Soumis sur arXiv le 28 septembre 2026, le préprint de White Circle sur RISE rapporte jusqu’à 13 % de taux de réussite des attaques (ASR), vérifié par des humains, lors d’essais portant sur DALL·E 3, Nano Banana 2 et GPT-Image-2. Ce résultat est formulé comme un maximum pour les trois systèmes évalués, et non comme une fréquence propre à chacun. (Lire le résumé du préprint sur arXiv)
Ce que mesure RISE
RISE signifie « Red-teaming via Iterative Strategy Evolution ». La méthode fait évoluer des stratégies d’évaluation réutilisables pour éprouver les garde-fous des générateurs d’images. Les auteurs disent avoir défini des critères stricts de réussite par catégorie et calibré des juges fondés sur des modèles vision-langage à partir d’évaluations humaines.
Cette méthode d’évaluation compte pour interpréter le chiffre : le résumé présente une ASR vérifiée par des humains, et non une estimation générale du comportement de ces générateurs dans toutes les situations.
Les modèles récents font l’objet d’une autre comparaison
Le 14 octobre 2026, Ars Technica rapporte que White Circle jugeait ChatGPT Images 2.5 et Nano Banana 2.1 nettement plus faciles à contourner que leurs versions précédentes. Il s’agit d’une appréciation qualitative distincte du résultat chiffré attribué à DALL·E 3, Nano Banana 2 et GPT-Image-2.
Ars Technica décrit aussi un modèle Qwen comme générateur des attaques et Gemini 3.8 Flash comme juge. Le média rapporte que White Circle a écarté Midjourney du benchmark, faute d’API publique adaptée à une évaluation contrôlée. (Le compte rendu d’Ars Technica)
Les méthodes antérieures dans l’évaluation calibrée
Le résumé indique que des méthodes antérieures, dont les taux publiés avaient atteint environ 30 %, sont tombées près de zéro lors de l’évaluation calibrée des auteurs de RISE. Ces valeurs décrivent les résultats de ces méthodes dans deux contextes d’évaluation différents; elles ne constituent pas un taux RISE supplémentaire.
