Les modèles d'IA générative parviennent de mieux en mieux à tromper même l'œil nu. La vérification manuelle étant de moins en moins fiable, il est donc utile de trouver des méthodes de vérification des images plus précises.
Dans cet article, nous abordons et testons des méthodes gratuites et efficaces permettant de détecter les images générées par l'IA et celles qui ont été retouchées.
Principaux enseignements
- Les outils de détection basés sur l'IA, tels que TruthScan, analysent les métadonnées, les artefacts au niveau des pixels et les motifs dans le domaine fréquentiel afin de déterminer si une photo est authentique, générée par l'IA ou retouchée par l'IA, et attribuent souvent un score de confiance supérieur à 99% aux images manipulées.
- L'œil humain seul n'est plus suffisant pour repérer les images générées par l'IA ; une étude réalisée par Microsoft en 2025 a révélé que les personnes n'identifiaient correctement les images générées par l'IA que dans 62% des cas.
- Les métadonnées constituent souvent l'indice le plus révélateur d'un contenu généré par l'IA, car les générateurs et les outils d'édition laissent souvent derrière eux des traces identifiables, telles que des traces de la bibliothèque « C2PA Core Generator Library » de Google.
- Undetectable AI propose un détecteur d'images générées par IA gratuit, basé sur la technologie TruthScan, qui offre aux utilisateurs un moyen rapide et gratuit de vérifier si des photos suspectes présentent des signes de création ou de retouche par IA.
- Pour une vérification plus approfondie, les utilisateurs devraient associer les détecteurs d'IA à des recherches d'images inversées et à des vérifications des informations d'authenticité du contenu via le C2PA, car toutes les plateformes ne conservent pas ces données et certains résultats peuvent s'avérer peu concluants.
Qu'est-ce qui est considéré comme une image générée par l'IA ?
Une image générée par l'IA est toute image créée à l'aide d'un plateforme d'IA générative. Parmi les générateurs d'images les plus populaires, on peut citer DALL-E 3, Midjourney, Adobe Firefly et Canva Magic Studio.
Au-delà des images générées par l'IA, il existe également des images retouchées par l'IA. Il s'agit de véritables photographies ou d'autres types de fichiers visuels qui ont été modifiés ou améliorés à l'aide d'outils d'IA.
Les images générées par l'IA et celles retouchées par l'IA peuvent toutes deux être détectées à l'aide d'un logiciel de détection par IA. Elles contiennent des caractéristiques révélatrices dans leurs métadonnées, leur structure de pixels et leur domaine fréquentiel, que les outils de détection d'images par IA utilisent pour les distinguer des images authentiques.
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Pourquoi on ne peut pas toujours reconnaître une image générée par l'IA rien qu'en la regardant
Les premiers modèles d'IA commercialisés étaient suffisamment rudimentaires pour laisser apparaître des artefacts visuels que l'on pouvait repérer sans logiciel spécialisé, tels que des arrière-plans déformés, des textures trop lisses, ainsi que des mains et des doigts peu naturels.
Cependant, les développeurs ont corrigé bon nombre de ces erreurs, ce qui rend aujourd’hui les images générées par l’IA plus difficiles à distinguer des vraies photos.
En 2025, Microsoft a mené une étude visant à évaluer la capacité d'une personne lambda à distinguer les images générées par l'IA des images authentiques. Les 12 500 participants sélectionnés pour l'étude n'ont correctement identifié les images générées par l'IA que 62% du temps. Cela prouve que les modèles génératifs actuels parviennent mieux à échapper à la détection humaine.
Nous avons soumis quelques images réelles et générées par IA au détecteur — voici ce qu’il a signalé
Pour illustrer le fonctionnement des détecteurs d'images basés sur l'IA, nous avons décidé de tester quelques images d'exemple à l'aide de TruthScan, un logiciel de détection d'images basé sur l'IA.
TruthScan est à la base du détecteur d'images par IA gratuit proposé par Undetectable AI, mais les utilisateurs doivent créer un compte pour accéder à des analyses plus détaillées.
TruthScan est un excellent outil pour analyser les images en profondeur, car il offre plusieurs niveaux de vérification.
Il s'agit notamment de
- Étiquette de catégorie : Une étiquette permettant de classer une image comme étant très probablement issue de l'IA, retouchée numériquement (à l'aide de Photoshop, Canva ou d'autres outils) ou authentique.
- Score de probabilité : Un score en pourcentage compris entre 0% et 100% qui reflète la probabilité qu'une image soit générée par IA ou réelle.
- Justification détaillée : Une analyse détaillée des signaux qui ont conduit le détecteur à cette conclusion.
Nous avons soumis trois échantillons au détecteur : une photo générée à l'aide de Gemini, une autre photo retouchée à l'aide de Gemini et une véritable photo prise avec un iPhone.
La photo générée par l'IA
La photo retouchée par l'IA
La vraie photo prise avec un iPhone
Détecter une image générée par l'IA
Dans un premier temps, nous avons testé une image générée par IA représentant la vallée de Glencoe, dans les Highlands écossais. TruthScan l’a immédiatement identifiée comme étant le fruit de l’IA, avec un score de probabilité de 99%.
Bien que l'image semblait convaincante, ses métadonnées ont immédiatement révélé qu'elle avait été générée par Gemini. Elle présente également des caractéristiques visuelles peu naturelles, telles que des motifs nuageux, des textures de végétation et des imperfections du paysage.
Détecter une image retouchée par l'IA
Nous avons ensuite pris une photo de la vallée de Glencoe avec notre iPhone, demandé à Gemini d’augmenter la saturation et d’ajouter des nuages, puis soumis le résultat à TruthScan. À l’instar de l’image générée par l’IA, l’image retouchée par l’IA a obtenu un score de probabilité IA de 99%.
Ici aussi, ce sont les métadonnées qui ont été l’indice le plus révélateur. TruthScan a immédiatement mis en évidence des éléments prouvant que l’image provenait de la bibliothèque C2PA Core Generator de Google. Parmi les autres indices cités, on peut citer une uniformité peu naturelle dans la répartition des nuages et un niveau de détail excessif dans les paysages.
Détection de l'image réelle
Enfin, nous avons testé une véritable photo de la vallée de Glencoe prise avec un iPhone 15. Le détecteur l'a classée sans hésitation comme authentique, avec un score de probabilité généré par l'IA de 6%.
La partie consacrée à l'argumentation détaillée indiquait que l'image semblait correspondre à des phénomènes réels. Des éléments tels que l'éclairage, la profondeur de champ, les textures et les imperfections conféraient à l'image un aspect authentique.
Comment le détecteur parvient-il à son verdict ?
Comme indiqué ci-dessus, les détecteurs d'images basés sur l'IA peuvent vérifier l'authenticité d'une image en analysant les fichiers à la recherche d'indices d'utilisation d'une IA générative, qui peuvent être difficiles à repérer à l'œil nu. Parmi les indices courants, on peut citer les anomalies au niveau des pixels, les incohérences dans les métadonnées et les motifs dans le domaine fréquentiel.
Artefacts au niveau des pixels
Les artefacts au niveau du pixel sont des irrégularités qui ne correspondent pas aux motifs observés naturellement sur des photographies authentiques. On peut citer, par exemple, des transitions d'éclairage peu naturelles, une symétrie trop parfaite et des textures incohérentes.
Modèles dans le domaine fréquentiel
Les motifs dans le domaine fréquentiel sont des motifs mathématiques qui décrivent la manière dont les valeurs des pixels varient dans une image. Les détecteurs d'images basés sur l'IA sont capables de faire la distinction entre les motifs créés par un véritable travail de prise de vue et ceux générés mathématiquement par l'IA.
Métadonnées
Les métadonnées désignent les informations stockées dans un fichier et qui décrivent son origine. Les détecteurs d'images basés sur l'IA analysent les fichiers à la recherche d'informations relatives aux appareils photo, aux logiciels de retouche ou aux générateurs d'IA utilisés pour les créer.
Comment vérifier correctement une photo suspecte
Bien qu'utiles, les détecteurs d'IA ne constituent qu'un premier niveau de protection. Vous pouvez renforcer votre confiance dans les résultats obtenus en prenant des mesures supplémentaires pour vérifier l'origine d'une photo, par exemple en recherchant les sources, en effectuant des recherches d'images inversées ou en analysant les informations relatives au contenu.
Téléchargez la photo sur un outil gratuit de détection d'images générées par IA
Avant de publier, de partager ou de donner crédit à un contenu suspect, effectuez toujours une analyse à l'aide d'un détecteur d'images basé sur l'IA. Ces outils constituent le moyen le plus rapide de vérifier si une photo suspecte présente des signes de création ou de manipulation par l'IA.
En analysant des caractéristiques invisibles à l'œil nu, ils peuvent évaluer dans quelle mesure l'image est susceptible de contenir du contenu généré ou modifié par l'IA.
Plus le détecteur est complet, mieux c'est. Les détecteurs d'images basés sur l'IA qui fournissent à la fois une étiquette et un score de confiance sont les plus performants, car ils donnent une vue d'ensemble tout en laissant une marge d'erreur.
Recherchez la source originale
Si le détecteur attribue à votre image une note faible ou limite, vous pouvez essayer de retrouver la première version connue de celle-ci. En effectuant une recherche d'image inversée sur des moteurs de recherche tels que Google, vous pourriez tomber sur des images d'apparence similaire, ce qui vous permettra de savoir où la photo est apparue pour la première fois, qui l'a publiée et si d'autres sites web l'ont réutilisée ou modifiée.
Si la version la plus ancienne provient d'une source fiable, comparez-la avec l'image que vous avez reçue afin de détecter d'éventuelles retouches ou traces de manipulation.
Analyser les informations d'identification du contenu
Si la recherche d'images inversée n'est pas possible, ou si vous souhaitez simplement renforcer la fiabilité de vos conclusions, il peut être utile d'analyser manuellement les informations d'authenticité C2PA d'un fichier.
À l'instar des métadonnées, les informations d'identification C2PA contiennent des données sur l'origine d'une image et l'historique de ses modifications. Contrairement aux métadonnées, cependant, le C2PA protège ces informations à l'aide de signatures cryptographiques, qui permettent de détecter toute altération.
Pour vérifier si une image contient des informations d'authenticité C2PA, téléchargez-la dans une visionneuse compatible, telle que l'outil « Content Credentials Inspect » d'Adobe, ou ouvrez-la dans un logiciel prenant en charge la norme C2PA.
Si l'image comporte des informations d'identification valides, vous pouvez voir comment elle a été créée, si elle a été générée ou modifiée par des outils d'IA, et si quelqu'un l'a modifiée après sa création initiale.
Il est toutefois important de noter que toutes les images ne contiennent pas nécessairement des informations d'authentification C2PA, et que de nombreux sites web et réseaux sociaux suppriment les données intégrées lorsque les utilisateurs y publient des images. Dans ces cas-là, considérez votre conclusion comme provisoire et fiez-vous à l'ensemble des éléments de preuve issus de vos autres méthodes de vérification.
Questions fréquemment posées
Pouvez-vous dire si une photo a été générée par l'IA ?
Comme l'a montré notre démonstration, les détecteurs peuvent prouver qu'une photo provient d'une IA générative en analysant les motifs de pixels, les artefacts de fréquence et les métadonnées. Ces indices permettent aux détecteurs d'IA de signaler les contenus générés ou manipulés par l'IA, même si les imperfections sont invisibles à l'œil nu.
Comment puis-je vérifier gratuitement si une photo a été générée par une IA ?
Le meilleur moyen de vérifier l'authenticité d'une image est de la soumettre à un détecteur d'images générées par IA gratuit. Le détecteur d'images d'Undetectable AI, par exemple, permet d'analyser des photos afin d'évaluer la probabilité qu'elles aient été générées par une IA.
Les images générées par l'IA pourront-elles un jour passer pour des images réelles ?
Les retouches importantes, la compression et une faible résolution peuvent parfois induire en erreur les détecteurs d'images basés sur l'IA. Lorsqu'un détecteur renvoie un résultat non concluant, vérifiez l'image à l'aide d'une deuxième méthode.
Effectuez une recherche d'image inversée pour trouver la source d'origine, ou consultez les informations relatives au contenu de l'image pour savoir comment elle a été créée ou modifiée.
Réflexions finales
Même si les images générées par l'IA deviennent de plus en plus difficiles à distinguer visuellement des images authentiques, la plupart d'entre elles se trahissent encore par des indices tels que des incohérences dans les métadonnées, des artefacts de pixels et des motifs dans le domaine fréquentiel. Vous pouvez vérifier de manière fiable l'authenticité d'une image en soumettant les fichiers suspects à des détecteurs d'images générées par l'IA.
Vous pouvez vérifier gratuitement des images via Undetectable AI, ou créer un compte sur TruthScan pour bénéficier d'une détection plus approfondie.
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