Suite à une intervention télévisée consacrée à la relation entre image et intelligence artificielle générative, cet article** revient, dans une perspective informationnelle et communicationnelle, sur le déplacement d’un questionnement : de «cette image est-elle vraie ?» à «qui l’a produite, quand, où et a-t-elle été altérée ?» En mobilisant la sémiologie de l’image, les prises de position de photographes eux-mêmes et un corpus d’exemples internationaux et tunisiens récents, il montre que l’enjeu contemporain n’est pas la disparition de l’image comme document, mais la nécessité de la réarmer par des dispositifs de provenance, d’institution et de droit.
L’exemple le plus cité au niveau mondial reste celui du pape François, photographié en 2023 dans une longue doudoune blanche : l’image, entièrement générée par le logiciel Midjourney, a circulé par millions avant que sa nature synthétique ne soit établie. Le fait qu’une telle méprise ait pu toucher une personnalité aussi surexposée que le pape indique, par extension, qu’aucune image de citoyen, d’événement ou de responsable public n’est aujourd’hui à l’abri d’un doute de même nature. Rappelons que le pape François est décédé le 21 avril 2025 ; l’image de 2023 est ainsi devenue un cas d’école, régulièrement cité comme l’un des premiers épisodes de désinformation visuelle de masse par IA générative. L’épisode s’est depuis banalisé et aggravé : en janvier 2026, la fonction de génération et d’édition d’images de Grok, l’assistant intégré au réseau social X, a été détournée pour «déshabiller» numériquement des femmes et des mineurs à partir de simples requêtes textuelles. La Commission européenne a ouvert, le 26 janvier 2026, une enquête au titre du règlement sur les services numériques (DSA), tandis que le régulateur britannique (Ofcom) engageait une procédure au titre de l’Online Safety Act et que la Malaisie bloquait l’accès à l’outil. Ce cas déplace le problème : il ne s’agit plus seulement de tromper sur un événement, mais de porter atteinte à la dignité et à l’intégrité de personnes réelles.
Ce que la sémiologie apprend sur l’image
En sciences de l’information et de la communication, l’image n’est pas un objet théoriquement simple. Martine Joly, dans son ouvrage de référence «Introduction à l’analyse de l’image», rappelle que le terme recouvre des usages multiples, image visuelle, image mentale, image virtuelle, et compare cette polysémie à la figure mythologique de Protée, capable de changer sans cesse de forme (1). Joly soutient néanmoins qu’un noyau commun traverse ces usages, ce qui rend possible une analyse scientifique de l’image plutôt qu’une simple description impressionniste.
Cette analyse s’appuie notamment sur la sémiotique de Charles Sanders Peirce, qui distingue trois types de signes : l’icône, qui ressemble à son référent (la photographie), l’indice, qui entretient avec lui une relation causale ou physique (la trace, l’ombre) et le symbole, dont la relation au référent est conventionnelle ou culturelle (le mot, le drapeau) (2).
Cette typologie éclaire précisément la rupture en cours. L’image photographique traditionnelle tirait sa force documentaire du fait qu’elle était à la fois icône et indice : elle ressemblait au réel et entretenait avec lui un lien physique direct, la lumière ayant effectivement impressionné une pellicule ou un capteur au moment de l’événement. L’image générée par intelligence artificielle, elle, demeure une icône, elle ressemble visuellement au réel, mais perd la propriété indice : elle n’a plus aucune relation physique avec un instant ou un événement réellement survenu. Cette perte de l’indice, plus que la ressemblance elle-même, constitue le cœur de la crise documentaire actuelle.
Cette lecture prolonge, dans la tradition francophone, la réflexion de Roland Barthes sur le « ça-a-été » photographique (La Chambre claire, 1980) et celle de Philippe Dubois sur « l’acte photographique » (1983), qui fait de la photographie une trace par contact. L’image générée rompt ce pacte référentiel : elle n’atteste plus un « avoir-été-là », elle en simule seulement les apparences. Elle produit en outre un effet inverse, que Robert Chesney et Danielle Citron (2019) ont désigné sous le nom de « dividende du menteur » (liar’s dividend) : la simple possibilité du faux permet de récuser un document authentique. Cet effet, plus discret, est sans doute le plus préoccupant pour la mémoire documentaire, car il fragilise aussi l’image véridique.
De quoi parle-t-on : l’intelligence artificielle en une phrase.
Forgée par John McCarthy et ses collègues dans la proposition de 1955 qui préparait l’atelier de Dartmouth (été 1956), l’intelligence artificielle désigne des systèmes capables d’apprendre à partir de données pour produire, sans intervention humaine à chaque étape, des décisions ou des contenus inédits, dont l’image relève aujourd’hui de sa branche la plus visible, l’IA générative. Depuis 2022, les modèles de diffusion (Stable Diffusion, Midjourney, DALL·E) ont rendu la production d’images photoréalistes accessible au grand public ; les générateurs vidéo de dernière génération (Veo 3, Sora 2, 2025) étendent désormais cette capacité à l’image animée et sonorisée, ce qui déplace la question de la preuve du fixe vers l’audiovisuel.
Quand les photographes eux-mêmes montent au front
Le cas le plus célèbre est celui du photographe et artiste allemand Boris Eldagsen. En 2023, son image Pseudomnesia, The Electrician, un portrait en noir et blanc de deux femmes, entièrement généré par intelligence artificielle, remporte la catégorie «création» des prestigieux Sony World Photography Awards. Eldagsen révèle alors la nature de l’œuvre et refuse le prix, déclarant que «l’intelligence artificielle n’est pas de la photographie» et que les deux pratiques ne devraient pas concourir dans une même catégorie (3). Son geste, pensé comme une provocation délibérée, il dira avoir agi «comme un singe facétieux» pour tester la préparation des concours face à l’IA, a ouvert un débat mondial sur la nécessité de catégories distinctes pour les œuvres génératives.
Un an plus tard, l’artiste Miles Astray a retourné l’expérience dans l’autre sens. Il a soumis à la catégorie «intelligence artificielle» dès 1839 Awards une photographie authentique, prise à Aruba, montrant un flamant rose dont la tête semblait avoir disparu, une image si «improbable» qu’elle en paraissait synthétique. Le jury, qui comptait des représentants de Getty Images, Christie’s et du New York Times, l’a classée troisième de la catégorie, et le public lui a, en outre, accordé le Prix du vote populaire. Astray a ensuite révélé la supercherie ; son image a été retirée du palmarès, mais sa démonstration a atteint son but : rappeler que «la nature peut encore surpasser la machine» et que les indices visuels utilisés pour repérer une image IA (anatomie improbable, proportions étranges) peuvent aussi… être ceux du réel (4).
Ces deux affaires, quoique opposées dans leur sens, convergent vers un même constat professionnel : les photographes considèrent, désormais, qu’un simple examen visuel, même exercé par des jurys experts, ne suffit plus à distinguer la photographie de l’image générée, et que la profession doit se doter de critères et de catégories explicites plutôt que de s’en remettre au seul œil humain.
Le phénomène traverse aujourd’hui tous les champs sociaux. En politique et lors des scrutins. En Tunisie, des images composites de candidats aux élections législatives ont circulé sur le réseau social Facebook, au point que le nouveau Code électoral a durci les sanctions contre la diffusion de contenus falsifiés visant électeurs et candidats. En Suisse, le syndic d’Yverdon-les-Bains, Pierre Dessemontet, a été victime d’une vidéo truquée reproduisant son visage et sa voix pour lui faire tenir des propos qu’il n’avait jamais prononcés ; il a déposé une plainte pénale pour usurpation d’identité (5).
Dans le sport. La Coupe du monde 2026 a offert un cas d’école. L’unité de vérification d’Euronews («The Cube») a documenté plusieurs images ou vidéos fabriquées mettant en scène des personnalités réelles : une image générée par IA montrant le président de la FIFA Gianni Infantino en train d’injecter un produit dopant dans le bras de Lionel Messi, une image plaçant le Premier ministre israélien dans les tribunes avec un maillot argentin, ou encore une vidéo virale, vue plusieurs millions de fois, simulant Messi en train de feindre une blessure (6). L’attaquant norvégien Erling Haaland est, quant à lui, devenu, selon les mots mêmes d’Euronews, la «star générée par IA» du tournoi, à travers des vidéos où son visage avait été substitué à celui d’un autre par face-swapping (7).
Dans les institutions
L’Assemblée des représentants du peuple tunisienne a participé, cet été, à une conférence internationale de l’Union interparlementaire consacrée à la lutte contre les contenus sexuels synthétiques (deepfakes) générés par IA, signe que le législateur tunisien s’approprie lui aussi ce dossier.
Conclusion, à travers ces cas très divers, aucun secteur n’est épargné : la politique, le sport, la sécurité, la diplomatie et la vie quotidienne des réseaux sociaux sont désormais logés à la même enseigne.
L’image comme document : la mémoire nationale en jeu
En sciences de l’information et de la communication, l’image possède une valeur documentaire majeure : elle participe à la construction de la mémoire individuelle et collective. Pour la Tunisie, les photographies de l’indépendance, de Bourguiba et des figures nationales, ou celles de janvier 2011 qui ont fait le tour du monde, jusqu’à l’image de Sidi Bouzid devenue un symbole international, ne sont pas de simples instants visuels : elles constituent une part de l’identité nationale et de la mémoire collective des Tunisiens.
Si un doute venait à peser sur l’origine d’une telle image, ou si l’on découvrait qu’elle a été manipulée, le problème ne resterait pas technique, il deviendrait un problème touchant la mémoire nationale elle-même.
De l’«image» à la «provenance»
C’est ici qu’émerge un concept relativement nouveau mais central : la provenance, c’est-à-dire le parcours, l’origine et l’histoire d’une image. Des standards internationaux comme C2PA – Content Credentials, soutenus par des entreprises telles qu’Adobe, Google ou Microsoft, ne visent plus à trancher entre «image fausse» et «image vraie», mais à documenter : qui l’a produite ? Avec quel appareil ou quel système ? A-t-elle été modifiée depuis ?
Le principe qui sous-tend ces initiatives peut se résumer ainsi : il ne s’agit plus de dire «voir, c’est croire», mais d’apprendre à dire «vérifier, puis croire».
Il faut toutefois être clair sur une limite : les métadonnées seules ne suffisent pas. Elles peuvent être supprimées, l’image peut faire l’objet d’une capture d’écran, être convertie d’un format à un autre. La documentation technique importe, mais elle ne remplace pas l’institution qui conserve et qui garantit. Aux métadonnées s’ajoutent désormais des filigranes invisibles inscrits dans les pixels mêmes de l’image, tel SynthID de Google DeepMind, plus résistants à la capture d’écran ou à la conversion de format. C’est cette logique de « double couche » (métadonnées et filigrane) que consacre le Code de bonnes pratiques sur le marquage et l’étiquetage des contenus générés par IA, publié par la Commission européenne le 10 juin 2026. Par ailleurs, l’intégration des Content Credentials dans certains appareils photo (Leica, Sony) et smartphones (Google Pixel 10) montre que la provenance cherche à s’ancrer dès la capture, c’est-à-dire là où l’indice se constitue. Aucune de ces couches n’est toutefois infaillible, et leur lisibilité par le grand public demeure limitée : la question de la médiation (qui montre ces informations, et comment ?) reste ouverte et relève pleinement des sciences de l’information et de la communication.
L’intelligence artificielle au service des archives : l’exemple de Reuters-ITN
L’intelligence artificielle n’est pas nécessairement l’adversaire des archives. Elle peut, au contraire, en être un allié puissant. En septembre 2026, l’agence Reuters et le groupe britannique ITN ont annoncé un partenariat visant à enrichir, grâce à l’IA, les métadonnées d’un fonds d’archives audiovisuelles de plus de soixante-dix ans, des mariages royaux à la libération de Nelson Mandela, en passant par la chute du mur de Berlin, afin d’en faciliter la recherche et l’accès (8). L’IA y intervient dans la transcription, la traduction, la description des plans (shot lists) et l’indexation du fonds, au moyen de la plateforme Reuters Imagen ; Reuters prévoit en outre de numériser 12.000 heures supplémentaires, et le fonds enrichi doit être accessible sur Reuters Connect à partir du 1er janvier 2027. Elle peut ainsi faire partie de la solution, non nécessairement du problème, à condition que des règles claires encadrent l’usage. Du point de vue documentaire, une réserve s’impose toutefois : des métadonnées générées automatiquement ne sont pas neutres. Une erreur de transcription, de traduction ou d’identification se propage dans les index et peut, à terme, s’installer comme fait documentaire. L’enrichissement par IA suppose donc un contrôle par des professionnels de l’information et la traçabilité de ce qui a été produit par la machine.
Les réponses réglementaires : une comparaison internationale
Dans l’Union européenne, le règlement sur l’intelligence artificielle (AI Act), plus précisément son article 50, est entré en application le 2 août 2026. Il impose aux fournisseurs et aux utilisateurs professionnels d’un système d’IA de signaler clairement tout contenu généré ou manipulé par IA (deepfake, image, vidéo, agent conversationnel), sous peine d’amendes pouvant atteindre 15 millions d’euros ou 3 % du chiffre d’affaires mondial. Le texte n’interdit pas le deepfake en tant que tel, une exception existe pour les œuvres à caractère artistique, satirique ou fictionnel dûment signalées, mais impose une obligation de transparence. Le calendrier a toutefois été aménagé par le « Digital Omnibus » : seule l’obligation de marquage lisible par machine incombant aux fournisseurs bénéficie d’un report, jusqu’au 2 décembre 2026, et uniquement pour les systèmes déjà mis sur le marché avant le 2 août 2026 ; les obligations des déployeurs, notamment l’étiquetage des deepfakes, s’appliquent sans report depuis le 2 août. Le 10 juin 2026, la Commission a en outre publié un Code de bonnes pratiques (volontaire) qui préconise au moins deux couches de marquage (métadonnées, filigranes) et une icône européenne commune pour signaler les deepfakes. Ce cadre se combine avec le DSA, déjà mobilisé à l’encontre de la plateforme X (amende de 120 millions d’euros en décembre 2025 pour manquements en matière de transparence, puis enquête sur Grok en janvier 2026).
En Chine, la norme nationale obligatoire GB 45438-2025, en vigueur depuis le 1er septembre 2025, impose à tout contenu généré par IA (image, son, vidéo, texte) un marquage visible pour l’utilisateur et un marquage implicite, intégré aux métadonnées, à destination des plateformes, l’un des dispositifs les plus stricts au monde en la matière.
Aux États-Unis, le TAKE IT DOWN Act, dont l’application par la Federal Trade Commission a débuté en mai 2026, impose aux plateformes numériques de retirer, sous 48 heures après signalement, toute image intime non consentie générée par IA. S’y ajoutent des dizaines de législations au niveau des États américains, concernant plus spécifiquement les deepfakes dans les campagnes électorales. Aucun pays n’interdit l’intelligence artificielle en tant que telle. Mais tous convergent vers un même principe : la transparence et la divulgation. Le citoyen a le droit de savoir si le contenu qu’il regarde est authentique ou généré par une machine.
Quatre priorités pour les Archives nationales tunisiennes
Pour les Archives nationales, l’Institut national du patrimoine, les institutions audiovisuelles publiques, ainsi que pour les chercheurs, quatre priorités se dégagent :
Préserver l’original. L’image source doit rester conservée ; elle ne doit jamais être remplacée par une version retouchée ou générée par IA.
Documenter chaque intervention. Lorsqu’une image ancienne fait l’objet d’un traitement par IA (restauration, colorisation), elle doit attester explicitement qu’il s’agit d’une version traitée, l’original demeurant accessible.
Séparer le document historique de la reconstitution virtuelle. Une reconstitution par IA de la médina de Tunis au XIXe siècle peut avoir une valeur pédagogique réelle, mais elle ne saurait être présentée comme une «photographie historique».
Former les professionnels et les étudiants. Il s’agit de leur apprendre à interroger la source, le contexte et l’historique d’une image, non seulement à produire une image esthétiquement réussie.
Conclusion : le risque n’est pas la mort de l’image, mais celle de la confiance. Le danger le plus sérieux n’est pas que l’intelligence artificielle «tue» l’image. Le danger réel est que nous perdions confiance dans l’image elle-même. Si le citoyen tunisien en vient à penser que toute image qu’il voit est potentiellement générée par une machine, le problème cesse d’être technique, il devient social, politique et culturel.
L’avenir ne se dessine donc pas dans l’opposition entre la photographie et l’intelligence artificielle, mais dans leur articulation avec les pratiques de documentation et les exigences éthiques. Il repose ainsi sur une combinaison entre photographie, intelligence artificielle, documentation, éthique et conscience critique.
À l’ère de l’IA, l’image ne perd pas sa valeur de document, elle se transforme, d’une simple image, en une preuve qui exige contexte, vérification et crédibilité. C’est précisément dans ce nouveau régime de preuve que l’archive nationale retrouve une importance accrue et non diminuée.
Le monde légifère selon des logiques différentes mais convergentes sur un point.
La profession photographique n’est pas restée silencieuse face à cette rupture ; certains de ses représentants les plus en vue en ont fait, littéralement, une matière de création et de protestation.
Il y a une dizaine d’années encore, la question posée face à une image circulant sur les réseaux sociaux restait relativement simple : cette image est-elle authentique ? Ce n’est plus la bonne question. L’intelligence artificielle générative produit aujourd’hui des images dont le réalisme visuel dépasse la capacité de discrimination de l’œil humain non assisté. La question s’est donc déplacée : qui a produit cette image, à quel moment, dans quel lieu et a-t-elle subi une transformation ?
*chercheure en sciences de l’information et de la communication, maître assistante à l’IPSI
**Cet article développe les axes d’une intervention télévisée dans l’émission « » (jeudi 10 septembre 2026, présentée par la journaliste Chadia Khedhir Jelmen), consacrée au thème « » (L’image au temps des algorithmes), aux côtés de Jalel Belsaâd, chercheur en anthropologie visuelle, et de Badii El Malki, professeur universitaire et chercheur en techniques audiovisuelles et cinéma.
Repères bibliographiques et sources citées
1- Joly, Martine, Introduction à l’analyse de l’image, Armand Colin (coll. «128»), éditions successives.
2- Peirce, Charles Sanders, Écrits sur le signe, trad. et présentation Gérard Deledalle, Le Seuil, 1978 (typologie icône / indice / symbole).
3- CNN, Euronews, La Presse : refus par Boris Eldagsen du prix des Sony World Photography Awards 2023 pour son image générée par IA Pseudomnesia : The Electrician.
4- CNN, Washington Post, ARTnews : disqualification de Miles Astray après la révélation de l’authenticité de sa photographie F L A M I N G O N E, lauréate de la catégorie IA des 1839 Awards, 2024.
5- 24 heures / Blick (Suisse), reportages sur le deepfake visant le syndic d’Yverdon-les-Bains Pierre Dessemontet, février 2025.
6- Euronews («The Cube»), «Coupe du monde 2026 : vidéos faites avec l’IA, faux propos et intox virales», juillet 2026.
7- Euronews Next, «AI’s biggest World Cup star ? It’s a fake Erling Haaland», juillet 2026.
8- Reuters/ITN, partenariat sur l’enrichissement par IA des métadonnées de l’archive ITN (plus de 70 ans), septembre 2026. Voir Broadcast, « Reuters and ITN partner to unlock historic broadcast archive worldwide » : numérisation de 12.000 heures supplémentaires, accès via Reuters Connect à partir du 1er janvier 2027.
10-Commission européenne, Code of Practice on marking and labelling of AI-generated content, 10 juin 2026 (code volontaire, référence pour la mise en conformité à l’article 50 de l’AI Act) ; Digital Omnibus on AI : report au 2 décembre 2026 du marquage par les fournisseurs pour les systèmes déjà sur le marché.
11-Commission européenne, ouverture d’une enquête au titre du DSA sur Grok/X, 26 janvier 2026 (images sexualisées non consenties) ; Al Jazeera, PBS News Hour, 26 janvier 2026.
Barthes, Roland, La Chambre claire. Note sur la photographie, Gallimard / Seuil, 1980.
12-Dubois, Philippe, L’acte photographique et autres essais, Nathan, 1983.
13-Chesney, Robert et Citron, Danielle, « Deep Fakes : A Looming Challenge for Privacy, Democracy, and National Security », California Law Review, vol. 107, 2019.