IA et fausses nouvelles : comment reconnaître les images truquées ?
amsterdam, maandag, 29 september 2025.
L’IA joue un rôle de plus en plus important dans la création d’images réalistes qui peuvent être utilisées pour les fausses nouvelles. Dans cet article, nous apprendrons ce qu’est la post-photographie, comment l’IA développe davantage cette technique et quelles méthodes existent pour reconnaître les images truquées. Une connaissance cruciale pour éviter la désinformation et promouvoir la littératie médiatique.
Qu’est-ce que la post-photographie ?
La post-photographie fait référence à des images créées numériquement, souvent avec l’aide de l’IA, plutôt qu’avec un appareil photo [1]. Cette technique est de plus en plus utilisée par des artistes qui expérimentent avec l’IA, des photos réelles et d’autres techniques [1]. Des artistes comme Joan Fontcuberta ont été parmi les premiers à utiliser des techniques numériques pour créer des images qui ressemblent à des photos, mais qui n’ont jamais vraiment existé [1]. Des outils d’IA tels que DALL·E, MidJourney et Stable Diffusion peuvent générer des images réalistes, ce qui soulève des questions sur l’authenticité des images [1].
Comment l’IA développe davantage la post-photographie
L’IA joue un rôle de plus en plus important dans le développement de la post-photographie. Des outils tels que DALL·E, MidJourney et Stable Diffusion permettent de générer des images hyper-réalistes qui sont à peine distinguishables des photos réelles [1]. Cela pose de nouveaux défis, car ces images peuvent facilement être utilisées pour des fausses nouvelles ou des fraudes d’identité [1]. Néanmoins, l’IA offre également de nouvelles opportunités pour les artistes et les photographes afin d’augmenter leur créativité et de développer des styles uniques [1].
Implications pour la littératie médiatique et la démocratie
La croissance de la génération d’images par IA a des implications sérieuses pour la littératie médiatique et la démocratie. Selon Kishore Mahbubani, ancien président du Conseil de sécurité des Nations Unies, l’intégrité de l’information est de plus en plus menacée par l’onde de choc des fausses nouvelles produites par l’IA [2]. Cela peut entraîner une baisse de la confiance envers la science et la médecine, en particulier en Occident, où nous constatons le retour de maladies qui étaient autrefois sous contrôle grâce aux vaccins [2]. De plus, les fausses nouvelles peuvent provoquer des conflits sociaux, perturber les relations internationales et entraver la croissance économique [3][4].
Méthodes pour reconnaître les images truquées
Pour lutter contre la propagation des fausses nouvelles, diverses méthodes ont été développées pour reconnaître les images truquées. Les détecteurs d’IA utilisent des algorithmes et l’apprentissage automatique pour identifier et marquer le contenu trompeur ou faux [3]. Ces systèmes peuvent effectuer des vérifications de faits automatiques en analysant rapidement de grands volumes d’actualités et en vérifiant plusieurs sources simultanément pour détecter des erreurs, des incohérences ou des affirmations suspectes [3]. De plus, les systèmes d’IA peuvent reconnaître des motifs de désinformation en détectant des titres sensationnalistes, des citations fabriquées et des sources inexistantes [3].
Conseils pratiques pour les lecteurs
Pour les lecteurs souhaitant apprendre à reconnaître les fausses nouvelles et les images truquées, il existe quelques conseils pratiques. Tout d’abord, il est important de consulter toujours plusieurs sources fiables avant de croire ou de partager quelque chose [3]. Faites aussi attention aux titres sensationnalistes et aux affirmations invraisemblables, et vérifiez les métadonnées des images pour des éléments suspects [1]. En outre, des outils tels que ChatGPT peuvent aider à vérifier les informations [4]. Enfin, il est bon de rester informé des dernières avancées dans la lutte contre les fausses nouvelles, comme le chatbot IA lancé par la Malaisie en janvier 2025 [3].