Une photo étonnante circule sur les réseaux sociaux. Un prestataire vous livre un visuel. Une illustration semble presque trop parfaite. Peut-on savoir si elle a été produite avec ChatGPT ? OpenAI propose une page de vérification, mais son résultat demande quelques précautions de lecture.
L’outil est accessible sur OpenAI Verify. Il recherche des signaux de provenance associés aux outils OpenAI dans le fichier envoyé. Il couvre notamment des contenus issus de ChatGPT, de Codex et de l’API OpenAI.
La question posée est donc précise : ce fichier contient-il une trace reconnue de son passage par les outils OpenAI ? Elle diffère d’une vérification de la réalité de la scène représentée. Source : page officielle de vérification.
Où trouver la page de test et l’annonce officielle ?
Pour essayer le service, rendez-vous directement sur la page OpenAI Verify.
L’annonce de référence est « Advancing content provenance for a safer, more transparent AI ecosystem », publiée le 19 mai 2026. OpenAI y présentait une première version publique de son outil pour les images. Une mise à jour du 31 juillet 2026 annonce l’ajout de l’audio pris en charge et d’un accès par API.
Comment OpenAI recherche l’origine d’une image
Le dispositif associe deux types de traces : les Content Credentials fondés sur C2PA et un filigrane invisible SynthID.
Les premiers correspondent à des informations de provenance accompagnées de signatures cryptographiques. On peut les imaginer comme une fiche d’origine attachée au fichier. SynthID, une technologie de Google DeepMind adoptée par OpenAI, inscrit quant à lui un signal dans le contenu de l’image.
L’intérêt de cette combinaison est de conserver plusieurs moyens de vérification. Une opération de partage peut supprimer la fiche jointe tout en laissant subsister le filigrane. Une transformation peut aussi dégrader les traces disponibles : aucun des deux mécanismes n’est infaillible. Source : présentation de l’approche de provenance d’OpenAI.
C2PA ne signifie pas automatiquement « image générée par IA »
Le standard C2PA sert également à documenter des photographies et des contenus provenant d’autres acteurs. Sa seule présence ne suffit donc pas à attribuer une image à ChatGPT. Il faut regarder les informations de provenance et leur émetteur. Source : centre d’aide OpenAI.
Comment interpréter le résultat ?
Voici une grille de lecture simplifiée. Les formulations ci-dessous expliquent les résultats ; elles ne reproduisent pas les libellés exacts de l’interface.
| Résultat du contrôle | Ce qu’il permet de retenir | Ce qu’il ne permet pas d’affirmer |
|---|---|---|
| Signal OpenAI reconnu | Une trace de provenance OpenAI a été trouvée. | Toute la scène a été inventée, ou l’image n’a jamais été retouchée ensuite. |
| Aucun signal OpenAI reconnu | Le contrôle n’a pas trouvé de trace prise en charge. | L’image est une vraie photographie ou aucune IA n’est intervenue. |
| Métadonnées C2PA invalides | Les informations concernées ne constituent pas une preuve de provenance fiable. | Leur contenu suffit à identifier l’origine du fichier. |
| Erreur technique | La vérification n’a pas abouti. | Le fichier est authentique ou artificiel. |
La documentation distingue bien l’absence de détection, la validité des métadonnées et les erreurs de traitement. Source : guide technique OpenAI sur la provenance.
Un résultat positif peut notamment concerner une image produite après une demande de modification d’une photo existante. Il ne prouve donc pas que tous les éléments visibles ont été créés de zéro. Source : FAQ d’OpenAI Verify.
Pourquoi une image générée par IA peut passer sans être détectée
Le contrôle vise les signaux OpenAI pris en charge. Il n’identifie pas de manière générale les productions de tous les services d’IA.
Même pour un fichier issu d’OpenAI, plusieurs explications peuvent conduire à une absence de détection : un ancien modèle, un format ou un parcours d’export non couvert, des métadonnées supprimées, ou un filigrane altéré par des transformations. La couverture dépend aussi de la date de création du contenu. Source : documentation d’aide OpenAI.
Une capture d’écran ou une version récupérée sur un réseau social mérite donc une lecture prudente. « Aucun signal trouvé » reste une absence d’indice détecté, pas un certificat d’authenticité.
L’outil peut-il révéler l’auteur ou le prompt ?
La documentation ne permet pas de déduire le prompt, le compte utilisé ou l’identité du créateur à partir du résultat. L’API prévoit des informations telles que le modèle et la date de génération lorsqu’elles sont disponibles ; ces champs peuvent aussi rester vides. Il ne faut pas en attendre une reconstitution complète de la conversation ayant produit l’image. Source : documentation de l’API de provenance.
L’origine technique ne règle pas non plus la question du contexte : l’outil ne certifie ni la véracité de ce qui est représenté, ni la propriété du contenu. Source : centre d’aide OpenAI.
Prenons une illustration montrant une usine futuriste. Apprendre qu’un outil OpenAI est intervenu renseigne sur sa fabrication. Pour savoir si elle décrit un projet réel, il faudra encore examiner la légende, l’entreprise citée et les documents du projet.
Comment essayer OpenAI Verify
- Ouvrez OpenAI Verify.
- Déposez une image en PNG, JPG ou WebP.
- Privilégiez le fichier original, sans recadrage ni conversion supplémentaire.
- Lisez séparément les signaux détectés et les éventuels messages d’erreur.
La page recommande de vérifier un fichier à la fois. OpenAI indique que les fichiers envoyés sur cet outil ne sont pas utilisés pour entraîner ses modèles et ne sont pas conservés, sauf obligation légale. Source : page de vérification et FAQ.
Pour un essai instructif, choisissez une illustration dont vous connaissez déjà l’origine. Conservez le fichier exact utilisé et notez le résultat obtenu. Vous pourrez ainsi discuter d’un contrôle précis, sans transformer un exemple isolé en taux de fiabilité général.
Quel intérêt pour une PME ?
Chez Dixie Consulting, nous y voyons un complément utile à une démarche de vérification éditoriale.
Pour un visuel livré par un prestataire, le contrôle peut ouvrir une discussion sur la méthode de création. Demandez également les fichiers sources et les précisions prévues dans votre commande.
Pour une image d’actualité, commencez par retrouver sa publication initiale. Qui la diffuse ? Quel événement est censé être représenté ? Existe-t-il d’autres documents concordants ? Le contrôle de provenance apporte un élément supplémentaire à cette enquête.
Pour vos propres illustrations, conservez une trace du travail réalisé : outil employé, fichier original, retouches et usage prévu. Cette organisation facilite les réponses lorsqu’un client ou un lecteur vous interroge.
Le réflexe à développer est de distinguer trois questions : d’où vient le fichier, que montre-t-il et comment est-il présenté ? OpenAI Verify peut contribuer à la première. Les deux autres demandent toujours d’examiner le contenu et son contexte.
Vous souhaitez aider vos équipes à mieux évaluer les contenus qu’elles utilisent et partagent ? Échangez avec Dixie Consulting pour construire une méthode adaptée à vos usages.
