Glossaire
Marquage lisible par machine : rendre les contenus IA détectables
Le marquage lisible par machine est l’exigence de l’article 50(2) de l’AI Act de l’UE selon laquelle les fournisseurs doivent marquer les productions synthétiques audio, image, vidéo et texte dans un format lisible par un logiciel, afin que le contenu soit détectable comme généré ou manipulé artificiellement, au moyen de techniques comme les métadonnées C2PA, les champs IPTC et les filigranes.

Illustration · Fichier PNG
- Signature + IHDR
- iTXt XML:com.adobe.xmpdonnée
- tEXt parameters
- tEXt prompt / workflow
- tEXt invokeai_metadata
- eXIf
- caBX C2PA manifest
- IDAT pixels
- IEND
Source IA déclarée
Le fichier se déclare lui-même généré par IA.
Le DigitalSourceType IPTC, par exemple trainedAlgorithmicMedia, est lu dans le XMP et affiché avec sa valeur exacte.
Vérifier une image →Les techniques
L’article et les orientations de la Commission considèrent plusieurs mécanismes comme candidats : les métadonnées de provenance signées (Content Credentials C2PA), les métadonnées déclarées (IPTC Digital Source Type dans le XMP), les filigranes invisibles (SynthID et leurs équivalents chez d’autres éditeurs) et les méthodes cryptographiques. Chacun arbitre entre interopérabilité et robustesse : les métadonnées sont lisibles par tous mais supprimées par les plateformes ; les filigranes survivent à la suppression mais nécessitent le détecteur de l’éditeur. La loi demande des solutions efficaces, interopérables, robustes et fiables dans la mesure où cela est techniquement possible.
Comment isGenAI recherche une marque
Importez une production dans le détecteur d’images IA ou le vérificateur C2PA : le rapport indique si un manifeste C2PA, un type de source IPTC ou un enregistrement sauvegardé est présent, chacun désigné par son champ. La page Article 50 sur le marquage lisible par machine rassemble des observations en direct issues des fiches d’évaluation publiques. isGenAI lit les marques contenues dans les métadonnées ; il ne détecte pas les filigranes, et le dit.
La robustesse en pratique
Une marque qui disparaît lors de l’export propre au fournisseur, ou à chaque publication sur un réseau social, existe mais ne fonctionne pas. Les pages consacrées aux plateformes documentent ce qui survit à chaque service : ce sont les preuves dont un fournisseur a besoin pour choisir une technique.
Tester une marque, c’est tester de vraies productions dans de vrais circuits : exporter depuis le produit, publier sur les plateformes choisies par les utilisateurs, retélécharger et vérifier ce qui reste. L’outil de comparaison d’isGenAI rend explicite la différence avant/après pour chaque type d’enregistrement.
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.
Questions fréquentes
Qu’est-ce qui compte comme marquage lisible par machine ?
Toute marque apposée par le fournisseur et lisible par un logiciel : manifestes C2PA, métadonnées IPTC, filigranes invisibles ou autres méthodes cryptographiques, répondant au critère d’efficacité et de robustesse dans la mesure du possible.
Une étiquette visible est-elle lisible par machine ?
Pas à elle seule. L’information visible est l’obligation du déployeur au titre du 50(4) ; le marquage lisible par machine est celle du fournisseur au titre du 50(2).
Comment vérifier si une image porte une marque ?
Importez l’original dans isGenAI ; le rapport liste tout manifeste C2PA, type de source IPTC ou enregistrement sauvegardé qu’il trouve.
Quelle technique est la meilleure ?
Les éditeurs combinent de plus en plus des métadonnées signées et un filigrane, car chacun compense la faiblesse de l’autre.
Sources
Les définitions suivent les normes publiées citées ci-dessus ; le comportement d’isGenAI décrit est celui du vérificateur déployé en octobre 2026.