Intelligence artificielle et réalité : pourquoi nous ne savons plus ce qui est vrai
L'intelligence artificielle transforme profondément notre rapport à la réalité numérique. Elle rend de plus en plus difficile la distinction entre le réel et le virtuel sur Internet, impactant directement l'information, la politique, la publicité et le commerce.
Tous les dispositifs mis en place pour distinguer le contenu authentique du contenu généré par l'IA en ligne présentent des limites importantes. De la norme C2PA aux nouvelles réglementations européennes, le tableau est fragmenté et les géants du numérique n'ont aucun intérêt économique réel à s'attaquer aux causes profondes du problème. De ce fait, la responsabilité de distinguer le vrai du faux repose de plus en plus sur les utilisateurs, les entreprises et la société dans son ensemble.
Malgré ce contexte critique, des signes d'espoir apparaissent. De nouvelles normes techniques, des réglementations telles que la loi sur l'IA et la loi sur les services numériques, ainsi qu'une approche culturelle différente de la vérification des sources peuvent ouvrir la voie à un écosystème numérique plus fiable. Pour les professionnels du marketing et de la communication numériques, il est désormais essentiel de comprendre cette transformation.
Intelligence artificielle et réalité : comment l’IA a rompu le pacte de confiance avec les images
Depuis des années, internet nous permet de rester informés en temps réel de l'actualité mondiale. Ce système reposait toutefois sur une hypothèse implicite : les images et les vidéos, bien que manipulables, constituaient une documentation globalement fiable de la réalité. Avec l'intelligence artificielle générative, ce pacte de confiance a été mis à mal.
L'invasion des contenus générés par l'IA sur les réseaux sociaux et les plateformes numériques rompt le lien ancestral entre nos yeux et les images qu'ils affichent. Deepfakes hyperréalistes, photos synthétiques, enregistrements audio clonés : tout peut être créé ou modifié en quelques minutes, souvent sans aucune indication claire. De ce fait, on ne peut plus se fier à l'adage “ voir, c'est croire ”.
Le problème ne se limite pas à la désinformation politique ou aux mèmes viraux. Toutes les formes de communication visuelle sont touchées : documentaires, reportages, publicités, contenus de marque et propagande institutionnelle. Lorsque même des acteurs comme la Maison-Blanche diffusent sur les réseaux sociaux des images générées ou manipulées par l’IA sans le signaler clairement, il devient encore plus difficile pour le public de distinguer entre documentation et mise en scène, entre reportage et narration.
Certificats C2PA et labels anti-deepfake : pourquoi ils ne suffisent plus.
Pour remédier à ce problème, ces dernières années ont été marquées par une attention accrue portée aux labels et certificats d'origine pour les contenus numériques. La principale initiative est la norme C2PA (Coalition pour la provenance et l'authenticité des contenus), promue par des entreprises telles qu'Adobe, Microsoft, OpenAI, Meta et bien d'autres, dans le but de créer un système de Identifiants de contenu.
C2PA fonctionne en enregistrant l'historique d'un fichier dans un “ manifeste ” de métadonnées : son créateur, l'appareil utilisé, les modifications apportées et les outils employés. En théorie, le processus idéal serait le suivant : prendre une photo avec un appareil photo ou un smartphone compatible, ouvrir l'image dans un logiciel compatible (comme Photoshop), chaque modification est enregistrée dans le manifeste C2PA, le fichier est transmis avec ces informations d'identification, et les plateformes qui le publient affichent un panneau d'information listant l'auteur, les applications utilisées et l'utilisation d'outils d'intelligence artificielle.
Techniquement, C2PA est une évolution sophistiquée des métadonnées EXIF, enrichie de signatures cryptographiques pour en compliquer la manipulation. Ce projet, porté par une fondation qui revendique la participation de plus de 500 entreprises (dont Google, Sony, la BBC et Amazon), a été conçu comme un outil de traçabilité pour les photographes, les médias et les créatifs, et a rapidement été proposé comme une réponse à l'invasion des contenus générés par l'IA.
L'intelligence artificielle démontre clairement que les “ tampons ” ne constituent pas la seule solution. En effet, le C2PA présente deux limitations structurelles : il n'est efficace que si le créateur de contenu souhaite être suivi, et les identifiants sont relativement faciles à supprimer ou à corrompre lors des conversions, des chargements ou du retraitement. De plus, la chaîne se rompt à une étape cruciale : la diffusion sur les réseaux sociaux, les plateformes vidéo et les applications de messagerie, où la conformité des métadonnées est très inégale.
Pour approfondir le sujet des deepfakes et de la désinformation, il est utile de consulter les analyses de Wikipédia sur le phénomène des deepfakes et les rapports sur les médias et l'IA publiés par’OCDE.
Les géants de la tech, les filigranes cachés et les stratégies divergentes
La gestion des interactions entre intelligence artificielle et réalité est actuellement fragmentée, notamment en raison des stratégies divergentes des principaux acteurs technologiques. Google a développé SynthID, un système de tatouage numérique “ caché ” qui insère des signaux directement dans le contenu généré par ses modèles (images, audio, vidéo, texte). L'entreprise propose également un “ Détecteur ” et des outils intégrés à son assistant Gemini pour vérifier la présence des tatouages SynthID.
Certains produits Google combinent SynthID et les métadonnées C2PA, mais cela ne résout pas le problème d'interopérabilité : les autres acteurs ne sont ni tenus ni techniquement équipés pour lire ces signaux. TikTok, en revanche, a annoncé en 2024 son adoption de C2PA pour reconnaître et étiqueter automatiquement les contenus générés par IA provenant d'autres plateformes et, en 2025, a introduit un filigrane “ Créé par IA ” et des commandes pour réduire la présence de ces contenus dans son flux.
YouTube utilise des étiquettes textuelles telles que “ Contenu généré par IA ”, mais son application est inégale : de nombreuses vidéos synthétiques échappent au signalement automatique, et des mesures ne sont souvent prises qu’après des signalements spécifiques. X (anciennement Twitter) a mis fin à sa collaboration avec la C2PA après son rachat par Elon Musk, alors que le flux de contenu synthétique et de désinformation n’a cessé de croître. Apple reste pour l’instant largement absent, se contentant de contacts informels avec la coalition C2PA, sans toutefois faire d’annonces publiques concernant des normes ou des filigranes ; par ailleurs, de nombreux fabricants d’appareils photo professionnels (Sony, Nikon, Leica) ont commencé à intégrer les Content Credentials uniquement dans leurs modèles les plus récents, excluant ainsi une part importante de leur parc installé.
Il en résulte un ensemble disparate : quelques solutions avancées, de nombreuses lacunes et aucune couverture uniforme. En toile de fond, un conflit d’intérêts flagrant : les mêmes entreprises qui profitent le plus de l’IA contrôlent également les principaux canaux de distribution de contenu et n’ont guère d’intérêt économique à signaler clairement tout élément susceptible de dévaloriser les investissements dans le contenu et l’IA.
Perception sociale, deepfakes et les limites de la transparence seule
Un autre enjeu crucial dans la relation entre intelligence artificielle et réalité réside dans la perception sociale du terme “ créé par IA ”. Pour de nombreux créateurs, ce terme équivaut à une délégitimation de leur travail ; pour les marques, il peut suggérer une production à bas coût ; pour le public, il est souvent synonyme de contenu moins authentique et moins humain. Il n’est donc pas surprenant que nombre de créateurs soient irrités lorsqu’une plateforme étiquette comme “ IA ” un contenu qui, selon eux, n’est autre que des photos ou des vidéos retouchées à l’aide d’outils numériques classiques.
La frontière entre contenu généré par l'IA et contenu classique est de plus en plus floue. Les smartphones prennent automatiquement plusieurs photos et les fusionnent pour un résultat optimal ; les logiciels de retouche utilisent des réseaux neuronaux pour la réduction du bruit, la correction des couleurs et les masques automatiques. Un ciel modifié, un visage adouci, une voix améliorée : où commence réellement l'IA générative ? Sans consensus sur le niveau d'intervention algorithmique qui transforme un contenu en contenu “ généré par l'IA ”, toute étiquette risque d'être soit trop catégorique, soit trop permissive.
Des études psychologiques montrent également que la transparence à elle seule ne suffit pas. Des chercheurs comme Simon Clark et Stephan Lewandowsky (Université de Bristol) ont mené des expériences auprès de plus de 600 participants aux États-Unis et au Royaume-Uni : nombre d’entre eux ont continué à faire confiance au contenu d’une vidéo truquée (deepfake) même après avoir été explicitement avertis de sa nature truquée. Cela suggère que la simple indication “ ceci est un deepfake ” n’annule pas l’impact émotionnel et cognitif des images, ce qui a des implications importantes pour les législateurs et les organismes de réglementation des contenus en ligne.
Le message qui se dégage des différents acteurs du secteur est clair : un changement collectif de mentalité est nécessaire. Face à l’intelligence artificielle, nous devons moins nous fier à une information isolée et davantage au contexte, aux sources et aux recoupements. Un scepticisme méthodique, qui requiert une formation numérique, est de plus en plus indispensable pour les professionnels du marketing, de la communication et du commerce.
Loi sur l'IA, DSA et nouvelles règles de l'UE concernant les étiquettes et les deepfakes
L'Europe a tenté d'aborder la relation entre l'intelligence artificielle et la réalité principalement par le biais de la législation, avec deux instruments principaux : la loi sur l'IA (règlement UE 2024/1689, entré en vigueur en août 2024) et la loi sur les services numériques (DSA), entrée en vigueur en février 2024. La loi sur l'IA est actuellement la tentative réglementaire la plus avancée au monde pour gérer les contenus synthétiques.
L’article 50(4) de la loi sur l’IA impose une obligation d’étiquetage clair pour les contenus audio, vidéo, textuels ou visuels générés ou manipulés par une IA qui “ ressemblent manifestement à des personnes, objets, lieux, entités ou événements existants ”, sauf si le contexte indique clairement que le contenu est synthétique. Les amendes peuvent atteindre 15 millions d’euros ou 31 000 milliards de dollars de chiffre d’affaires mondial, mais cette obligation s’applique en aval : elle concerne les diffuseurs du contenu plutôt que ses créateurs, souvent situés hors de l’UE ou utilisant des modèles open source non soumis à la réglementation.
L’article 6 et l’annexe III classent certaines utilisations des deepfakes comme à haut risque, notamment pour l’identification biométrique ou dans des contextes critiques tels que les élections et la justice, et imposent des exigences strictes en matière de documentation et de traçabilité. Cependant, la plupart des deepfakes “ ordinaires ” — mèmes, désinformation générique, pornographie non consensuelle — restent en dehors de ces catégories plus restrictives.
La loi sur les services numériques ajoute un second volet : des exigences de transparence pour la publicité générée par l’IA, des évaluations des risques systémiques pour les très grandes plateformes en ligne (VLOP) et des mécanismes de notification et de traitement des contenus tels que les images intimes manipulées. Des audits indépendants annuels pourraient inciter les plateformes à adopter des normes techniques plus uniformes, notamment en matière de C2PA, de tatouage numérique et d’outils d’analyse forensique basés sur l’IA.
Cependant, une limite structurelle persiste : la loi sur l’IA et la loi sur la désinformation ciblent principalement les acteurs “ respectables ”, tandis que ceux qui produisent de la désinformation de mauvaise foi, potentiellement depuis des serveurs situés hors de l’UE, ont tendance à ignorer délibérément les règles. En l’absence d’exigences d’interopérabilité technique, le risque est une fragmentation accrue : chaque plateforme adopte son propre système d’étiquetage, laissant les utilisateurs (et les spécialistes du marketing) dans un écosystème encore confus. Pour une analyse actualisée de la réglementation européenne, veuillez consulter le site web officiel. Commission européenne sur l'IA.
Intelligence artificielle et réalité : impact sur le marketing et les affaires
Le nouvel équilibre entre intelligence artificielle et réalité ne se limite pas à une question éthique ou juridique : il a un impact direct sur les stratégies de marketing numérique, l’expérience client et la confiance envers la marque. Les entreprises qui utilisent l’IA générative pour créer des images, des vidéos ou des textes doivent prendre en compte non seulement l’efficacité de la production, mais aussi l’influence de ces choix sur la perception d’authenticité.
Dans un paysage médiatique dominé par les contenus synthétiques, les marques capables de communiquer de manière transparente sur leur utilisation de l'intelligence artificielle, tout en garantissant la traçabilité et la vérifiabilité de leurs messages, bénéficieront d'un avantage concurrentiel. Prenons l'exemple des campagnes politiques ou de la communication de crise : une fausse information crédible peut nuire gravement à la réputation d'une entreprise en quelques heures. Il est donc indispensable de mettre en place des processus internes et des outils de surveillance pour détecter, signaler et traiter rapidement les contenus falsifiés.
En matière d'automatisation marketing, cela implique de repenser les tunnels de conversion et les parcours clients. Les plateformes de messagerie, comme WhatsApp Business, deviennent des canaux essentiels pour rétablir une relation directe et vérifiable avec les clients. Le contenu vidéo visionné sur les réseaux sociaux peut être sujet à caution ; une conversation individuelle, suivie et gérée à l'aide d'outils professionnels, peut renforcer la confiance et améliorer les conversions. Les entreprises doivent intégrer l'IA de manière responsable, en équilibrant automatisation et supervision humaine, notamment lors des phases de communication sensibles.
Un autre enjeu est la segmentation : de plus en plus exposés à la désinformation et aux deepfakes, les utilisateurs deviennent plus méfiants et sélectifs. Les stratégies de marketing de contenu devront privilégier les preuves, les études de cas vérifiables, les témoignages traçables et les canaux propriétaires (newsletters, communautés, discussions privées) où les marques peuvent garantir une plus grande fiabilité de l’information face au flux incessant des réseaux sociaux publics.
Comment SendApp peut contribuer à l'intelligence artificielle et à la réalité
Dans cet environnement complexe, les entreprises ont besoin d'outils pour gérer leurs communications numériques de manière transparente, traçable et évolutive. SendApp a été créé spécifiquement pour accompagner les entreprises dans l'utilisation professionnelle de WhatsApp Business, en combinant de façon responsable automatisation, contrôle et intégration avec l'intelligence artificielle.
Avec SendApp Official, Les entreprises peuvent utiliser les API officielles de WhatsApp pour créer des flux de messagerie fiables, avec des modèles approuvés et des communications traçables. Cela permet d'établir un canal direct et vérifiable avec les clients, en complément des réseaux sociaux publics où circulent des deepfakes et des contenus synthétiques non contrôlés.
SendApp Agent Elle permet de gérer les conversations d'équipe sur WhatsApp de manière organisée, en attribuant les discussions, en suivant les performances et en intégrant des réponses automatiques basées sur l'IA lorsque cela est pertinent, mais toujours sous supervision humaine. À l'ère où l'IA peut générer des messages, disposer d'une couche de contrôle centralisée est essentiel pour garantir la cohérence et l'authenticité des relations clients.
Avec SendApp Cloud, Les entreprises peuvent concevoir des automatisations avancées : campagnes segmentées, séquences de fidélisation, rappels après-vente et support client à grande échelle. En intégrant l’IA de manière structurée, il est possible d’automatiser les microtâches (réponses fréquentes, routage des demandes), libérant ainsi du temps pour des activités à plus forte valeur ajoutée, comme la vérification des contenus sensibles et la gestion des crises de réputation.
L’objectif est clair : utiliser l’intelligence artificielle pour améliorer l’efficacité et la personnalisation, sans perdre la maîtrise des messages reçus par les clients. SendApp aide les entreprises à bâtir des écosystèmes de communication plus robustes, où étiquettes, traçabilité et supervision humaine fonctionnent de concert. Pour celles et ceux qui souhaitent repenser leur stratégie WhatsApp Business dès aujourd’hui, la prochaine étape consiste à demander une consultation personnalisée et à démarrer un essai gratuit de la plateforme. EnvoyerApp, afin de tester sur le terrain l'automatisation, l'IA et les nouvelles règles de la communication numérique.
