Glossaire

Hash perceptuel : retrouver les copies qui ont perdu leurs métadonnées

Un hash perceptuel est une courte empreinte calculée à partir du contenu visuel d’une image, par exemple le motif de luminosité d’une version réduite en niveaux de gris, conçue pour que les copies redimensionnées, recompressées ou légèrement retouchées d’une même image produisent des valeurs proches, comparables par distance de Hamming.

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

Voir le terme dans un vrai rapport Questions fréquentes

Illustration dessinée par code pour Hash perceptuel — 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.

Comment cela fonctionne

Un hash de différence réduit l’image à une minuscule grille en niveaux de gris et note si chaque pixel est plus clair que son voisin, ce qui produit une chaîne de bits. Deux copies d’une même image ne diffèrent que de quelques bits, même après le réencodage par une plateforme sociale ; des images sans rapport diffèrent de nombreux bits. Il est volontairement insensible aux métadonnées que suivent les hashs cryptographiques, ce qui en fait l’outil adapté pour rattacher une copie dépouillée à un original connu.

Les hashs perceptuels peuvent entrer en collision sur des images très proches et être trompés par de forts recadrages ; une correspondance approchée est donc signalée comme approchée, jamais comme identique.

Comment isGenAI l’utilise

Le vérificateur calcule une empreinte isgenai-dhash-v1 pour chaque image et la compare à ses enregistrements et aux entrées de liaison souple. Une correspondance exacte d’empreinte et une correspondance approchée à faible distance de Hamming sont signalées séparément d’une correspondance exacte de SHA-256, de sorte que le rapport indique toujours quel type de copie a été trouvé. L’algorithme et les dimensions de l’empreinte figurent dans les preuves pour que le résultat puisse être reproduit.

Pourquoi c’est important pour les captures d’écran

Une capture d’écran d’une image IA en conserve l’apparence mais perd tous ses enregistrements. Si l’original a déjà été vérifié et portait un credential ou un prompt enregistré, l’empreinte peut relier la capture d’écran à cet enregistrement. C’est la seule voie qui ramène d’une copie dépouillée à des preuves dans le fichier.

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.

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Questions fréquentes

Un hash perceptuel est-il la même chose que SHA-256 ?

Non. SHA-256 change au moindre octet ; un hash perceptuel reste proche malgré le redimensionnement et la compression. isGenAI utilise les deux et indique lequel a correspondu.

Une correspondance perceptuelle peut-elle prouver une origine IA ?

Seulement indirectement : elle relie votre copie à un enregistrement qui peut porter un credential ou un prompt enregistré. Le rapport affiche les preuves de cet enregistrement.

À quel point une correspondance approchée est-elle proche ?

Elle se situe à une faible distance de Hamming sur les bits de l’empreinte ; le rapport qualifie la relation d’approchée plutôt que d’exacte.

Le recadrage la met-il en échec ?

Un fort recadrage peut le faire. Les retouches légères, le redimensionnement et la recompression, en général, non.

Sources

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