On peut juger si une image a été générée par l’IA en trois étapes : commencez par zoomer pour repérer les défauts dans les mains, le texte, la lumière et les détails, retrouvez ensuite l’original et vérifiez les informations du fichier, puis utilisez des outils de vérification officiels pour contrôler les justificatifs d’origine ou les filigranes ; si, après ces trois étapes, la confirmation fait toujours défaut, ne considérez pas l’image comme une vraie photographie.
Étape 1 : zoomez sur les mains, le texte et les détails
Les modèles génératifs actuels montrent rarement des mains à six doigts ou des doigts supplémentaires évidents, mais le texte reste un point faible : les lettres sur les enseignes, les affiches et les dos de livres sont facilement mal orthographiées, déformées ou transformées en symboles dépourvus de sens. Vérifiez aussi la cohérence de la lumière, et si les contours des personnes, les reflets dans les lunettes, les passants en arrière-plan et les lignes des tables et des chaises se brisent ou se fondent soudainement. Les miniatures masquent facilement ces défauts ; seul un examen à taille réelle, zone par zone, donne du sens à l’inspection. Des détails d’apparence normale ne signifient pas pour autant qu’une photo est réelle : plus la qualité de génération est élevée, moins cette étape fournit d’indices.
Étape 2 : vérifiez l’original, pas seulement une capture d’écran
Les captures d’écran, les transferts répétés et les recompressions effacent les informations portées par un fichier ; essayez donc d’obtenir l’original autant que possible. En examinant les informations du fichier, regardez si les paramètres de prise de vue, le modèle d’appareil et la date de création sont complets et s’ils se contredisent ; une image présentée comme une scène en direct qui ne porte aucune information de prise de vue, ou des informations indiquant un outil génératif, doit éveiller la méfiance. Utilisez en parallèle la recherche d’images inversée pour savoir où l’image est apparue pour la première fois, qui l’a publiée, et s’il existe une source originale et des preuves de prise de vue. Une image sans origine identifiable, sans cesse repartagée, reste un contenu non vérifié, aussi convaincante soit-elle.
Étape 3 : vérifiez les justificatifs et les filigranes avec des outils officiels
Les Content Credentials sont des enregistrements de provenance joints à un fichier, qui peuvent indiquer avec quel outil une image a été générée ou quelles modifications elle a subies ; on peut les consulter sur la page de vérification officielle des Content Credentials en y téléversant le fichier original. SynthID de Google est un filigrane invisible caché dans les pixels, qui survit aux captures d’écran et à la compression, et des outils associés peuvent confirmer si une image en porte un. OpenAI propose aussi un outil de vérification de contenu permettant de savoir si une image porte des signaux de provenance qu’il prend en charge. Trouver un justificatif ou un filigrane confirme la source de génération ; ne rien trouver signifie seulement que l’outil n’a détecté aucun signal pris en charge, pas que l’image est une vraie photographie.
L’absence de résultat ne signifie pas que la photo est réelle
Aucune méthode ne permet de déterminer avec une certitude absolue si une image a été produite par l’IA. Les justificatifs et les filigranes peuvent disparaître lors d’une retouche ou d’un nouvel enregistrement, tous les outils génératifs n’écrivent pas de tels signaux, et les détails visuels deviennent de plus en plus difficiles à distinguer à mesure que les modèles progressent. La démarche la plus sûre consiste à croiser plusieurs éléments : détails, informations du fichier original, résultats de vérification et source de publication doivent se corroborer pour que l’image mérite confiance. Si des preuves essentielles manquent ou se contredisent, traitez l’image comme non vérifiée, ne la relayez pas et ne l’utilisez pas comme photo d’actualité, et demandez si besoin à l’auteur l’original ou une preuve de prise de vue.
