Aya Rziga
Alors que les générateurs d’images par intelligence artificielle (IA) deviennent de plus en plus sophistiqués, distinguer les images synthétiques des images authentiques est devenu l’un des défis majeurs de l’ère numérique.
SynthID, développé par Google DeepMind, est conçu pour laisser une marque invisible au moment même où une image est créée.
Qu’est-ce que SynthID ?
SynthID est un système de filigrane numérique invisible et de détection développé par Google DeepMind.
Plutôt que d’apposer une étiquette visible ou de s’appuyer sur des métadonnées de fichier facilement supprimables, SynthID intègre un signal directement dans les pixels d’une image générée par IA au moment de sa création.
Les signaux de filigrane intégrés ne sont pas visibles à l’œil humain, mais peuvent être détectés par un système de détection pour déterminer si l’image provient d’un outil d’IA de Google.
La technologie a été lancée en août 2023 sous forme de prototype, initialement disponible pour certains clients utilisant Imagen, le modèle texte-image de Google. Depuis, son champ d’application s’est élargi.
En mai 2025, Google a annoncé que SynthID avait déjà été appliqué à plus de 10 milliards de contenus, couvrant les images, les vidéos, l’audio et le texte.
L’entreprise a lancé un portail Détecteur unifié, offrant aux utilisateurs un outil public pour vérifier si un contenu porte un filigrane.
SynthID couvre désormais quatre types de contenu : les images, la vidéo (via le modèle Veo de Google), l’audio (via Lyria) et le texte (via Gemini).
Chaque support nécessite une approche technique différente, bien que le principe sous-jacent soit d’intégrer un filigrane lisible par machine qui reste indétectable à l’œil ou à l’oreille humaine.
Comment SynthID fonctionne-t-il pour les images ?
Pour les images, SynthID repose sur deux méthodes.
- La première, le modèle de filigrane, prend une image générée par IA et apporte de subtils ajustements aux pixels individuels. Ces modifications sont si minimes que l’œil humain ne peut percevoir aucune différence entre la version originale et la version filigranée. Les changements sont précisément calculés pour intégrer un motif spécifique qui encode le filigrane sans affecter la qualité d’image.
- Le second réseau, le modèle de détection, est entraîné à identifier le contenu généré par IA. Lorsqu’une image lui est soumise pour analyse, il scanne la structure des pixels et renvoie un résultat.
Bien que d’autres entreprises aient commencé à adopter les filigranes SynthID, Gemini ne peut actuellement reconnaître que le contenu créé par les outils d’IA de Google.
Le système est conçu pour être résilient. SynthID a été soumis par Google à des tests approfondis contre les transformations d’images courantes, et le filigrane résiste raisonnablement bien à la compression JPEG, au redimensionnement, aux conversions d’espace colorimétrique, aux ajustements modérés de luminosité et de contraste, et au recadrage léger.
L’idée est qu’une personne qui capture une image filigranée par SynthID, la télécharge sur une autre plateforme ou l’envoie via une application de messagerie ne devrait pas pouvoir effacer accidentellement le signal par une utilisation ordinaire.
Le Détecteur SynthID
Le Détecteur SynthID permet aux utilisateurs et aux journalistes de télécharger des images, des vidéos, des fichiers audio ou des fichiers texte et de recevoir une évaluation de la présence d’un filigrane SynthID.
L’outil peut également mettre en évidence des régions spécifiques d’une image qui semblent porter un filigrane, ce qui est utile pour les images partiellement éditées ou compositées.
Au-delà des images : SynthID pour le texte, la vidéo et l’audio
Alors que le filigrane d’image opère au niveau des pixels, le filigrane de texte nécessite une approche fondamentalement différente car le texte n’a pas de pixels à modifier.
Pour la génération de texte, un modèle linguistique comme Gemini produit une distribution de probabilité sur les prochains jetons possibles (mots ou fragments de mots).
SynthID ajuste ensuite les jetons sélectionnés à partir de cette distribution pour générer un filigrane. Ce motif n’est pas perceptible par les lecteurs mais détectable par un logiciel entraîné à le rechercher.
Google a rendu le système de filigrane de texte SynthID open-source, permettant aux développeurs d’implémenter la technologie dans leurs propres systèmes d’IA.
Le partenariat OpenAI
L’un des développements les plus significatifs dans l’histoire de SynthID est survenu en mai 2026, lorsque Google DeepMind et OpenAI ont annoncé un partenariat. Selon cet accord, les images générées via ChatGPT, DALL·E, Codex et l’API OpenAI porteraient désormais des filigranes SynthID.
Cela représente une expansion majeure au-delà de l’écosystème propre à Google et a signalé que SynthID pourrait devenir une norme industrielle plutôt qu’un outil propriétaire de Google.
Ce que SynthID ne peut pas faire
- SynthID n’est pas un détecteur universel d’images IA. Le système ne détecte que les images qui ont été générées à l’aide d’outils ayant explicitement intégré un filigrane SynthID au moment de la création.
- Il existe également des limites techniques à la durabilité du filigrane. Des filtres agressifs et des pipelines de traitement image-à-image sont tous capables d’affaiblir la détection. Un acteur malveillant qui connaît l’existence du filigrane et tente activement de le supprimer a de bonnes chances de réussir.
Google lui-même reconnaît ouvertement ces contraintes.
L’entreprise a déclaré que SynthID n’est pas infaillible et doit être compris comme une couche dans un écosystème d’outils d’authentification de contenu plus large, et non comme une solution autonome.
Pourquoi SynthID est important et ce qui l’attend
Les approches précédentes de détection de contenu IA s’appuyaient sur l’entraînement de classificateurs distincts pour repérer les arrière-plans flous, les doigts non naturels ou les incohérences d’éclairage.
Mais ces classificateurs ont tendance à devenir obsolètes à mesure que les générateurs d’images s’améliorent.
L’approche de SynthID est différente : au lieu d’essayer de détecter le contenu IA après coup, il intègre la provenance, c’est-à-dire l’origine ou la source de l’image, directement dans le processus de génération.
Ce faisant, il contribue à favoriser la transparence et la confiance dans l’utilisation des images génératives par IA.
À mesure que le filigrane se généralisera, les efforts pour supprimer ou altérer les filigranes s’intensifieront, exigeant une évolution continue de la technologie.
Ce que SynthID établit, cependant, c’est que les entreprises d’IA ont la responsabilité de marquer ce que leurs systèmes créent.
