Le filigrane SynthID de Google est difficile à contourner, mais il ne résout pas le problème de la désinformation générée par l'IA. À l'avenir, il ne sera pas facile de déterminer ce qui est vrai sur Internet

Les fabricants de modèles d'IA déploient des filigranes invisibles pour identifier les contenus générés par leurs systèmes. Toutefois, leur efficacité reste, à certains égards, discutable. Le filigrane SynthID de Google se révèle particulièrement résistant aux modifications et à la compression, mais il est loin d'être un rempart contre la désinformation. L'efficacité de SynthID est entravée par un manque d'interopérabilité entre les plateformes et par l'existence de modèles d'IA à poids ouverts qui n'intègrent aucune protection. Selon les experts, la lutte pour la vérité numérique s'annonce complexe dans un monde saturé de médias artificiels difficiles à tracer.

Le volume de médias générés par l'IA est devenu colossal en un temps record. Le Starling Lab, une collaboration de recherche entre l'Université de Stanford et l'Université de Californie du Sud, estime qu'il a fallu attendre 1975, soit 149 ans après l'invention de l'appareil photo, pour que l'humanité produise collectivement 1,5 milliard d'images. En comparaison, l'IA générative a atteint ce même chiffre en seulement 18 mois. Et le rythme s'accélère.

Lors de sa conférence I/O de mai 2026, Google a annoncé que ses propres outils avaient été utilisés pour créer plus de 100 milliards d'images et de vidéos d'IA en l'espace de deux ans. Face à cette prolifération, le géant de Mountain View s'est associée à plusieurs entreprises technologiques majeures, telles que Nvidia, OpenAI et Runway, afin de déployer une technologie avancée de marquage numérique invisible (o filigrane) appelée « SynthID ».

SynthID est conçu pour étiqueter le contenu généré par IA et aider le public à distinguer le réel du virtuel. Google affirme que SynthID est suffisamment robuste pour résister aux modifications. Mais les filigranes invisibles peuvent-ils réellement résoudre le casse-tête du contenu créé par l’IA générative ?

Google parle d'une marque robuste et quasi « indélébile »

Il existe deux grandes méthodes pour identifier le contenu généré par IA : les filigranes invisibles comme SynthID et les schémas de métadonnées cryptographiques comme le C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity). Le C2PA est une norme technique ouverte qui permet aux éditeurs, aux entreprises et à d'autres acteurs d'intégrer des métadonnées dans les médias afin de vérifier leur origine et les informations qui s'y rapportent.


Outre les images générées par l'IA, il est aussi adopté par les fabricants d'appareils photo, les éditeurs de presse et d'autres acteurs pour certifier la source et l'historique (ou la provenance) du contenu des médias. Contrairement au C2PA qui peut être facilement éliminé lors d'une simple capture d'écran ou d'une retouche d'image, Google SynthID s'intègre directement dans les pixels d'une image, d'une vidéo ou dans l'onde sonore d'un clip audio.

Pushmeet Kohli, chercheur chez Google DeepMind, affirme que son équipe a anticipé les attaques : « tout au long du processus de développement, nous avons supposé qu'un outil comme celui-ci serait attaqué. Nous avons donc fait beaucoup de recherches pour rendre SynthID robuste face à différents types de transformations ». Des tests indépendants confirment la résilience de cet outil, mais dans certaines conditions, SynthID peut être altéré.

Un test indépendant mené par un journaliste d’Ars a confirmé cette résilience en soumettant des images à 300 cycles intensifs de compression et de redimensionnement. Même lorsque les images sont devenues extrêmement floues et dégradées, le filigrane SynthID est resté parfaitement détectable. Cependant, la technologie a révélé ses limites lorsqu'un simple recadrage de 20 % a suffi à rendre le filigrane indétectable après compression.

Les limites d'utilisation et les défis liés à l'interopérabilité

Malgré ses performances, SynthID n'est pas infaillible et ne prétend pas résister à des attaques ciblées et sophistiquées d'utilisateurs malveillants. De plus, Google restreint fortement l'accès à son outil de détection pour éviter que des acteurs de la menace ne s'en servent pour apprendre à contourner le système. L'entreprise ne propose pas d'API pour sa technologie ; les utilisateurs doivent passer par son modèle Gemini pour vérifier une image.

Toujours pour des raisons de sécurité, cette vérification est limitée à environ dix requêtes par jour. Cependant, cela pose un problème de réactivité à une époque où la manipulation numérique est largement utilisée, notamment à des fins politiques. Un autre obstacle majeur réside dans le manque d'interopérabilité. Bien que plusieurs entreprises de l'industrie adoptent la technologie de base de SynthID, les filigranes générés restent cloisonnés.

Ainsi, le détecteur de Google ne reconnaît pas le filigrane d'OpenAI, et inversement, ce qui force l'utilisateur à multiplier les vérifications sur différents outils sans garantie de résultat. Un porte-parole de Google a admis cette limite : « nous collaborons avec les partenaires pour rendre la vérification plus accessible et unifiée. Notre vision est de créer un écosystème plus interchangeable permettant une expérience fluide entre diverses plateformes ».

Mais la sécurité n’est jamais parfaite. Si SynthID venait à être contourné, ce qui semble plausible compte tenu de sa popularité croissante, ces milliards d’images et de vidéos générées par l’IA pourraient se retrouver sans marquage. Google pourrait alors se retrouver pris dans un jeu du chat et de la souris, contraint de mettre à jour la norme pour bloquer ces attaques. L'entreprise souligne d'ailleurs que SynthID n'est pas une solution miracle.

SynthID : l'illusion d'une parade contre la désinformation

Selon les critiques, même en résolvant ces problèmes d'usage, le marquage invisible ne pourra jamais éradiquer la désinformation. La raison principale en est que de nombreux outils d'IA de génération de contenus n'adopteront jamais ces systèmes de marquage, d'autant plus que les modèles en libre accès (open source) permettent à n'importe qui de générer du contenu directement sur son ordinateur personnel, sans aucun marquage.

Comme le souligne Adam Rose, conseiller au Starling Lab : « le problème le plus important n'est pas seulement les images produites par les Google et OpenAI de ce monde. Le problème vient des personnes qui peuvent faire tourner leurs propres modèles, qui peuvent faire des choses sur leurs propres ordinateurs ». Dans le même temps, la généralisation du filigrane pourrait même s'avérer dangereuse en créant un faux sentiment de sécurité.

Les utilisateurs risquent de croire à tort que toute image dépourvue de filigrane est automatiquement authentique. Cet état de choses constituerait un problème majeur de désinformation. Enfin, la prolifération de l'IA renforce ce que l'on appelle « le dividende du menteur », une stratégie par laquelle des personnalités publiques récusent des preuves réelles de leurs méfaits en prétendant simplement qu'il s'agit de manipulations générées par IA.

Meta a récemment lancé son filigrane « Content Seal », mais Reuters a constaté qu’il suffisait souvent de recadrer légèrement les images pour le faire disparaître. En effet, ce n'est pas parce que SynthID semble fiable pour l'instant que toutes les méthodes de filigrane invisible pour l'IA fonctionneront.

Vers l'authentification du contenu authentique à l'avenir ?

Il est tout à fait possible qu’une personne disposant de suffisamment de temps et motivée par un intérêt particulier trouve un moyen de contourner le filigrane SynthID de Google. Certaines personnes ont déjà affirmé avoir réussi à pirater SynthID, mais des tests indépendants n'ont pas pu le confirmer. Le chercheur Pushmeet Kohli de Google DeepMind précise également que son équipe n’a pas réussi à reproduire les contournements supposés.

L'identification précise des contenus générés par l'IA devient un problème urgent. Toutefois, face à la quantité illimitée de contenus synthétiques partagés en ligne, certains experts de l'industrie affirment que l'approche consistant à traquer les faux semble désormais vouée à l'échec.

Mike Caronna, photojournaliste, propose plutôt de se concentrer sur ce qui est rare : « il y a une limite à la quantité de contenu qui peut être créée avec de vrais appareils photo physiques dans le monde. En revanche, il n'y a pas de limite à la quantité de contenu synthétique qui peut être créée. C'est la raison pour laquelle nous voulons nous tourner vers ce qui est rare, et ce qui est rare, c'est l'information véridique de grande valeur ».

C'est dans ce contexte que le protocole C2PA prend tout son sens. En fonctionnant comme un sceau d'inviolabilité numérique, il permet de prouver l'authenticité d'une image en enregistrant de manière sécurisée où, quand et comment elle a été capturée. Si le C2PA est présent et valide, l'utilisateur a la certitude absolue et vérifiable que l'image est authentique et conforme à sa source. Mais si l'image est capturée ou modifiée, le C2PA disparaît.

L'image se retrouve donc sans preuve d'authenticité. Au-delà de ça, la technologie C2PA est encore peu répandue. Peu de téléphones et d’appareils photo créent ces empreintes numériques. Actuellement, les téléphones Pixel de Google, notamment le Pixel 10, intègrent profondément cette technologie, ce qui pourrait préfigurer un avenir où tout contenu dépourvu de métadonnées de provenance vérifiables sera considéré comme suspect.

Source : Google SynthID

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