ChatGPT peut désormais retrouver précisément l’emplacement d’une photo

• o3 peut agrandir, recadrer et éclaircir une photo pour déduire avec précision « l’endroit où cette photo a été prise »

Désormais, si vous publiez une photo prise en extérieur, il faut plutôt partir du principe que « n’importe quel stalker peut me retrouver pour 20 000 wons par mois ». Ce n’est plus réservé aux personnes expérimentées.

• Des jeux comme GeoGuessr (un service web où l’utilisateur envoie une photo et doit deviner où elle a été prise) deviennent faciles à résoudre
• Par le passé, seuls des experts pouvaient retrouver l’emplacement d’une photo, mais il existe désormais des outils facilement accessibles à tout le monde (ChatGPT, Google Lens). Il faut mettre à jour son modèle de menace.

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Avis Hacker News

• 11 images dont les métadonnées avaient été supprimées ont été fournies. Il s’est trompé sur deux photos prises dans une petite ville universitaire du nord-est des États-Unis, mais a correctement identifié deux photos prises en Corée du Sud. Toutes les autres questions concernant les États-Unis ont reçu une réponse exacte. Ce n’est pas parfait, mais j’ai été surpris par les performances

  • Un LLM multimodal semble pouvoir être bon à GeoGuesser. Mais quelques exemples ne suffisent pas pour dire que le jeu a été « résolu ». Je me demande aussi s’il a pu y avoir une fuite de données
  • Je ne dis pas que cette performance n’est pas impressionnante, mais je veux préciser qu’elle ne démontre pas ce qu’affirme le titre
  • Il a probablement été entraîné sur beaucoup de photos avec leurs informations de localisation, et il a la capacité d’en isoler les caractéristiques. Combiné à sa capacité à interpréter les consignes et à faire des suppositions, cela lui donne suffisamment d’éléments pour le jeu

• J’ai demandé à ChatGPT o4-mini-high de retrouver l’emplacement de 4 photos de difficultés variées. Il s’est trompé sur les 4, mais ses suppositions n’étaient pas mauvaises. Le plus intéressant était le processus consistant à recadrer certaines parties des photos pour les examiner de plus près

  • J’ai essayé Gemini 2.5 Pro avec le même prompt et les mêmes photos, et il s’est également trompé sur les 4. Je pensais que les données de cartes et de Street View de Google donneraient de meilleurs résultats, mais ce n’était pas le cas

• Il y a plusieurs degrés de « résolution ». Identifier une région générale, c’est cool, mais je n’appellerais pas cela un « problème résolu » tant que le modèle ne peut pas battre Rainbolt avec régularité et avec la même précision. Il n’y a toujours pas de comparaison sur des routes totalement aléatoires, seulement surtout des lieux populaires

  • Choisir quelque chose de précis qui a été photographié des milliers de fois et regarder un paysage rural aléatoire pour en extraire toutes les caractéristiques distinctives, ce sont deux problèmes différents

• Je me demande quelle part du « Geoguesser Meta Iceberg » cette nouvelle génération d’IA couvre

• J’ai toujours dit aux femmes de conserver toutes les photos obscènes qu’elles reçoivent. Grâce au bruit caractéristique du capteur de l’appareil photo, on peut savoir si d’autres photos ont été prises avec le même appareil. Il suffit d’un moteur de recherche capable de le faire. Avec l’IA, j’ai l’impression que d’ici 2 à 3 ans, les gens pourront envoyer des photos obscènes à une IA et obtenir le profil de réseau social de la personne

• L’exemple d’Alki Beach est de la folie pure. D’un côté, je suis impatient que des milliers de photos soient automatiquement dotées de tags sémantiques et géographiques. De l’autre, la vie privée va disparaître. Ce serait aussi intéressant de l’appliquer à des photos historiques ou anciennes

• Je me demande si, dans tous les exemples, la position de l’utilisateur peut être exploitée indirectement — non pas via les métadonnées de l’image, mais via l’IP d’origine de la requête, par exemple. Quand je demande la météo à ChatGPT, il obtient des informations sur ma position

  • Ce serait aussi intéressant de voir si quelqu’un venant d’un autre pays peut reproduire cela

• Comme le mentionne l’article, le modèle de menace capable d’identifier l’endroit où une photo a été publiée doit passer de « personne professionnelle et qualifiée » à « n’importe qui avec 20 dollars »

  • C’est pour cela que ce changement est important. Nous sommes devenus trop habitués à publier des photos en ligne. Je ne suis pas sûr que ce soit une bonne idée à long terme

• C’est impressionnant, et il a presque trouvé correctement l’église de mon village. Mais le fait qu’il ait conclu à la ville voisine montre un manque de compréhension. Il est arrivé à cette conclusion parce qu’il a « lu » des panneaux pointant vers une autre ville à cet endroit. Cela reste impressionnant, et il y avait beaucoup d’observations justes sur le sujet, comme des détails architecturaux, les chiffres romains de l’horloge, etc.