Une belle image doit maintenant montrer ses papiers

Au printemps, DALL·E 2 était encore un aperçu limité. Cet été, Midjourney, DALL·E 2 et la publication de Stable Diffusion ont rendu la génération d’images accessible à beaucoup plus de monde. À l’approche de l’Halloween, les résultats sont fascinants, croches et assez plausibles pour rendre le fichier seul moins fiable.

Le générateur transforme une consigne en représentation et échantillonne une image à partir d’un état aléatoire, souvent par débruitages successifs. Il peut produire dix variantes d’un événement qui n’a jamais eu lieu. Une chaîne de provenance cherche le problème inverse : relier un fichier à son appareil ou outil, à ses transformations et à un éditeur identifiable.

Une approche technique calcule une empreinte du contenu et signe un manifeste :

capture/création
  → hash du fichier + heure + appareil/outil
  → manifeste signé par la clé de l'émetteur
  → retouche ajoute une nouvelle action signée
  → publication conserve fichier + chaîne de manifestes
  → lecteur vérifie signatures et contenu

Une signature valide prouve que la clé associée a signé ce manifeste et que le contenu couvert n’a pas changé. Elle ne prouve pas que la scène était honnête, que l’horloge était juste ou que le détenteur de la clé est digne de confiance. Il faut connaître l’émetteur et protéger les clés.

Les transformations compliquent le hash. Redimensionner, recomprimer ou faire une capture d’écran change les octets. Un manifeste peut décrire une dérivation, mais une plateforme qui retire les métadonnées casse la chaîne. L’absence de provenance ne signifie donc pas automatiquement « faux »; elle signifie qu’on ne possède pas cette preuve technique.

Vérifier le contexte, pas les doigts

En 2022, les mains déformées, le texte illisible et les objets fondus sont des indices fréquents. Je ne bâtirais pas une méthode autour d’eux. Un détecteur statistique peut estimer qu’une image ressemble aux sorties connues, mais il produit faux positifs, faux négatifs et vieillit lorsque le générateur ou la compression change.

Pour une image qui prétend documenter un fait, je suis un parcours reproductible :

1. retrouver la première publication accessible et son auteur;
2. demander l’original et vérifier métadonnées/manifeste lorsqu’ils existent;
3. comparer date, météo, lieu, ombres et éléments fixes;
4. chercher une séquence, un autre angle ou une vidéo;
5. obtenir une source indépendante présente sur place;
6. faire une recherche d’image pour trouver un ancien contexte;
7. séparer ce qui est confirmé, probable et inconnu;
8. conserver les sources et l’heure de la vérification.

Le pipeline de publication devrait garder l’original immuable, produire des dérivés identifiés et empêcher une personne de remplacer le fichier source sans nouvelle version. Les droits d’accès protègent les images privées; l’empreinte et le journal détectent une modification. Une sauvegarde garde l’historique, mais la provenance doit survivre à la restauration.

Les images générées pour un concept ont un autre contrat. Je conserve outil, version, consigne, variantes choisies et retouches; je vérifie marques, personnes, stéréotypes et droits avant diffusion. Un label visible ou des métadonnées indiquent l’usage lorsque cela change la compréhension. Les données confidentielles ne vont pas dans un service public sans entente appropriée.

La photographie n’a jamais été neutre. Ce qui change est le coût de produire beaucoup de scènes plausibles sans caméra. Ma pratique sera de donner plus de poids à une chaîne signée et à des sources indépendantes qu’à un détecteur opaque. Une belle image peut être un excellent livrable créatif; pour devenir une preuve, elle doit apporter son contexte et des témoins techniques vérifiables.

Mise à jour de 2026

L’API de DALL·E 2 est maintenant dépréciée et OpenAI oriente la génération d’images vers GPT Image. Les sorties récentes n’ont plus plusieurs des défauts faciles à voir en 2022, alors la vérification du contexte compte encore davantage. On peut consulter le statut actuel de DALL·E 2 ainsi que la documentation de GPT Image. Un résultat de meilleure qualité n’est toujours pas une preuve.