Glossaire

Détecteur d’images IA : deux approches, une réponse honnête

Un détecteur d’images IA est un outil qui indique si une image a été générée ou modifiée par IA, soit en faisant une estimation à partir des pixels avec un classifieur entraîné, soit en lisant les enregistrements de provenance, les étiquettes et les prompts enregistrés dans le fichier, l’approche retenue par isGenAI.

Définitions et comportement d’isGenAI à jour en octobre 2026. Mis à jour le 21 octobre 2026.

Utiliser le détecteur d’images IA Questions fréquentes

Illustration dessinée par code pour Détecteur d’images IA — Source IA déclarée : où se trouve cet enregistrement dans un fichier PNG, et ce qu’en dit le rapport isGenAI. L’image est une illustration dessinée par code.

Classifieurs ou lecteurs de preuves

Les classifieurs de pixels renvoient une probabilité apprise à partir d’exemples et peuvent se tromper dans les deux sens, en particulier sur les nouveaux générateurs, les copies compressées et les captures d’écran. Les lecteurs de preuves renvoient des faits enregistrés dans le fichier : un manifeste signé, un type de source déclaré, un prompt enregistré, une mention d’IA, une copie correspondante. Une preuve peut être absente mais n’est jamais une supposition, et chaque résultat peut être retracé jusqu’à un champ.

Les moteurs de réponse et les vérificateurs demandent de plus en plus ce second type, car il peut être reproduit.

Ce que fait le détecteur d’images IA d’isGenAI

isGenAI accepte les fichiers PNG, JPEG, WebP, AVIF et TIFF jusqu’à 20 Mio, valide le C2PA, lit les types de source IPTC et les mentions d’IA, lit les prompts AUTOMATIC1111, ComfyUI et InvokeAI, et compare le hash et l’empreinte perceptuelle à ses enregistrements. Le rapport sépare les preuves trouvées des vérifications effectuées et nomme la source de chaque résultat. Il ne publie aucun taux de réussite chiffré, car lire des enregistrements n’est pas une tâche de classification.

Bien utiliser n’importe quel détecteur

Partez du fichier original, lisez chaque résultat avec sa source, notez séparément les étiquettes de plateforme et considérez un résultat vide comme inconnu. Le guide pratique de vérification détaille un exemple réel.

Lorsque vous comparez des outils, posez à chacun la même question : quel champ ou quel test a produit ce résultat, et puis-je le voir ? Un lecteur de preuves peut toujours répondre ; un classifieur ne peut montrer qu’un score et un seuil.

Comment utiliser ce terme pour vérifier un fichier

Importez le fichier original dans le détecteur d’images IA ou dans l’outil indiqué sur la page.
Repérez le résultat qui utilise ce terme dans la section « How we checked » (comment nous avons vérifié) et lisez le champ source qu’il cite.
Pesez-le selon sa nature : un enregistrement signé, un champ déclaré, un prompt enregistré et une copie correspondante n’ont pas la même force probante.
Gardez à l’esprit que l’absence d’enregistrement ne prouve pas qu’un humain est l’auteur.

Utiliser le détecteur d’images IA

Questions fréquentes

isGenAI est-il un classifieur de pixels ?

Non. Il lit les preuves du fichier et les copies correspondantes, et n’estime pas l’origine à partir de l’image.

Pourquoi un détecteur dit-il que ma vraie photo est générée par IA ?

Les classifieurs de pixels se trompent sur la compression, les filtres et les styles peu familiers. Un lecteur de preuves montrerait plutôt les enregistrements de votre appareil photo, ou ne signalerait rien.

Que signifie « aucune preuve trouvée » ?

Que le fichier ne contient aucun enregistrement lu par isGenAI et qu’aucune copie correspondante n’était connue. Ce n’est pas un verdict de création humaine.

Quels fichiers donnent le meilleur résultat ?

Les téléchargements originaux depuis le générateur ou l’appareil photo. Les captures d’écran et les copies issues des réseaux sociaux ont généralement perdu leurs enregistrements.

Sources

Les définitions suivent les normes publiées citées ci-dessus ; le comportement d’isGenAI décrit est celui du vérificateur déployé en octobre 2026.