Les images générées par IA comportent souvent des défauts subtils qui trahissent leur origine artificielle. Ces imperfections peuvent se situer au niveau des visages, des mains ou des textures, et elles aident les utilisateurs à déterminer si une image a été créée par un algorithme plutôt que par un humain. Des outils gratuits comme Circle to Search peuvent faciliter la détection des images générées par IA, mais leur prolifération croissante sur des plateformes comme les fils d’actualité, Google Images, Pinterest ou les publicités rend plus difficile la distinction entre le réel et le faux. Le terme « slop IA » (IA slop) est parfois utilisé pour décrire le volume important de contenus générés par IA de faible qualité, et à mesure que les modèles génératifs s’améliorent, le défi pour identifier les fausses images devrait s’accentuer. Des plateformes comme Google ont lancé des générateurs d’images avancés, tels que Gemini 3 et Nano Banana Pro, capables de produire des images très réalistes en un temps record. Cependant, cette avancée soulève des questions sur la fiabilité des contenus en ligne. Un indice courant pour repérer les images générées par IA réside dans les textes déformés. Les premiers générateurs d’images par IA avaient du mal à rendre les textes de manière claire, et cette faille reste un moyen fiable de détecter les faux. Si le texte d’une image apparaît déformé, illisible ou absurde, il y a de fortes chances qu’il s’agisse d’une création artificielle. Bien que les modèles d’IA se soient améliorés, notamment avec des outils comme Google Gemini, ils commettent encore des erreurs. Par exemple, en utilisant une capture d’écran de ChatGPT avec des instructions détaillées pour son placement sur une tablette, puis en superposant un fond vert et un logo, le texte obtenu était légèrement décalé, trahissant une image générée par IA. Un autre signe révélateur est la présence de membres en trop ou manquants. Les modèles d’IA peinent souvent à générer des personnages avec 10 doigts ou à fusionner correctement les doigts, ce qui entraîne des incohérences anatomiques. Vérifier les anomalies comme des membres supplémentaires, des cous ou des torses anormalement longs ou courts, ou encore s’assurer que le nombre de narines est correct peut aider à identifier les images générées par IA. Des exemples issus de Midjourney montrent des images avec neuf doigts ou des articulations de doigts enfoncées, typiques des erreurs commises par l’IA. Une apparence hyperréaliste mais étrange peut également indiquer un contenu généré par IA. Les visages peuvent avoir un regard vide, des yeux vitreux ou brillants, ou des pupilles mal alignées. La peau peut paraître trop lisse, et les cheveux trop clairsemés. L’utilisation d’outils d’IA pour retoucher des photos peut donner des résultats irréalistes, comme une peau sans pores ou des yeux semblables à ceux d’un cerf. Ces éléments suggèrent une intervention de l’IA. L’essor des contenus générés par IA a poussé de nombreuses petites entreprises à recourir à l’IA pour créer des logos, des menus ou des photos de plats. Ces images apparaissent souvent trop parfaites, avec des assiettes d’une propreté irréaliste et aucune imperfection visible. Par exemple, un restaurant mexicain a utilisé un logo généré par IA représentant une lunette de visée sur un burrito. Les images présentant des éléments chaotiques, comme des textures étranges et répétitives, des arrière-plans trop intenses ou des ombres impossibles, peuvent aussi être des signes de génération artificielle. Ces images ressemblent souvent à celles produites par un moteur de jeu vidéo, avec des éléments visuels qui semblent submerger le spectateur. Un manque de détails ou des images trop lisses peuvent également trahir une création par IA. Les images générées par IA peuvent perdre en texture et en précision, donnant l’impression d’illustrations plutôt que de vraies photographies. Par exemple, des photos historiques colorisées et restaurées par IA peuvent perdre leur composition originale, laissant apparaître des surfaces lisses dépourvues de détails. Des détecteurs d’images par IA gratuits, comme Circle to Search et Google Lens de Google, peuvent aider à identifier ces contenus. Ces outils permettent de repérer des filigranes comme SynthID et fournissent des informations contextuelles. Cependant, ils ne sont pas infaillibles, et des faux sophistiqués peuvent échapper à leur détection. Le New York Times a testé plusieurs outils de détection d’IA et a constaté que certains identifiaient à tort des images générées par IA comme authentiques.