La provenance est requise pour le contenu généré par l’IA.

Publier du contenu généré par l’IA sans garder de trace claire de son origine oblige les lecteurs, les évaluateurs et les distributeurs à deviner ce qu’un système a produit et ce qu’une personne a modifié. Quand on dit que la provenance est requise pour les contenus générés par l’IA, la question pratique n’est pas de savoir si chaque contenu assisté par l’IA doit porter la même étiquette ; il s’agit plutôt de déterminer quelles preuves doivent accompagner le contenu pour qu’on puisse vérifier sa source et son historique.

Cette question a désormais un poids réglementaire et opérationnel. Les obligations de transparence du règlement européen sur l’IA concernant les contenus générés par l’IA sont applicables depuis le 2 août 2026, tandis que des normes telles que C2PA permettent de documenter l’origine des médias tout au long d’un processus de production. Comprendre la différence entre une mention, un dossier technique de provenance et la preuve qu’une affirmation est vraie est le point de départ d’une politique fiable.

Que signifie réellement la provenance requise pour les contenus générés par l’IA ?

La provenance d’un contenu désigne les informations sur l’origine d’un fichier et sur les événements qui l’ont concerné. Pour un média généré par l’IA, cela peut inclure une indication précisant qu’une génération a eu lieu, un relevé des modifications ultérieures, des informations sur l’outil ou le processus utilisé, ainsi qu’un moyen de vérifier si le dossier a été altéré. Le résultat utile est un historique consultable, et non simplement un badge placé à côté du contenu final.

Réponse directe : La provenance d’un contenu généré par l’IA consiste à documenter et, dans la mesure du possible, à vérifier son origine et les modifications pertinentes qui lui ont été apportées. L’obligation d’ajouter une mention ou un marquage technique à un contenu donné dépend de la règle applicable et de l’usage qui en est fait ; un dossier de provenance ne prouve pas automatiquement que le contenu est exact.

Plusieurs questions ont tendance à se confondre dans le mot « requis ». Une obligation légale concerne les fournisseurs ou les déployeurs qui doivent marquer ou signaler certains contenus. Une exigence éditoriale correspond à une règle fixée par une rédaction, une plateforme, un client ou une organisation pour les contenus qu’elle accepte. Une exigence technique précise les dossiers que le processus doit créer ou conserver. Ces questions se recoupent, mais répondre à l’une ne règle pas les autres.

Prenons l’exemple d’une illustration générée par l’IA pour expliquer une situation fictive. Une description visible peut informer les lecteurs que l’image a été générée, tandis que des données de provenance intégrées peuvent aider une personne qui examine le fichier à vérifier l’historique de production documenté. Si l’illustration est ensuite exportée dans un format ou diffusée sur un canal qui supprime les informations intégrées, la description peut subsister, mais pas le dossier technique. C’est pourquoi une politique complète traite à la fois de la communication destinée aux personnes et des preuves que les systèmes peuvent examiner.

La même distinction s’applique au texte. Une mention telle que « brouillon assisté par l’IA, relu par un éditeur » décrit un processus, mais les lecteurs ne peuvent pas en déduire quelles affirmations factuelles ont été vérifiées. À l’inverse, un dossier de média signé peut établir qu’un fichier donné a été traité par certains outils, sans pour autant prouver que sa légende est juste, complète ou exacte. La provenance est plus utile lorsqu’elle renforce la responsabilité éditoriale au lieu de s’y substituer.

Quels contenus générés par l’IA sont soumis aux obligations de transparence de l’UE ?

La Commission européenne indique que l’article 50 du règlement européen sur l’IA impose le marquage et l’étiquetage des contenus générés par l’IA, notamment les hypertrucages et certaines publications générées par l’IA. Les obligations de transparence sont applicables depuis le 2 août 2026. Pour un éditeur, il faut donc éviter de conclure que « tout ce qui implique l’IA nécessite un marquage universel » et plutôt « déterminer les contenus et obligations concernés avant de choisir une méthode de mention ou de marquage ».

Cette évaluation commence par l’identification du rôle joué par l’organisation. Les travaux de la Commission sur la transparence portent sur les fournisseurs et les déployeurs, dont les responsabilités ne sont pas interchangeables. Une entreprise qui développe un système d’IA, une équipe qui l’utilise pour produire du contenu et un éditeur qui diffuse le résultat peuvent contrôler des étapes différentes du processus. Un examen interne utile consigne qui a généré le contenu, qui l’a approuvé, où il sera publié et quelle partie peut conserver ou afficher les informations sur son origine.

La Commission indique que son code de bonnes pratiques volontaire sur la transparence des contenus générés par l’IA aide les fournisseurs et les déployeurs à démontrer leur conformité. Le terme « volontaire » décrit le statut du code ; il ne supprime pas les obligations de transparence sous-jacentes. La Commission a fait état d’un large soutien au code et a indiqué qu’environ la moitié de ses signataires sont des entreprises récentes et de petite taille. Ce contexte compte pour les équipes qui cherchent un processus réalisable : la provenance ne devrait pas dépendre d’un service de conformité digne d’une grande entreprise.

Le cadre de l’UE ne se limite pas non plus à l’ajout d’une étiquette après publication. Les orientations de la Commission présentent la transparence comme un moyen de protéger les personnes contre la tromperie et la manipulation, et de soutenir l’intégrité de l’écosystème de l’information. Une organisation qui ajoute une mention sans pouvoir expliquer comment elle connaît l’origine du contenu ne répond qu’à une partie de cette préoccupation.

Pour un examen pratique de la conformité, séparez la qualification juridique de la mise en œuvre technique :

• Déterminez le type de contenu et son usage prévu, notamment s’il présente une représentation réaliste ou s’il s’agit d’une publication générée par l’IA susceptible de soulever des questions de transparence.
• Identifiez les rôles du fournisseur et du déployeur dans le processus réel, au lieu de supposer que seul l’éditeur contrôle chaque étape de marquage.
• Consignez les informations à communiquer au public ainsi que la méthode utilisée pour les joindre au contenu ou les conserver.
• Vérifiez si le canal de diffusion conserve les marqueurs techniques et prévoyez une solution visible lorsque ces marqueurs risquent d’être perdus.

Ces étapes structurent la décision ; elles ne remplacent pas l’examen de la règle applicable au regard d’un cas d’usage précis. Leur intérêt est d’éviter qu’une étiquette générique « IA » soit confondue avec une stratégie de provenance complète.

Quelles technologies permettent de vérifier la provenance des contenus générés par l’IA ?

La Commission européenne cite explicitement les filigranes, les identifications par métadonnées, les méthodes cryptographiques de preuve d’origine ou d’authenticité, les méthodes de journalisation et les empreintes numériques parmi les techniques de marquage et de détection des contenus générés par l’IA. Chacune répond à une question différente. Utilisées ensemble, elles peuvent assurer une meilleure continuité entre la création, la modification, la vérification et la publication qu’un marqueur unique utilisé isolément.

Métadonnées et dossiers signés

Les métadonnées peuvent contenir des informations structurées sur l’origine et le traitement d’un fichier. Une signature cryptographique peut rendre un dossier infalsifiable et permettre à un vérificateur de contrôler si le dossier correspond à ce qui a été signé. Il s’agit d’un élément utile pour établir l’intégrité du dossier, mais il ne faut pas le présenter comme une garantie que toutes les affirmations contenues dans le fichier sont vraies.

Filigranes, empreintes numériques et journaux

Un filigrane peut rendre un signal lié à l’IA accessible directement dans le contenu, plutôt que de dépendre uniquement d’une description séparée. Une empreinte numérique peut aider à faire correspondre un fichier ou à reconnaître une version connue, tandis qu’un journal peut documenter les opérations effectuées pendant un processus de production. Ces méthodes sont complémentaires : un journal peut expliquer une suite de décisions qu’un filigrane ne permet pas de décrire, tandis qu’un signal persistant peut rester utile lorsqu’un journal de production distinct n’est pas facilement accessible au public.

Le deuxième projet de code de bonnes pratiques de la Commission pour 2026 décrivait une approche de marquage à deux niveaux : des métadonnées sécurisées et un filigrane, avec la possibilité d’ajouter des empreintes numériques et des journaux, ainsi que des protocoles de détection et de vérification. C’est un modèle de conception utile, mais il ne faut pas en déduire que tous les formats et toutes les voies de diffusion prennent en charge des contrôles identiques. La bonne combinaison dépend du contenu publié, des données que les outils de production peuvent générer et de la façon dont le public reçoit le contenu final.

Une équipe peut donc considérer un dossier lisible par machine comme la source durable d’informations structurées, un filigrane comme un signal complémentaire et une mention visible comme le message le plus clair pour un lecteur ordinaire. Elle conservera des journaux internes à des fins d’examen et de réponse aux incidents. Ces différents niveaux réduisent la dépendance à un point de défaillance unique, mais ils demandent aussi un travail de maintenance : les dossiers doivent être générés correctement, la vérification doit être possible et le personnel doit savoir interpréter l’échec d’un contrôle.

La structure technique émergente associe métadonnées, filigranes, journaux et vérification cryptographique. Son objectif n’est pas d’accumuler des marqueurs techniques pour eux-mêmes. Elle vise à rendre vérifiable une déclaration d’origine aux étapes où une personne doit décider si elle doit faire confiance à un fichier, enquêter, l’étiqueter ou le rejeter.

Comment les Content Credentials de C2PA fonctionnent-ils tout au long d’un processus ?

C2PA est une norme ouverte axée sur la provenance des médias. Ses spécifications décrivent des normes techniques permettant de certifier la source et l’historique de contenus médiatiques, notamment les Content Credentials, les attestations et des recommandations pour l’utilisation de l’IA et de l’apprentissage automatique. Le principe central de C2PA est que la provenance doit être maintenue d’un outil à l’autre, de la création à la modification, puis à la publication et à la diffusion.

Concrètement, les Content Credentials offrent aux équipes de production un moyen structuré d’associer des déclarations de provenance à un fichier. Le guide de mise en œuvre de C2PA pour les contenus générés ou modifiés par l’IA, publié en juillet-août 2026, porte sur des manifestes infalsifiables et signés cryptographiquement. Un vérificateur peut consulter les déclarations documentées dans le manifeste et évaluer si le dossier signé est resté intact. C2PA indique que sa communauté compte plus de 500 membres et 6 000 affiliés, ce qui témoigne d’un intérêt important pour une approche commune ; toutefois, le seul fait qu’une méthode soit adoptée ne permet pas de savoir si un fichier donné possède un dossier valide.

Imaginons qu’un graphiste génère une image d’arrière-plan, qu’un éditeur la recadre, puis qu’un éditeur la convertisse pour l’intégrer à un article. L’historique le plus utile ne s’arrête pas à la mention « généré par l’IA ». Il consigne les modifications pertinentes afin qu’un réviseur puisse distinguer le point de départ généré par l’IA des décisions humaines ultérieures. Si une étape de publication rompt la chaîne, l’équipe devrait le savoir avant de présenter le fichier final comme entièrement traçable.

Les principes directeurs de C2PA mettent l’accent sur un ensemble normalisé de données pouvant être documentées de manière vérifiable à propos d’un fichier. Cette formulation est importante. Une déclaration signée peut être vérifiée en tant que déclaration signée sans prouver de façon indépendante que son auteur s’est comporté honnêtement, que chaque modification a été consignée ou que l’événement représenté a réellement eu lieu. La vérification doit être décrite avec précision : elle peut établir ce que confirme le dossier de provenance disponible, mais pas répondre à toutes les questions sur le contenu.

C2PA explique également pourquoi ces questions concernent les personnes extérieures à une équipe de production. À l’heure où les médias générés et manipulés par l’IA sont courants, les utilisateurs ont besoin de moyens d’examiner l’authenticité et la provenance pour éviter d’être induits en erreur ou lésés. Une vérification destinée au public est plus utile lorsqu’elle présente le dossier de façon compréhensible : ce que l’on sait du fichier, ce qui a changé et ce qui reste inconnu. Un indicateur de réussite cryptographique sans contexte peut inspirer une confiance supérieure à ce que justifient les preuves.

Pour les organisations qui comparent les options, C2PA facilite l’interopérabilité autour de l’historique documenté des médias, tandis qu’un tableur interne ou un journal propriétaire peut être plus facile à mettre en place, mais plus difficile à vérifier par des tiers. Aucune de ces approches n’élimine le besoin de conserver les fichiers originaux, de gérer l’accès aux outils de signature et d’examiner les divergences. La question n’est pas tant « norme ou processus ? » que « comment intégrer la norme à un processus que les gens suivent réellement ? »

Comment une équipe peut-elle mettre en œuvre la provenance, de la création à la publication ?

Commencez par les moments où les informations d’origine peuvent être capturées, plutôt que par l’étiquette finale. Lorsqu’un fichier a déjà été traité par plusieurs outils, reconstituer son historique de mémoire est peu fiable. Un processus gérable désigne les responsables de la création du dossier à chaque étape : création, modification, approbation, exportation et diffusion.

1. Cartographiez les fichiers et les canaux. Répertoriez les types de textes, d’images, de fichiers audio et de vidéos générés ou modifiés par l’IA que l’équipe publie. Notez où chaque élément est créé et où il peut être republié, converti, recadré ou intégré.
2. Déterminez ce qui doit être signalé. Repérez les obligations de transparence applicables et définissez une règle éditoriale pour les cas où une mention aiderait le public à comprendre ce qu’il voit. Formulez cette règle de manière qu’un réviseur puisse l’appliquer à un contenu précis, et pas seulement à une vaste catégorie appelée « contenu généré par l’IA ».
3. Capturez tôt les informations d’origine. Lorsque les outils le permettent, créez un dossier structuré au moment où le contenu est généré ou importé. Consignez les modifications ultérieures importantes et conservez les informations nécessaires pour relier une version publiée à la source examinée.
4. Ajoutez des marqueurs complémentaires. Utilisez des métadonnées sécurisées, des filigranes, des empreintes numériques ou des journaux selon le type de fichier et le canal de diffusion. Considérez une mention visible comme une information destinée aux lecteurs, et non comme un substitut à un dossier technique lorsqu’une vérification est nécessaire.
5. Vérifiez avant la publication. Contrôlez le fichier exporté ou la version publiée, et pas uniquement le projet source. Vérifiez que le dossier de provenance peut être lu, que la vérification de la signature donne le résultat attendu et que la mention destinée au public apparaît à l’endroit prévu.
6. Préservez une procédure d’enquête. Conservez une copie contrôlée du fichier approuvé et des dossiers qui lui sont associés. Désignez une personne chargée de traiter les signalements concernant des justificatifs manquants, une origine contestée ou une différence entre la mention visible et l’historique technique.

Un projet pilote utile commence par un processus de production reproductible, par exemple des illustrations générées qui passent d’un outil de conception à un système de publication. Suivez le parcours complet et examinez le résultat réel. Si une conversion supprime les métadonnées, documentez l’étape concernée et décidez s’il faut modifier le processus d’exportation, ajouter un autre signal ou s’appuyer sur une mention visible claire tout en conservant un dossier interne.

La formation compte autant que le choix des outils. Les éditeurs doivent savoir quelles informations ils approuvent ; les graphistes doivent connaître les modifications qui nécessitent un nouveau contrôle ; et les équipes de publication ne doivent pas présenter un fichier comme vérifié simplement parce qu’un badge apparaît dans l’interface. Une courte liste de vérification avant publication peut rendre ces responsabilités systématiques sans demander à chaque contributeur de devenir spécialiste de la cryptographie.

Cette approche aide aussi les petites équipes. Plutôt que d’essayer de déployer immédiatement toutes les méthodes de provenance possibles, elles peuvent donner la priorité aux contenus présentant des risques plus importants de tromperie, de confusion ou de litige sur les droits, puis étendre les contrôles à mesure que leur processus gagne en fiabilité. Un système modeste qui capture, vérifie et conserve les dossiers de façon fiable est plus utile qu’un système élaboré régulièrement contourné au moment de la publication.

Que peut prouver la provenance, et quelles sont ses limites ?

La provenance peut aider à répondre aux questions « D’où vient ce fichier ? » et « Que dit son historique disponible à propos de ce qui lui est arrivé ? ». À elle seule, elle ne peut pas répondre à la question « L’affirmation sous-jacente est-elle exacte ? ». Une photographie réelle dont l’historique de production est vérifiable peut tout de même être accompagnée d’une légende trompeuse. Une image générée par l’IA peut avoir un dossier de provenance clair et être utilisée pour faire croire qu’une scène fictive constitue une preuve documentaire.

L’absence de provenance doit être interprétée avec la même prudence. Si un fichier ne contient aucun justificatif lisible, cela ne prouve pas qu’il a été généré par l’IA ou modifié à des fins malveillantes. Il se peut qu’aucun dossier n’ait jamais été créé dans le processus, ou qu’une étape ultérieure d’exportation ou de diffusion l’ait supprimé. La réaction responsable consiste à considérer que l’origine n’a pas été vérifiée par cette méthode, à rechercher d’autres éléments si la décision le justifie et à éviter de transformer « aucun dossier trouvé » en accusation.

Questions fréquentes sur la vérification

• Le dossier correspond-il au fichier ? Vérifiez la version publiée ou reçue, plutôt que de supposer que les justificatifs du fichier source ont été conservés à l’identique.
• Qui a formulé la déclaration ? Examinez ce que le dossier indique sur son émetteur ou le processus suivi, et distinguez la validité d’une signature de la confiance accordée à toutes les affirmations sous-jacentes.
• L’historique est-il suffisamment complet pour prendre cette décision ? Un dossier qui documente une étape peut être utile tout en laissant l’approvisionnement antérieur ou la diffusion ultérieure dans le flou.
• Que voit réellement le public ? Un justificatif techniquement consultable ne permet pas automatiquement à un spectateur occasionnel de comprendre la nature d’une scène générée par l’IA.

Ces limites expliquent pourquoi la provenance doit s’accompagner de contrôles éditoriaux habituels : évaluation des sources, vérification des faits, examen des droits et mise en contexte. Un vérificateur peut confirmer l’historique d’un média tandis qu’un éditeur détermine séparément si le contenu rend compte d’un événement de manière juste. En distinguant ces rôles, il est plus facile de corriger les erreurs sans minimiser l’utilité du dossier de provenance.

Il existe également un compromis entre la richesse d’une piste d’audit et la publication des seules informations qu’il convient de rendre accessibles au public. Une équipe peut avoir besoin de journaux internes détaillés pour examiner un incident, tandis que le dossier destiné au public doit communiquer clairement les informations pertinentes sur l’origine et les modifications. L’objectif est de fournir suffisamment de preuves pour permettre une vérification utile, sans considérer que chaque note de production interne doit être rendue publique.

Pourquoi les droits d’auteur et les médias synthétiques préjudiciables changent-ils les priorités ?

La provenance ne sert pas uniquement à distinguer les contenus créés par des humains de ceux générés par l’IA. Elle peut aider à déterminer où un fichier est entré dans un processus, qui l’a modifié et quelles informations sont disponibles sur ses sources. Ces questions prennent une importance particulière lorsqu’une publication risque d’affecter les titulaires de droits ou les personnes représentées dans un contenu synthétique préjudiciable.

Dans une résolution de mars 2026, le Parlement européen a appelé à renforcer la transparence et la documentation des sources concernant les contenus protégés par le droit d’auteur utilisés pour l’entraînement. Il a également souligné l’intérêt du filigrane numérique comme outil robuste de protection des droits d’auteur et des titulaires de droits. Une résolution exprime une position politique ; elle ne constitue pas un plan complet de mise en œuvre technique. Elle souligne toutefois pourquoi les organisations peuvent vouloir des dossiers facilitant l’examen des sources et des droits, plutôt qu’une simple étiquette indiquant si un contenu relève ou non de l’IA.

Il ne faut pas confondre la provenance d’un fichier et la documentation des données d’entraînement. Un justificatif associé à une image finale peut documenter des déclarations sur l’historique de production de cette image ; il ne révèle pas automatiquement tous les éléments utilisés pour entraîner le modèle sous-jacent et ne permet pas de déterminer si ces utilisations étaient autorisées. Les équipes qui évaluent un service d’IA peuvent donc devoir examiner séparément la documentation des données d’entraînement, les licences et la provenance de chaque résultat qu’elles publient.

La réponse aux préjudices constitue un autre usage. Des documents liés au NIST indiquent que les étiquettes de provenance peuvent faciliter l’identification de contenus synthétiques d’abus sexuels sur mineurs et d’images intimes non consensuelles par les professionnels qui suivent ces préjudices. L’idée n’est pas qu’une étiquette rende un contenu préjudiciable inoffensif ou règle l’enquête. Les signaux d’origine peuvent plutôt améliorer le triage et le traçage lorsque les professionnels doivent identifier rapidement des contenus synthétiques et y réagir.

Les projets et profils du NIST encouragent les organisations à repérer les risques liés à la provenance des contenus tout au long de la chaîne d’approvisionnement de l’IA, puis à mettre en œuvre des approches et des indicateurs pour mesurer les risques et préjudices associés. Cette approche de gestion des risques élargit la question : il ne s’agit plus seulement de savoir « Notre générateur peut-il ajouter un marqueur ? », mais aussi « Où les informations d’origine peuvent-elles être perdues, mal interprétées ou indisponibles au moment où l’on en a besoin ? ». Un fournisseur de modèle, un outil de retouche, un système de gestion de contenu et une plateforme de diffusion peuvent chacun influer sur la réponse.

Les priorités doivent tenir compte de ces conséquences. Une organisation peut appliquer des contrôles plus rigoureux aux représentations réalistes, aux sujets sensibles, aux contenus dont la source est contestée ou à ceux susceptibles d’être rediffusés hors de leur contexte d’origine. Même les usages à moindre risque peuvent bénéficier de mentions et d’une tenue de dossiers cohérentes. L’objectif est d’établir une correspondance défendable entre le préjudice potentiel, les preuves disponibles et les efforts nécessaires pour les préserver.

Comment les organisations doivent-elles choisir une politique de provenance ?

Une politique applicable commence par des décisions que les lecteurs et le personnel peuvent comprendre. Définissez les situations dans lesquelles l’usage de l’IA doit être signalé, les informations que le dossier doit contenir pour chaque type de média, les outils approuvés pour créer ou préserver ce dossier et la marche à suivre en cas d’échec de la vérification. Désignez la personne responsable de chaque décision. Sinon, une politique risque de promettre l’« authenticité » sans donner à quiconque les moyens de vérifier ce que cette promesse signifie.

Fixez des seuils différents selon l’objectif. Une mention publique doit informer le public d’un élément important concernant la création ou la modification du contenu. Une piste d’audit interne doit permettre à l’organisation de reconstituer les approbations et d’enquêter sur les litiges. Un dossier de provenance signé doit permettre une vérification entre différents outils et destinataires lorsque cela est techniquement possible. Un même contenu peut nécessiter ces trois éléments, mais leur format et leur public cible diffèrent.

Pour choisir entre les approches techniques, posez des questions pratiques au lieu de chercher un marqueur universel unique :

• L’outil de création produira-t-il des informations de provenance structurées, ou l’équipe devra-t-elle documenter l’origine dans un autre système ?
• La modification et l’exportation préserveront-elles un dossier signé, et une personne extérieure à l’équipe pourra-t-elle vérifier le fichier publié ?
• Un filigrane apportera-t-il un signal de détection utile pour ce type de média et ce mode de diffusion ?
• Quelles informations doivent rester accessibles en interne si la version publique perd ses métadonnées ou change de format ?
• Comment le personnel décrira-t-il un dossier incomplet sans exagérer le degré de certitude concernant l’origine du fichier ?

C2PA peut être un bon choix lorsque les médias passent d’un outil à l’autre et que la vérification par des tiers est importante. La journalisation interne peut rester utile pour les décisions éditoriales qui n’ont pas leur place dans un justificatif public. Les mentions visibles restent importantes lorsqu’un public a besoin d’une explication immédiate et claire. La meilleure politique considère ces éléments comme des contrôles complémentaires ayant des fonctions distinctes, et non comme des versions concurrentes de la « preuve ».

Enfin, mettez la politique à l’épreuve d’un cas délicat avant de la considérer comme achevée : une image générée par l’IA, modifiée par une personne, convertie par un outil de publication, puis partagée sans sa légende d’origine. Quelqu’un peut-il identifier la version approuvée ? Un vérificateur peut-il consulter un éventuel dossier d’origine conservé ? La mention publique reste-t-elle compréhensible ? Que répondrait l’équipe si le dossier technique disparaissait ?

Ces questions transforment une exigence générale de provenance en décisions susceptibles d’être examinées et améliorées. Elles aident aussi l’organisation à reconnaître honnêtement les incertitudes. Une politique de provenance utile ne prétend pas rendre la tromperie impossible ; elle définit les preuves qui doivent exister, les personnes chargées de les vérifier et la manière de traiter les lacunes lorsqu’un fichier est rendu public.

La provenance requise pour les contenus générés par l’IA doit être comprise comme un ensemble d’obligations et de besoins en matière de preuves, et non comme une étiquette unique à appliquer à chaque résultat. Le cadre de transparence de l’UE rend le marquage et l’étiquetage importants pour les contenus générés par l’IA concernés, tandis que les méthodes citées par la Commission et des normes telles que C2PA permettent de préserver et de vérifier l’historique d’un média. Aucune de ces solutions ne dispense de vérifier les faits, le contexte et les droits.

Pour le prochain contenu publié par votre équipe, retracez son parcours depuis sa création jusqu’à la version que le public recevra réellement. Vérifiez quelle mention est nécessaire, quelles informations d’origine subsistent tout au long de ce parcours et ce qu’un réviseur peut contrôler. Si l’une de ces réponses n’est pas claire, améliorez cette étape avant de considérer le dossier de provenance comme complet.