Watermarks Remover : l’outil open-source de Guillaume Meyer devient viral

Watermarks Remover, projet open-source de Guillaume Meyer, vise à perturber des filigranes IA invisibles par itérations sur le texte et les images. Après un post sur X le 11 août, il revendique plus de 2 millions d’impressions et une viralité sur plusieurs réseaux. Meyer soutient l’attribution des contenus mais critique les filigranes fondés sur des signaux statistiques, qu’il juge propices aux faux positifs. Il étudie une voie commerciale, tout en anticipant des mois de travail et des ajustements face à d’éventuels détecteurs d’Anthropic.

Meyer envisage une entreprise, entre incertitudes juridiques et mois de travail

Guillaume Meyer réfléchit à transformer Watermarks Remover en activité commerciale, mais il indique ne pas être certain de la légalité d’un tel produit, tout en pensant que cela devrait être possible. Il considère l’outil encore technique et difficile à prendre en main, et voit dans sa simplification un chantier prioritaire. Il estime naturel de faire évoluer le projet vers une entreprise, sans savoir comment ni quand, et prévoit des mois de développement. Il anticipe aussi des ajustements lorsque Anthropic publiera des détecteurs, affirmant qu’il reste beaucoup de travail.

Une viralité massive et des contributions mondiales structurent le projet

Après un deuxième message sur X le 11 août, Guillaume Meyer dit avoir dépassé les 2 millions d’impressions, avec une propagation sur LinkedIn et d’autres réseaux. Il indique avoir créé de nouveaux comptes pour suivre les discussions, et rapporte que des contributeurs du monde entier se sont mobilisés après des premiers jours intenses. Selon lui, 99,9 % des retours sont positifs et 0,1 % expriment une opposition. Il estime que le projet a quitté la confidentialité pour devenir un sujet de conversation public, révélateur des opinions sur le filigranage IA. Face à des présentations de l’outil comme « parfait », Meyer rétorque que le projet n’est pas achevé et ne sera pas un coup isolé.

L’outil itère sur le texte et les pixels pour perturber les filigranes

Guillaume Meyer décrit des filigranes textuels fondés sur des modèles statistiques du choix des mots. Son approche consiste à vérifier la présence d’un filigrane, générer de légères variantes qui préservent le sens, puis recommencer jusqu’à ce que le signal ne soit plus détecté. Il applique une logique similaire aux images en réécrivant des pixels. Il affirme avoir publié une première version sur GitHub en environ cinq heures et travailler depuis presque à plein temps, s’appuyant sur des recherches antérieures et une expérience acquise avec des modèles open-source et l’agrégation de résultats.

Déclencheur : l’annonce d’Anthropic et le passage à l’open-source

L’annonce d’un filigrane IA invisible par Anthropic a servi de point de départ au projet. Guillaume Meyer dit s’être renseigné sur ces techniques, en constatant que d’autres fournisseurs, comme Gemini, les utilisent déjà. Il explique avoir eu l’idée de tester s’il était possible de supprimer un tel marquage, puis avoir créé Watermarks Remover en open-source. Il se présente comme un entrepreneur avec plus de vingt ans d’expérience dans la technologie.

Meyer conteste les approches statistiques et affirme soutenir l’attribution

Guillaume Meyer affirme que la méthode retenue par Anthropic repose sur une analyse statistique susceptible de produire des faux positifs, ce qui, selon lui, compromettrait la confiance. Il cite le cas où un article de dix pages serait étiqueté IA pour une simple ligne modifiée en fin de document. Il se dit favorable à l’attribution des contenus, tout en rejetant la solution technique envisagée. À titre d’illustration, il explique ne pas être anglophone natif et utiliser Grammarly, qu’il présente comme propulsé par l’IA, estimant que si un filigrane invisible y était ajouté, ses textes seraient automatiquement considérés comme générés par IA. Il précise enfin que son projet n’a pas pour but de permettre l’usurpation d’identité ni le vol de contenus, mais d’être utilisé sur ses propres productions et à des fins éducatives.