Détecteur image IA

Comment le détecteur reconnaît-il une image IA ?

Il lit les données de provenance que les services d’IA écrivent eux-mêmes dans le fichier. La principale est le manifeste C2PA, un bloc signé numériquement selon la norme de la Coalition for Content Provenance and Authenticity. Dans un PNG, il se trouve dans un bloc caBX, dans un JPEG dans des segments APP11 et dans un WebP dans un bloc C2PA. On y lit quel programme a produit l’image, à quel moment et avec quel type de source.

Le type de source vient du vocabulaire IPTC des sources numériques. trainedAlgorithmicMedia signifie qu’un modèle entraîné a créé l’image. compositeWithTrainedAlgorithmicMedia signifie qu’une image existante a été retouchée avec une IA, par exemple avec un remplissage génératif. Un bloc XMP peut porter la même valeur sans aucun manifeste C2PA.

Les générateurs locaux fonctionnent autrement. Les interfaces de Stable Diffusion enregistrent le prompt, la graine et le sampler dans un bloc texte PNG nommé parameters, et ComfyUI stocke tout le workflow en JSON. L’outil reconnaît les deux et affiche le prompt.

Que contient une vraie image de ChatGPT ?

Nous avons vérifié une image exportée de ChatGPT le 29 septembre 2026. Le fichier contenait un manifeste C2PA d’environ 21 Ko. L’outil y lit le générateur « ChatGPT (gpt-image) », le type de source généré par IA et l’heure, 17 h 17 UTC. Il trouve aussi la mention qu’un filigrane invisible a été intégré. Le certificat du manifeste désigne OpenAI comme signataire.

Pourquoi tant d’images affichent-elles « Aucune donnée de provenance » ?

Parce que ces données se perdent facilement. Une capture d’écran est un nouveau fichier sans elles, les messageries et beaucoup de réseaux sociaux suppriment les métadonnées à l’envoi, et certains logiciels de retouche ne les conservent pas à l’enregistrement. Dans notre test, l’export de ChatGPT avait son manifeste, alors qu’une deuxième version de la même image, réenregistrée pour LinkedIn, n’avait plus aucune métadonnée.

« Aucune donnée de provenance » n’innocente donc pas une image. Cela veut seulement dire que le fichier ne dit rien de sa fabrication.

Pourquoi le pourcentage a-t-il disparu ?

Jusqu’en septembre 2026, cet outil faisait aussi chercher des motifs d’IA dans les pixels par un réseau de neurones. Nous l’avons testé sur douze photos réelles prises avec des appareils Samsung, Apple et Fujifilm. Dix ont dépassé 70 %, ce que l’outil présentait comme « générée par IA », et la plus haute a atteint 85 %. Les deux vraies images d’IA du même test ont obtenu 73 et 77 %. Un tel chiffre ne permet de rien décider, nous l’avons donc retiré.

Et SynthID ?

SynthID est le filigrane invisible de Google pour les images de ses services d’IA. Il se trouve dans les pixels et non dans les métadonnées, il résiste donc au recadrage et à une nouvelle compression. Seul Google sait le lire : l’application Gemini permet de vérifier si une image porte SynthID, mais cette vérification ne reconnaît que les contenus des outils de Google. Quand un manifeste C2PA mentionne un filigrane, quel que soit le fournisseur, cet outil l’affiche.

Faut-il signaler les images générées par IA ?

Dans l’UE, oui. L’article 50 du règlement européen sur l’intelligence artificielle s’applique depuis le 2 août 2026. Les fournisseurs de systèmes d’IA doivent marquer les images générées de façon lisible par machine, et quiconque publie un hypertrucage doit indiquer qu’il est artificiel. En pratique, ce marquage lisible par machine correspond aux données que lit ce détecteur : manifeste C2PA et type de source IPTC, souvent complétés par un filigrane dans les pixels.

Quels outils vont avec ?

L’outil pour nettoyer les images IA affiche les données de provenance de nombreuses images à la fois et les supprime sans toucher aux pixels. Supprimer les métadonnées traite aussi les PDF et permet de garder certains champs. Le visualiseur EXIF affiche l’appareil, l’objectif, l’heure de prise de vue et la position GPS d’une photo.