2 milliard de dollars dans la lutte contre les faux, mobilisant plus de 15 000 spécialistes, dont des scientifiques spécialisés en apprentissage automatique, des développeurs et des enquêteurs pour combiner l'intelligence artificielle avec l'expertise humaine. La même année, plus de 700 000 tentatives frauduleuses d'ouverture de comptes de vendeur ont été bloquées, contribuant à plus de 50 raids en collaboration avec les forces de l'ordre et à la saisie de 7 millions de produits contrefaits – ce qui représente beaucoup de produits, mais pas tous, loin de là. Selon un rapport de l'Agence Européenne pour la Coopération dans l'Application de la Loi – également cité dans l'article de WWD – qui estime que les biens contrefaits représentent 2,5% du commerce mondial, soit 461 milliards de dollars par an. D'autres rapports, comme celui du National Crime Prevention Council, estiment que ce chiffre atteindra 2 trillions de dollars d'ici la fin de 2023, soulignant l'ampleur du problème. Comme l'a expliqué le Senior Brand Expert de Vinted en charge du Service de Vérification des Articles du marketplace, qui se fait aujourd'hui de manière entièrement analogique, les faussaires savent vraiment falsifier tout, y compris les codes QR, hologrammes, étiquettes RFID, pages web associées et même des technologies basées sur la blockchain. Et donc non seulement il ne faut pas se fier aveuglément à ces labels, mais les mêmes systèmes d'IA ne pourraient pas reconnaître les falsifications les plus récentes, car ils ne peuvent identifier que celles déjà identifiées.

Une chose est sûre: l'IA seule ne suffit pas. Tout d'abord, la technologie a besoin d'une diffusion plus large et d'une formation plus approfondie ; ensuite, son application sur les nombreux marketplaces directs et de seconde main qui ont proliféré en ligne nécessiterait une collaboration difficile entre les marques de mode, les gouvernements et les fournisseurs de technologie, combinant la rapidité des IA, une application rigoureuse des lois et une certaine sensibilisation du public. Avec l'évolution de l'IA, son potentiel pour lutter contre les contrefaçons s'améliorera sans aucun doute, mais des personnes devront toujours être derrière les machines. Jusque-là, le secteur du luxe – et la société dans son ensemble – devront coexister avec les contrefaçons et les combattre comme ils peuvent. À condition qu'ils soient capables de les distinguer des originaux.