Comment savoir si une image est générée par IA : ce qu’il faut vérifier et ce qui ne marche plus

Il n’existe pas de méthode infaillible pour savoir si une image est générée par IA. Ce qui marche, c’est d’additionner trois vérifications : chercher dans le fichier une étiquette ou un identifiant indiquant qu’elle a été faite par IA, la passer dans les détecteurs de filigranes invisibles des grands générateurs et retrouver son origine par une recherche d’image inversée. Regarder les mains, les textes et les ombres aide, mais ne suffit plus.

Un identifiant signé par le générateur est une preuve solide ; l’absence d’étiquette ne prouve rien. Nous l’avons vérifié en octobre 2026 : après avoir recompressé avec les réglages par défaut deux images faites avec ChatGPT, aucune n’avait gardé son étiquette.

Peut-on savoir avec certitude si une image est générée par IA ?

Rarement avec une seule méthode. Si le fichier contient un identifiant signé par le générateur, ou si un détecteur trouve son filigrane, vous tenez une preuve solide. S’il ne contient rien, vous ne savez rien : les métadonnées se perdent en route, et chaque filigrane ne peut être lu que par le détecteur de sa technologie.

Que sont les identifiants de contenu et l’étiquette IPTC ?

Ce sont des données qui voyagent dans le fichier et racontent comment l’image a été faite. Les identifiants de contenu (Content Credentials) suivent la norme ouverte C2PA : un registre signé avec l’outil qui a créé l’image, la date et les modifications. L’étiquette IPTC est plus simple : un champ qui indique, par exemple, « créée avec une IA générative ».

La coalition qui publie la norme, la C2PA, réunit notamment Adobe, Google, Meta, Microsoft et OpenAI. Le registre conserve une empreinte cryptographique de l’image : si quelqu’un la modifie, les deux ne correspondent plus, comme l’explique la coalition dans son guide technique. Et ce n’est pas réservé à l’IA : des appareils photo compatibles utilisent la même norme pour certifier de vraies photos.

L’étiquette IPTC vient du vocabulaire des types de source numérique de l’IPTC, l’organisme de normalisation de la presse. Trois de ses valeurs :

• trainedAlgorithmicMedia : créée avec une IA générative.
• compositeWithTrainedAlgorithmicMedia : retouchée avec une IA générative, par exemple pour combler ou agrandir une photo.
• digitalCapture : prise sur le vif avec un appareil photo numérique.

Comment vérifier les identifiants de contenu

1. Procurez-vous le fichier original : le téléchargement direct, pas une capture d’écran ni une copie transférée.
2. Ouvrez le vérificateur public des Content Credentials et choisissez l’image sur votre appareil ou faites-la glisser sur la page.
3. S’il y a des identifiants, consultez l’historique ; si rien n’apparaît, n’en concluez rien : le vérificateur prévient lui-même que beaucoup de contenus ne portent pas encore ces informations.

Que devient l’étiquette IA quand on compresse une image ?

En général, elle se perd. Nous l’avons testé en octobre 2026 avec deux images de ChatGPT : l’une téléchargée telle quelle, l’autre en couverture de notre article sur le nom de domaine, l’hébergement et le DNS. Réenregistrées comme le ferait un compresseur, les deux ont perdu leur étiquette ; seule celle de la couverture a tenu quand nous avons demandé de garder les métadonnées.

La première, générée en juin 2026, contenait un manifeste C2PA de 28,4 Ko signé avec un certificat au nom d’OpenAI. Il indiquait que l’image avait été créée par « gpt-image » 2.0 (valeur trainedAlgorithmicMedia) et qu’un filigrane invisible y avait été inséré. En la convertissant en WebP avec sharp, une bibliothèque libre de traitement d’images, le manifeste a disparu, même en demandant de garder les métadonnées.

La couverture n’a plus de manifeste : il s’est perdu à une étape avant la publication. Elle porte un bloc XMP de 728 octets que nous y avons ajouté, avec la valeur IPTC trainedAlgorithmicMedia et un crédit (en espagnol) d’illustration réalisée avec l’IA (ChatGPT). En la redessinant dans un canevas (canvas) de Chrome, comme le font beaucoup d’outils qui compressent dans le navigateur, ce bloc a lui aussi disparu.

Les images qui sortent de notre compresseur d’images perdent elles aussi ces métadonnées, car elles sont également redessinées dans un canevas du navigateur. Ce qu’il faut en retenir : si les métadonnées sont là, elles aident ; si elles n’y sont pas, elles ne prouvent rien.

Qu’est-ce qu’un filigrane invisible et qui peut le lire ?

C’est un signal caché dans les pixels eux-mêmes : l’œil ne le voit pas, et il ne disparaît pas quand on efface les métadonnées. Google DeepMind a conçu le sien, SynthID, pour résister aux recadrages, aux filtres et à la compression. La limite : seul le détecteur de cette technologie le reconnaît, il ne dit donc rien des images d’autres générateurs.

Voici comment OpenAI, Google et Meta marquent ou étiquettent les images aujourd’hui :

Comment savoir d’où vient une image ?

Avec une recherche d’image inversée : le moteur de recherche vous montre où l’image apparaît ailleurs et depuis quand. Cela ne dit pas comment elle a été faite, mais cela dit si cette « photo du jour » circulait déjà il y a des années, si seuls des comptes anonymes la publient ou si un média connu l’a publiée en premier.

Sur Google, la fonction À propos de cette image indique quand Google l’a vue pour la première fois, quelles pages l’utilisent et, si le fichier contient des métadonnées, si elle a été prise avec un appareil photo ou générée par IA. Elle n’est disponible que dans certaines régions, et Google prévient que ces métadonnées peuvent être modifiées avec des outils de retouche.

Les indices visuels servent-ils encore ?

Comme indice, oui ; comme preuve, non. Dans une expérience de Microsoft publiée en 2025, avec environ 287 000 réponses de plus de 12 500 personnes, les participants ont distingué une image réelle d’une image d’IA dans 62 % des cas, à peine mieux que le hasard. Ils se sont davantage trompés sur les paysages que sur les portraits.

Si vous voulez examiner une image, regardez :

• les mains et les doigts qui fusionnent, sont en trop ou manquent.
• les textes de panneaux, d’étiquettes ou d’écrans qui ne veulent rien dire.
• les ombres et les reflets qui ne correspondent pas à la lumière.
• les arrière-plans avec des objets fondus, répétés ou inachevés.

Est-il illégal de publier des images générées par IA ?

Pas en soi : la loi européenne demande de la transparence. Depuis le 2 août 2026, l’article 50 du règlement européen sur l’IA oblige quiconque propose un générateur à marquer ses images dans un format lisible par machine. Et quiconque crée un hypertrucage avec l’IA, hors usage personnel, doit indiquer qu’il est artificiel.

Pour ce règlement, un hypertrucage est une image ou un contenu audio ou vidéo généré ou manipulé par l’IA qui ressemble à des personnes, des objets, des lieux ou des événements existants et pourrait être perçu à tort comme authentique. Pour une œuvre manifestement artistique, satirique ou de fiction, il suffit de le signaler sans gêner l’œuvre. Et les générateurs déjà sur le marché avant cette date ont jusqu’au 2 décembre 2026 pour marquer leurs images, en vertu d’une modification adoptée en juillet 2026.

En France, ces règles s’appliquent comme dans toute l’Union européenne ; ailleurs, elles dépendent de chaque pays.

Qu’est-ce que cela change pour vous et votre entreprise ?

• Ne partagez pas sans vérifier. Une image qui arrive dans l’urgence, comme une offre incroyable ou une nouvelle révoltante, mérite la minute que prennent ces vérifications.
• Méfiez-vous des photos qui servent de preuve. Si un client se plaint avec la photo d’un produit abîmé ou qu’on vous envoie un justificatif de virement, demandez le fichier original et recoupez-le avec une autre source.
• Signalez ce que vous faites avec l’IA. Une légende visible, comme la mention « Illustration réalisée avec l’IA (ChatGPT) » sur la couverture que nous avons testée, touche tout le monde, même si le fichier perd ses métadonnées.
• Gardez l’original. Conservez le fichier fourni par le générateur, avec ses identifiants, et vérifiez que votre logiciel de retouche n’efface pas l’étiquette avant de publier.

Ce qu’on exagère sur la détection des images générées par IA

• « Les détecteurs ont toujours raison. » Pas même celui d’OpenAI : en 2024, son classificateur reconnaissait, lors de tests internes, environ 98 % des images de son propre DALL·E 3, mais ne signalait que 5 à 10 % de celles d’autres générateurs.
• « Sans métadonnées, c’est vrai. » Une capture d’écran ou un compresseur les effacent, comme l’a montré notre test, et OpenAI reconnaît qu’elles se perdent aussi lors des envois et des téléchargements. Leur absence ne dit rien.
• « L’IA rate toujours les mains et les textes. » Ce n’est plus une règle : en lançant la génération d’images de GPT-4o en mars 2025, OpenAI a souligné qu’elle écrit le texte avec précision, tout en reconnaissant des limites avec les petits caractères et les textes en plusieurs langues.

Que faire quand vous doutez d’une image ?

1. Cherchez une légende visible ou l’étiquette IA du réseau social.
2. Passez le fichier original dans le vérificateur des Content Credentials.
3. Testez l’image dans les détecteurs de Google et d’OpenAI.
4. Faites une recherche inversée pour voir où et quand elle est apparue.

Si, après tout cela, vous ne savez toujours pas, considérez-la comme douteuse : ne la partagez pas comme vraie et ne l’utilisez pas comme preuve.

Et si vous travaillez avec des images, les outils gratuits de Vertize Plus permettent de les compresser ou d’enlever leur arrière-plan avec l’IA sans qu’elles quittent votre navigateur.

Questions fréquentes