La guerre de l’authenticité : comment prouver la véracité du contenu ?

Depuis maintenant quelques années, la société est dans un vrai tournant : une image ou une vidéo ne sont plus une preuve. Entre les IA génératives et les deepfakes, “voir” ne suffit plus.

Les créations de faux sont de plus en plus réalistes, les outils de détection évoluent moins vite, et les plateformes comme Instagram ou Tiktok ne sont pas encore prêtes à afficher des preuves d’origine de façon lisible.

La bonne question ne sera donc pas “est-ce que c’est faux ?”, mais plutôt : “qu’est-ce qui me permet de croire que c’est authentique ?” On revient sur ça juste aprés 😊

Ce que veut dire “prouver que c’est vrai”

Avant de parler de solutions, il est important de clarifier ce point : on ne cherche pas à prouver qu’une scène est “vraie” au sens philosophique. On cherche plutôt à établir :

Qui a produit le contenu (ou quel outil),
Quand et comment il a été produit,
Quelle chaîne de modifications il a subi,
Et si le fichier actuel correspond bien à cette histoire.

C’est la notion de provenance : l’historique vérifiable d’un média.

Pourquoi c’est devenu si difficile avec l’IA

Les indices visuels ne suffisent plus

Les “signes” classiques (fausses ombres, doigts en trop, artefacts, …) sont de moins en moins fiables : les modèles progressent, et une retouche légère peut effacer les imperfections.

Le faux “se mélange” au vrai

Le futur n’est pas uniquement le contenu 100% synthétique. C’est le contenu capturé, puis modifié : suppression d’un élément, changement d’arrière-plan, ajout d’un logo, altération d’un propos dans une vidéo, etc. On parle de la manière dont les IA apprennent à générer ce genre de contenu dans cet article.

La diffusion casse les preuves

La solution naïve serait de se baser sur les métadonnées du contenu. Mais, même quand un fichier contient des métadonnées, un simple repost, une compression ou une capture d’écran peut les faire disparaître. C’est l’un des grands points faibles des approches “tout métadonnées”.

Les 3 types de solutions

La pratique la plus fiable, aujourd’hui, c’est d’additionner des preuves. Il n’y a pas une méthode magique : il y a un faisceau d’indices techniques + process.

1) La provenance cryptographique : C2PA et Content Credentials

C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) est un standard ouvert qui permet d’attacher au média une sorte de “dossier d’identité” lié cryptographiquement au fichier : on peut vérifier l’origine et les modifications déclarées. L’empreinte digitale (hash), permet de vérifier que le contenu d’origine n’a pas été modifié. Par ailleurs, le “manifest” permet de s’avoir d’ou vient le contenu, quelles actions ont été faite sur le fichier, etc.

Dans l’écosystème, vous entendrez souvent parler de Content Credentials : c’est l’implémentation / le “format lisible” de ces infos, parfois présenté comme un “nutrition label” du contenu (créé par qui, capturé vs généré, outils d’édition, historique, etc.).

Ce que ça apporte :

Une preuve d’origine vérifiable (signature),
Un historique d’édition déclaré et traçable,
Un langage commun entre outils (capture, montage, publication).

Ce que ça ne règle pas :

Si le contenu sort du circuit (capture d’écran, re-encodage agressif), la preuve peut disparaître.
Ça atteste de l’historique d’un fichier, pas automatiquement de “la vérité” de la scène. Par exemple, si quelqu’un affiche un deepfake sur un écran et le filme avec une caméra “de confiance”, C2PA dira “capturé par cette caméra”, mais la “réalité” filmée est déjà manipulée.

À noter : l’adoption avance côté outils et fabricants. Des caméras et organisations poussent vers une provenance “dès la capture”, là ou actuellement, le C2PA arrive souvent à l’export ou à l’édition. Même OpenAI indique intégrer des métadonnées C2PA pour certaines images générées dans ChatGPT.

2) Les watermarkings (tatouages) détectables : l’exemple SynthID

Une autre approche consiste à intégrer un watermark invisible dans du contenu généré par IA : un signal imperceptible à l’œil, mais détectable par un outil. Google DeepMind décrit SynthID comme un watermark conçu pour résister à des transformations courantes (compression, recadrage, filtres).

Ce que ça apporte :

Utile pour repérer du contenu IA issu d’un écosystème donné.
Scalabilité : on peut analyser beaucoup de médias automatiquement.

Limites :

Si le contenu est généré par un autre modèle d’IA qui ne fourni pas de watermark : aucun signal.
Certains traitements peuvent dégrader la détection.
Le watermark n’est pas fiable à 100%. Il dit “IA probable”, pas “vrai/faux”.

3) La forensic (analyse d’artefacts) et la détection “par modèles”

Troisième famille : des outils d’analyse qui cherchent des incohérences (bruit, compression, mouvement, lumière, traces de génération, etc.). Cette voie est activement évaluée dans des programmes publics (ex : NIST) pour mesurer la robustesse des détecteurs face à des contenus réalistes.

Ce que ça apporte :

Fonctionne même si le contenu ne contient pas de métadonnées.
Peut détecter des manipulations partielles.

Limites :

Ce qui marche aujourd’hui peut échouer demain.
Les scores “probabilité de manipulation” doivent être interprétés avec prudence (risque de faux positifs / faux négatifs).

Le bon réflexe : passer d’un “test” à un “workflow de confiance”

Si vous êtes une marque, un média, ou simplement une équipe qui modère du contenu, votre enjeu n’est pas d’avoir un outil. C’est d’avoir un chemin clair : capture → stockage → édition → publication → vérification.

Checklist opérationnelle pour prouver l’authenticité de votre contenu

1) Exiger la provenance quand c’est critique

Contenu presse / corporate / juridique : privilégier des sources et outils qui conservent ou produisent des C2PA.

2) Sécuriser la capture “au plus près du capteur”

Quand vous avez besoin de preuves fortes (sinistres, inspections, KYC visuel, conformité), des solutions de “capture authentifiée” existent : elles ne se contentent pas d’analyser le média après coup, elles sécurisent la prise de vue dès l’origine. Concrètement, l’appareil ou l’application calcule une empreinte (hash) au moment de la capture, l’associe à un horodatage et à une identité (appareil / organisation), puis signe ces informations pour rendre toute modification ultérieure détectable. Pour faire de la “capture authentifiée” (preuve forte dès l’origine), il faut soit du matériel qui signe à la prise de vue, soit une app de capture sécurisée qui ajoute une attestation + signature, puis (souvent) expose ça au format C2PA / Content Credentials.

3) Conserver l’original et tracer les versions

Toujours stocker l’original (hash, horodatage, accès restreint). Et, versionner les exports et préserver les métadonnées (éviter les re-exports destructeurs “par habitude”).

4) Rendre le résultat lisible

Le vrai soucis, ce n’est pas l’absence de standards : c’est surtout que l’utilisateur final ne voit rien. Afficher un badge, un “à propos de cette image”, un résumé d’origine… ça change tout, surtout sur les contenus viraux.

Conclusion

Ce qui a le plus de chances de s’imposer

Un standard de provenance interopérable (C2PA / Content Credentials), parce qu’il crée un langage commun entre capture, édition et plateformes.
Des watermarks dans les grands modèles de génération de contenu
Une approche multi-couches (provenance + détection + process)

Ce qui ne marchera pas

Une solution IA qui detecte les fakes
Les métadonnées seules

Si vous publiez des visuels (marque), si vous validez des preuves (assurance, marketplace), si vous modérez du contenu (plateforme), vous allez devoir traiter l’authenticité comme une brique produit : preuve d’origine, traçabilité, affichage clair, gestion des risques. C’est un sujet complexe, mais qui pourrait bien faire la différence entre ceux qui l’intègrent dés maintenant, et ceux qui ne le font pas.