Les deepfakes et images générées par l’IA se multiplient sur les réseaux et dans les médias. Leur réalisme croissant fragilise la confiance et expose les individus à des fraudes ciblées.
Ce guide pratique présente signes, outils et méthodes pour détecter une image artificielle avec rigueur. Les exemples concrets et recommandations ci‑dessous facilitent l’analyse et préparent à l’usage des détecteurs.
A retenir :
- Anomalies visuelles, mains et yeux mal rendus visibles sur gros plan
- Incohérences d’éclairage, ombres et reflets irréalistes sur plusieurs zones
- Métadonnées modifiées ou absentes, traces numériques atypiques indicatrices d’édition
- Utilisation d’outils fiables pour vérification, preuves croisées, sources officielles et presse reconnue
Signes visuels pour repérer une image générée par l’IA
Après ces points clés, examinons les signes visuels qui trahissent souvent une image générée par l’IA. Selon 01Net, les anomalies sur les mains, les yeux et l’éclairage représentent des indices fréquents. Ce diagnostic visuel mène ensuite à l’emploi d’outils de détection automatisée et à l’analyse des métadonnées.
Anomalies faciales et mouvements
Cette sous-partie décrit les défauts faciaux et les mouvements impossibles souvent présents sur les images IA. On observe des lèvres mal synchronisées avec la parole, des clignements rares et des visages trop symétriques.
Signes faciaux typiques :
- Lèvres désynchronisées ou micro-décalages
- Clignements peu naturels ou absents
- Symétrie faciale excessive et peau sans pores
- Yeux mal alignés ou regard incohérent
« J’ai reçu un appel vidéo avec la voix de ma sœur, mais son regard ne coïncidait pas avec le discours. »
Alice B.
Artefacts techniques et arrière-plans
Ce point approfondit les artefacts techniques et les incohérences d’arrière-plan révélateurs d’une création IA. Les textures répétitives, le grain d’image variable entre visage et décor, et les textes bizarres sur des panneaux sautent aux yeux.
Anomalies techniques visibles :
- Textures répétitives ou motifs fractals
- Ombres incohérentes par rapport à la source lumineuse
- Texte déformé ou illisible sur panneaux
- Détails flous ou résolutions inégales entre objets
Outil
Type
Accessibilité
Usage principal
Remarques
Deepware Scanner
Vidéo
Interface web publique
Détection de vidéos factices
Grand public, résultats rapides
Reality Defender
Image & vidéo
Solution entreprise
Analyse automatisée à grande échelle
Orientation professionnelle
Sensity AI (ex-Deeptrace)
Vidéo
Solution entreprise
Surveillance et détection de deepfakes
Spécialiste historique
Amber Video
Vidéo
Interface web publique
Analyse de séquences courtes
Accessible pour journalistes
Truepic
Image
Services vérification
Authentification d’images
Focus preuves d’authenticité
Ce panorama montre des forces et des limites selon l’usage et le niveau d’attaque. Selon Eny Sauvêtre, une combinaison d’observation humaine et d’outils automatise les meilleurs résultats. Le passage suivant détaille les fournisseurs et limites techniques à connaître.
Outils et techniques de détection des images IA
En escalade technologique, l’analyse automatique complète l’observation humaine pour détecter une image générée par l’IA. Selon Eny Sauvêtre, les meilleurs résultats viennent d’une combinaison d’analyses visuelles et de vérifications de métadonnées. Selon Microsoft, l’intégration de signaux cryptographiques et de modules d’authentification renforce la preuve d’authenticité en entreprise.
Détecteurs automatisés et acteurs majeurs
Cette sous-partie présente l’écosystème des détecteurs automatiques et des acteurs principaux du marché. Parmi les acteurs, on retrouve Deepware Scanner, Reality Defender, Sensity AI, Amber Video et Truepic. Ces outils offrent des analyses rapides mais ils restent vulnérables face aux deepfakes sophistiqués et ciblés.
Acteurs et rôles :
- Deepware Scanner pour détection vidéo grand public
- Reality Defender pour surveillance d’entreprise
- Sensity AI pour analyse et surveillance anti-deepfake
- Truepic pour authentification d’images et preuves
Fournisseur
Focus
Accessibilité
Caractéristique clé
Microsoft
Recherche et plateformes
Solutions entreprises
Travail sur watermarking et détection
Google
Recherche multimodale
API expérimentales
Détection basée sur modèles visuels
Adobe
Édition et forensic
Outils pour créateurs et experts
Analyse d’altération d’images
Serelay
Preuve de provenance
Intégration mobile
Preuves temporelles et immuables
Truepic
Attestation d’images
Services pour entreprises
Sécurisation de preuves photographiques
« J’ai testé plusieurs vérificateurs et les résultats variaient selon la plateforme et le type d’image. »
Marc L.
Les limites techniques restent importantes, notamment pour les attaques financées et ciblées. Selon Google et Adobe, la course s’engage entre générateurs et détecteurs, nécessitant des mises à jour permanentes. Le point suivant propose des gestes concrets pour réduire le risque au quotidien.
Bonnes pratiques pour se protéger contre les deepfakes
Après l’état des outils, on passe aux pratiques concrètes pour limiter le risque face aux images IA. Selon Eny Sauvêtre, la sensibilisation et le scepticisme ciblé restent la meilleure défense pour les internautes. L’approche combine vérification de source, contrôle des demandes urgentes et usage d’outils tiers.
Vérifier la source et le contexte
Cette sous-partie détaille les contrôles rapides et trivialement accessibles pour toute personne confrontée à une image douteuse. La recherche inversée d’images et la consultation de médias reconnus permettent souvent de lever le doute. L’usage d’ExifTool ou d’outils en ligne complète l’examen technique.
Contrôles rapides :
- Recherche inversée d’images via Google Images ou TinEye
- Vérifier date, origine et reprises sur médias fiables
- Consulter métadonnées avec ExifTool ou outils similaires
- Comparer versions et signaler anomalies à la plateforme
« J’ai cessé de partager sans vérifier et cela m’a évité une arnaque. »
Claire P.
Comportements à adopter face au doute
Cette dernière sous-partie propose des actions immédiates lorsque l’authenticité reste incertaine. Ne partagez pas le contenu, interrogez la source, et demandez des éléments de preuve supplémentaires avant d’agir. Ces gestes limitent l’impact d’une potentielle opération d’ingénierie sociale.
Actions immédiates :
- Ne pas partager avant vérification complète
- Contacter la source officielle pour confirmation
- Demander preuve additionnelle ou métadonnées brutes
- Utiliser outils reconnus pour double vérification
« Les plateformes doivent imposer des marques numériques pour authentifier les images », avis d’expert.
Pauline R.
Les réflexes présentés ici réduisent nettement l’exposition aux deepfakes de masse et aux attaques de spear phishing. Selon Reality Defender et Truepic, la combinaison de preuves techniques et de vérification éditoriale est la pratique recommandée pour les organisations. L’application de ces gestes protège l’individu et renforce la résilience collective face aux manipulations visuelles.
Source : 01Net, « Deepfake : comment repérer les images générées par l’IA », 2024.