Détecter une image IA : pourquoi l'IA est difficile à cacher

Souvent, oui. À coup sûr, non. Chaque méthode fonctionne dans certains cas et échoue dans d'autres.

Repérer l'IA, c'était autrefois chercher des mains bizarres. Les modèles de 2026 « ne comportent presque plus d'erreurs », note l'Office fédéral suisse de la cybersécurité ; les grands fournisseurs marquent donc désormais les images dès leur création, à plusieurs endroits à la fois : dans les pixels (une mention visible ou un filigrane invisible), dans le fichier (des Content Credentials signés ou une métadonnée IPTC) et chez le fournisseur (des registres que son propre détecteur peut retrouver).

Ces couches sont posées par des acteurs différents et cèdent de façons différentes : une capture d'écran supprime les métadonnées, alors que les filigranes sont conçus pour y résister. C'est pourquoi une image IA est difficile à cacher. La cacher suppose de neutraliser chaque couche, et un seul signal restant suffit souvent à soulever la question.

Chaque couche se trouve à un endroit différent et cède d'une façon différente. Aucune ne suffit à elle seule.

La provenance fonctionne dans les deux sens : certains appareils photo signent les vraies photos. Le Leica M11-P a été présenté en 2023 comme le premier appareil photo doté de Content Credentials, et chaque JPEG pris par l'appareil photo du Google Pixel 10 en porte.

La plupart des images des grands générateurs en ont désormais un, généralement invisible. Voici ce que chaque fournisseur dit ajouter :

• Google : SynthID, conçu pour résister « au recadrage, à l'ajout de filtres, au changement de fréquence d'images ou à la compression avec perte », plus C2PA sur les images de Nano Banana Pro.
• OpenAI : C2PA depuis 2024, et SynthID aussi depuis mai 2026, sur les images de ChatGPT, de Codex et de son API.
• NVIDIA utilise SynthID sur les vidéos Cosmos, et Kakao l'a annoncé pour ses modèles d'image et de vidéo à partir du second semestre 2026.
• Meta : son filigrane « Content Seal » dans chaque image Muse Image, avec un détecteur en préversion.
• Adobe : les Content Credentials plus TrustMark, un filigrane open source, et une empreinte signée.
• TikTok : un filigrane invisible, en test, que seul TikTok peut lire, sur les contenus de ses outils d'IA et sur les fichiers importés porteurs de C2PA.
• Midjourney : une balise d'identification cachée dans chaque image, selon son centre d'aide, avec un vérificateur gratuit.
• Black Forest Labs (FLUX) : C2PA sur son API et ses outils hébergés, un filigrane seulement en option.

La Chine impose des mentions visibles et cachées sur les contenus IA depuis le 1er septembre 2025. La faille : les modèles à poids ouverts exécutés sur votre propre ordinateur peuvent n'ajouter aucune marque, si bien qu'aucun vérificateur ne peut vous dire qu'une image non marquée est réelle.

L'article 50, paragraphe 2, de l'AI Act (règlement (UE) 2024/1689) impose aux fournisseurs d'IA générative de veiller à ce que leurs sorties soient « marquées dans un format lisible par machine et identifiables comme ayant été générées ou manipulées par une IA », avec des solutions aussi efficaces, interopérables, robustes et fiables que la technologie le permet. Il s'applique depuis le 2 août 2026 ; les systèmes génératifs déjà sur le marché avant cette date ont jusqu'au 2 décembre 2026.

Le code de bonnes pratiques de la Commission sur la transparence des contenus générés par l'IA (version finale du 10 juin 2026) le traduit concrètement. La Commission recense 95 signataires de sa section consacrée aux fournisseurs. Leurs engagements :

• au moins deux couches sur les images : des métadonnées signées et un filigrane imperceptible. Les empreintes ou la journalisation seules ne sont « pas considérées comme suffisantes » ;
• pas de suppression : la suppression intentionnelle des marques interdite dans leurs conditions d'utilisation ;
• un outil de détection gratuit, ouvert au public là où le public peut voir le contenu, et toujours gratuit et illimité pour les régulateurs, les médias, les vérificateurs de faits, les chercheurs et la société civile ;
• des tests de robustesse contre la recompression, les captures d'écran, le recadrage, le redimensionnement, l'impression suivie d'une numérisation, et les attaques qui tentent de supprimer ou de régénérer la marque ;
• une détection interopérable des filigranes d'ici le 2 février 2027.

La mention visible est une obligation distincte, pour les déployeurs qui utilisent l'IA à titre professionnel et publient des hypertrucages, ou deepfakes (article 50, paragraphe 4), et les métadonnées lisibles par machine d'un fournisseur ne la remplissent pas. Notre guide Mention IA obligatoire explique qui doit signaler, et quand.

Aucune étape ne donne à elle seule un verdict. Notez ce que chacune révèle, et pesez le tout.

Les métadonnées se perdent facilement. Une capture d'écran supprime les Content Credentials et les métadonnées IPTC, et la plupart des réseaux sociaux les retirent à l'import : OpenAI a estimé que C2PA n'était « pas une solution miracle ». La réponse de la C2PA : les « liaisons souples » (soft bindings), des filigranes ou des empreintes qui permettent à un outil de retrouver les Content Credentials en ligne.

Les filigranes peuvent être attaqués, au prix d'un effort. Les attaques par régénération reconstruisent l'image avec un modèle d'IA. UnMarker, présenté à l'IEEE Symposium on Security and Privacy en 2025, demande quelques minutes sur une carte graphique haut de gamme A100 : face à sept systèmes de filigrane, le meilleur taux de détection restant était de 43 %, et un test informel rapporté par The Register a fait passer la détection de SynthID de 100 % à environ 21 %. Un fort recadrage compte aussi : quand Reuters a recadré 40 images Muse à environ un tiers ou la moitié de leur taille, le détecteur en préversion de Meta, qui avait repéré les 40 originaux, en a manqué 55 %. Supprimer une marque demande un effort délibéré, les fournisseurs doivent tester leurs marques contre ces attaques, et la détection ne cesse de progresser.

Les détecteurs d'IA se trompent dans les deux sens. Dans l'audit de NewsGuard du 8 mai 2026, cinq détecteurs ont rendu 13,3 % de verdicts erronés sur de vraies photos de guerre : l'un a classé 40 % des vraies photos comme IA, et au moins un outil a contredit les autres sur 35 des 45 images. Dans une prépublication de septembre 2026, 12 détecteurs universitaires ont pris pour des images IA de 17 % à 91 % de vraies photos prises au smartphone.

Les humains ne sont pas des juges fiables. Dans le quiz « Real or Not » de Microsoft, environ 12 500 personnes ont donné 62 % de bonnes réponses. Une étude de décembre 2025 a mesuré 54 % sur des images Midjourney, à peine mieux qu'un pile ou face ; une autre a trouvé 29 % sur des images FLUX.1-dev. Les portraits sont plus faciles que les paysages.

Même les combinaisons ne suffisent pas. Un rapport de Microsoft Research (janvier 2026) a constaté que seules 20 des 60 combinaisons de méthodes atteignaient une « authentification de haute confiance », et met en garde contre les attaques qui font passer un contenu réel pour faux.

L'absence de filigrane ne rend pas une image réelle : elle peut venir d'un modèle qui ne marque pas, ou avoir été recadrée, capturée à l'écran ou attaquée. Et effacer une mention ne rend pas humaine une image IA. Le fournisseur peut conserver des registres, les Content Credentials peuvent subsister dans un dépôt en ligne, une plateforme peut déjà avoir signalé la publication, et les lecteurs attentifs regardent encore la scène.

Cacher l'origine d'une image est difficile et facile à rater, et les fournisseurs signataires du code de l'UE interdisent la suppression de leurs marques dans leurs conditions d'utilisation. Le dire d'emblée est le choix honnête, et pour les hypertrucages publiés à titre professionnel, l'article 50, paragraphe 4, l'exige : notre guide Deepfake AI Act explique quand une image en est un.

L'outil Label IA UE ajoute l'icône de la Commission européenne (AI, AI GENERATED ou AI MODIFIED) à vos images, dans votre navigateur, et peut inscrire dans le fichier le type de source numérique IPTC (« créé avec l'IA », ou « modifié avec l'IA »). Le guide Logo IA Europe vous aide à choisir la bonne icône.