Épisode 1512 : Pendant très longtemps, une image était une preuve. Une vidéo, encore davantage.
On pouvait bien sûr recadrer une photo, manipuler un montage, sortir une séquence de son contexte… mais fabriquer de toutes pièces une vidéo crédible d’une personnalité politique demandait du temps, des compétences et de l’argent.
Ce monde-là est terminé.
Aujourd’hui, quelques prompts suffisent pour fabriquer une photographie crédible d’une manifestation qui n’a jamais existé. Quelques minutes permettent d’imiter une voix. On put remplacer un visage dans une vidéo, créer un faux reportage télévisé, une fausse une de journal ou faire dire à une personnalité politique quelque chose qu’elle n’a jamais prononcé.
Et l’enjeu n’est même plus seulement la qualité du faux.
L’AFP le résumait déjà en 2025 : l’intelligence artificielle rend la désinformation plus massive, plus facile à produire et moins coûteuse.
Mais à six mois de la présidentielle française de 2027, une deuxième mutation est peut-être encore plus importante.
Le problème n’est plus simplement :
« Est-ce que cette image est fausse ? »
Le problème est devenu :
« Pourquoi est-ce cette image que TikTok, X, Facebook, Instagram ou YouTube viennent de me montrer ? Qui l’a mise en circulation ? Pourquoi est-elle devenue virale ? Et comment un média peut-il rétablir les faits alors que le faux a déjà plusieurs millions de vues ? »
Bref : le sujet des deepfakes est devenu un sujet Social Media.
Et derrière la bataille du vrai et du faux se joue désormais une bataille beaucoup plus profonde : celle de la confiance.
1. Ces dernières semaines nous donnent déjà un aperçu de ce qui nous attend
Avant même de parler de présidentielle 2027, regardons simplement ce qui vient de se passer.
Le 17 octobre : quand le vrai et le faux arrivent dans le même feed
Le 17 octobre 2026, la France connaît une journée de manifestations particulièrement violente par endroits.
Et sur les réseaux sociaux, c’est un déluge d’images.
Certaines sont parfaitement authentiques.
Reuters filme des incendies, des pillages et des véhicules en feu à Paris.
Mais d’autres contenus racontent une histoire différente.
Une vidéo montrant un camion de pompiers incendié par des manifestants circule notamment dans le contexte de la mobilisation.
Et c’est là qu’il faut faire très attention à la mécanique de la désinformation.
Un camion de marins-pompiers a effectivement été attaqué, pillé puis incendié à Marseille.
Mais cela s’est produit le 1er octobre, pendant les blocages lycéens, plus de deux semaines avant la manifestation du 17 octobre.
Voilà un premier enseignement important.
Une fake news n’a même pas besoin d’être fabriquée par IA.
Il suffit parfois de prendre une vraie vidéo…
…et de changer sa date.
Son lieu. Son contexte. Ou la personne que l’on accuse.
Et elle devient une fausse information.
En parallèle, des contenus réellement fabriqués grâce à l’IA explosent.
L’AFP documente une image montrant un couple d’octogénaires prétendument dépouillé, une vue spectaculaire de Paris en flammes, un drapeau palestinien au sommet de la tour Eiffel ou encore plusieurs images d’un manifestant déguisé en Panthère rose.
Certaines images partent d’ailleurs de véritables photographies de presse avant d’être transformées par IA : la fameuse Panthère rose a par exemple été incrustée dans des clichés réels pris lors d’autres événements.
Le Monde décrit ainsi un espace informationnel où se retrouvent simultanément des vidéos authentiques, invérifiables, anciennes, détournées et générées par IA.
Et voilà ce que voit l’utilisateur :
une vidéo. Puis une autre. Puis une autre. Toutes dans le même feed. Toutes avec le même bouton « Partager ».
Le faux ne remplace donc plus forcément le réel.
Il vient se glisser au milieu du réel.
Et au Brésil, on commence carrément à ajouter des gens qui n’existent pas aux images politiques
Autre exemple fascinant, ces derniers jours, autour de la campagne présidentielle brésilienne de Flávio Bolsonaro.
Des comptes ont repris de véritables vidéos de rassemblements politiques et ont utilisé l’IA pour y insérer des personnages féminins entièrement artificiels.
Dans certains cas, le personnage généré apparaît au milieu d’une véritable foule.
Dans d’autres, il est placé directement à côté de Flávio Bolsonaro.
L’agence de fact-checking Lupa a retrouvé la vidéo originale et la version transformée : dans l’une d’elles, l’avatar généré par IA remplace même une personne réellement présente dans la scène. Ces vidéos avaient cumulé plus de 45 millions de vues au 20 octobre.
Important : cela ne signifie pas que la campagne Bolsonaro a fabriqué ces personnages. L’enquête de Lupa relie ces vidéos à des comptes utilisant ces avatars notamment pour attirer des abonnés et vendre du contenu.
En revanche, la campagne officielle de Flávio Bolsonaro utilise elle aussi massivement l’IA dans sa communication.
Lupa a analysé plus de 350 visuels mis à disposition sur un site lié à sa campagne : environ 40 % avaient été produits avec de l’IA, et une partie n’était pas signalée comme telle.
On arrive donc dans une situation assez vertigineuse.
Une vraie campagne. Un vrai candidat. Un vrai meeting. De vraies personnes.
Et, au milieu… des gens qui n’existent pas.
Voilà probablement la meilleure porte d’entrée pour notre sujet.
Parce que demain, pendant la présidentielle française, nous ne serons pas uniquement confrontés à des vidéos 100 % fabriquées.
Nous aurons du vrai modifié.
Du vrai détourné. Du faux incrusté dans du vrai.
Des images authentiques accompagnées de fausses légendes. Des voix clonées. Des faux médias. Des vrais médias imités.
Et tout cela circulera exactement au même endroit.
2. En 2027, la désinformation n’est déjà plus un risque théorique
Et justement, la présidentielle française est déjà concernée.
Le 21 octobre 2026, Franceinfo rapportait que VIGINUM avait identifié plus d’une centaine d’opérations d’ingérence numérique étrangère visant la présidentielle de 2027.
Plusieurs personnalités politiques françaises ont notamment été ciblées par de fausses vidéos attribuées à des réseaux prorusses.
Une autre technique consiste à imiter les codes graphiques des médias.
Faux reportages. Fausses unes. Faux bandeaux Breaking News. Faux logos. Faux journalistes.
Et ça change beaucoup de choses.
Parce que l’objectif n’est plus simplement de fabriquer une information fausse.
On détourne le capital de confiance du média.
Le média devient malgré lui une matière première de la désinformation.
Logo, typographie, bandeau télé, voix d’un journaliste : tout ce qui servait à identifier une source fiable devient reproductible.
C’est une forme de hacking de la confiance.
Et cela arrive au moment où cette confiance est déjà fragilisée.
Dans les données 2026 du Reuters Institute, tous marchés confondus, la confiance dans l’information se situe à 37 %, tandis que 62 % des personnes interrogées se disent préoccupées par la désinformation en ligne.
3. La vraie arme n’est pas forcément le deepfake : c’est l’algorithme
Une fausse vidéo enregistrée sur un ordinateur n’influence personne.
Pour devenir politiquement efficace, elle doit circuler.
Et aujourd’hui, cette circulation est organisée par les systèmes de recommandation des plateformes.
Le précédent roumain est particulièrement intéressant.
VIGINUM a étudié l’élection présidentielle roumaine de 2024 et les méthodes utilisées sur TikTok : promotion artificielle de contenus, manipulation des systèmes de recommandation et instrumentalisation d’influenceurs.
Ce qui compte n’est donc plus uniquement le contenu.
C’est son mode de diffusion.
Qui publie ? Quels comptes relaient ? À quel moment ? Ces comptes sont-ils coordonnés ? Comment le contenu arrive-t-il dans les recommandations ?
Une opération n’a même pas nécessairement besoin d’un faux extraordinairement crédible.
Elle peut surtout créer l’impression qu’un sujet est partout.
Cent comptes publient. Les commentaires arrivent. Quelques créateurs reprennent. L’algorithme détecte de l’engagement. Il recommande davantage.
Puis de véritables internautes commencent à partager.
Et une opération artificielle devient progressivement une conversation organique.
La manipulation de l’information devient une manipulation de la popularité.
4. Et les outils de détection ne vont pas tout résoudre
On pourrait imaginer un antivirus du deepfake.
On donne une vidéo à une machine.
Elle répond :
VRAI.
ou
FAUX.
Malheureusement, ça ne fonctionne pas aussi simplement.
Le Reuters Institute et WITNESS ont testé plusieurs détecteurs accessibles au public.
Leur conclusion : ces outils peuvent fournir un indice, mais ils ne peuvent pas constituer seuls une méthode de vérification.
Il faut les combiner avec de l’OSINT : recherche d’image inversée, géolocalisation, recherche de la source originale, analyse des ombres, comparaison avec d’autres images…
Et les réseaux sociaux compliquent encore la tâche.
Une vidéo uploadée sur TikTok, Instagram ou X est compressée.
Elle est parfois téléchargée. Recadrée. Réencodée. Screenshotée. Repostée.
Or ces transformations peuvent perturber les détecteurs.
Le Reuters Institute montre même qu’en modifiant légèrement un célèbre deepfake de Barack Obama, un détecteur a fini par conclure qu’il ne s’agissait pas d’un deepfake.
Le paradoxe est magnifique :
l’endroit où nous avons le plus besoin de vérifier les contenus est précisément celui où leur circulation détruit progressivement les traces permettant de les authentifier.
5. Alors, comment un média peut-il encore garantir l’information ?
C’est peut-être ici qu’il faut changer la question.
Un média ne peut pas garantir qu’aucun faux ne circulera.
Il ne peut pas davantage garantir qu’un logiciel détectera tous les deepfakes.
En revanche, il peut garantir une méthode.
D’où vient cette vidéo ?
Qui l’a publiée en premier ?
Existe-t-il d’autres images ?
Peut-on géolocaliser la scène ?
Retrouver le fichier original ?
Identifier les personnes ?
Comparer avec des images prises au même moment ?
Contacter un témoin ?
Dans un environnement où l’image elle-même n’est plus une preuve suffisante, la valeur du média se déplace.
Elle n’est plus seulement :
« Regardez cette vidéo. »
Elle devient :
« Voilà pourquoi nous savons que cette vidéo est authentique. »
Et là, il y a peut-être une énorme opportunité Social Media.
Faire de la vérification elle-même un contenu.
Montrer la recherche inversée.
Comparer les images.
Afficher Google Maps.
Montrer les incohérences.
Retracer la première publication.
Faire apparaître la timeline.
Bref : transformer la méthode journalistique en format Social Media.
6. Le fact-checking reste indispensable… mais il doit courir derrière le faux
En 2025, l’AFP a produit 6 855 articles de fact-checking.
Et les contenus liés à l’intelligence artificielle représentaient déjà 11 % de sa production, soit son premier grand sujet de vérification.
Le problème est temporel.
Quand le fact-check arrive, le faux a déjà circulé.
Il a déjà provoqué l’émotion.
Il a déjà parfois accumulé plusieurs millions de vues.
Une enquête publiée sur un site média trois heures après qu’un faux a explosé sur TikTok ne combat pas à armes égales.
Le fact-check doit donc lui aussi devenir :
un Reel,
un TikTok,
un Short,
un carousel,
une story,
un contenu WhatsApp facilement transférable.
Les médias doivent être capables de produire la correction dans le langage et dans les espaces où circule le faux.
7. Et si la meilleure arme intervenait avant la fake news ?
C’est la logique du prebunking.
Plutôt que d’attendre qu’une rumeur arrive pour la corriger, on apprend auparavant au public les techniques de manipulation qu’il risque de rencontrer.
Par exemple :
« Pendant la campagne, vous allez probablement voir de faux extraits de JT. Voilà comment les reconnaître. »
« Méfiez-vous des vidéos dont personne ne retrouve la publication originale. »
« Une vraie vidéo peut être accompagnée d’une fausse date. »
Et ce dernier exemple est justement celui du camion de pompiers.
La revue académique commandée par VIGINUM consacre une partie importante à ces stratégies d’inoculation.
Les plateformes peuvent elles aussi intervenir.
Ajouter de la friction avant le partage.
Afficher plus clairement la source.
Signaler un contenu synthétique.
Demander si l’article a réellement été ouvert.
Parce que la bataille informationnelle se joue aussi dans le design d’un bouton Partager.
8. Les médias vont devoir travailler avec les créateurs
Autre changement majeur : les journalistes ne sont plus les seuls intermédiaires de l’information.
YouTubeurs.
TikTokeurs.
Streamers.
Podcasteurs.
Comptes militants.
Créateurs spécialisés dans l’actualité.
Ils participent eux aussi à l’espace médiatique.
Et pendant une présidentielle, les candidats iront directement dans ces espaces.
Une stratégie de protection de l’information ne peut donc plus concerner uniquement les rédactions.
Il faut donner aux créateurs :
des formations,
des outils de vérification,
des contacts avec les fact-checkers,
des ressources facilement accessibles,
des réflexes avant publication.
Parce qu’un créateur qui vérifie une information avant de la partager peut éviter que le fact-check soit nécessaire deux heures plus tard.
9. Les plateformes deviennent une infrastructure démocratique
C’est aussi pour cela que l’Union européenne ne considère plus les plateformes uniquement comme des entreprises technologiques.
L’AI Act prévoit des obligations de transparence pour certains contenus générés ou manipulés, notamment les deepfakes.
Le Digital Services Act oblige les très grandes plateformes à analyser et limiter les risques systémiques concernant notamment le débat civique et les élections.
Le European Democracy Shield ajoute encore une couche avec la protection de l’espace informationnel, des élections, des médias et le développement de la media literacy.
Pourquoi ?
Parce que les plateformes ne sont plus simplement des endroits où l’on discute de politique.
Elles constituent une partie de l’infrastructure du débat politique.
Les algorithmes déterminent ce qui devient visible.
Les créateurs déterminent qui devient audible.
Les interfaces déterminent ce qui devient partageable.
Et l’IA permet maintenant de fabriquer à très grande vitesse la matière qui circule dans cette infrastructure.
Conclusion — Le pire scénario n’est pas que nous croyions tout. C’est que nous ne croyions plus rien.
Et c’est finalement ici que se trouve peut-être le véritable sujet.
Quand on parle des deepfakes, on imagine toujours le même scénario :
une vidéo extrêmement réaliste apparaît.
Tout le monde la croit.
Et elle influence une élection.
Mais le risque le plus profond est peut-être presque inverse.
À force de savoir que tout peut être fabriqué… nous pouvons finir par douter de tout.
Une vraie photographie ?
« C’est sûrement de l’IA. »
Un véritable enregistrement ?
« La voix a probablement été clonée. »
Une vidéo gênante ?
« Deepfake. »
Et cette question du doute généralisé nous ramène à Hannah Arendt.
Dans un entretien accordé au journaliste Roger Errera dans les années 1970, la philosophe réfléchit aux conséquences du mensonge permanent dans les systèmes politiques.
Et elle formule cette idée devenue extrêmement célèbre :
« Quand tout le monde vous ment en permanence, le résultat n’est pas que vous croyez ces mensonges mais que plus personne ne croit plus rien. Un peuple qui ne peut plus rien croire ne peut se faire une opinion. Il est privé non seulement de sa capacité d’agir mais aussi de sa capacité de penser et de juger. Et avec un tel peuple, vous pouvez faire ce que vous voulez. »
C’est peut-être ça, le vrai danger du deepfake. Pas seulement que nous prenions le faux pour le vrai.
Mais que nous finissions par prendre le vrai pour quelque chose dont on ne peut jamais être certain.
Et dans cet environnement-là, le rôle d’un média change.
Il ne peut plus simplement demander :
« Croyez-nous. »
Il doit être capable de dire :
« Voilà comment nous le savons. »
Montrer ses sources.
Montrer ses méthodes.
Montrer ses vérifications.
Expliquer ce qui est certain.
Expliquer aussi ce qui ne l’est pas encore.
Parce qu’à l’heure de l’intelligence artificielle, la valeur d’un média ne sera peut-être plus seulement de nous apporter des informations.
Elle sera de préserver quelque chose d’encore plus fondamental : un espace commun dans lequel nous pouvons toujours nous mettre d’accord sur ce qui est réel.
