Lorsqu’un thérapeute observe une image, son attention se porte généralement sur sa signification : ce qu’elle montre, ce qu’elle suscite, et la manière dont elle s’inscrit dans l’histoire du patient. Jusqu’à récemment, il était également possible de supposer que la majorité des images renvoyaient à une réalité. Avec l’essor des images générées par l’IA, cette hypothèse devient moins certaine. De nouveaux outils, tels que le système de vérification d’images d’OpenAI, permettent désormais d’examiner l’origine des images et d’identifier si elles ont été produites par une IA.
Cet outil permet de télécharger une image afin de détecter la présence de signaux invisibles associés aux systèmes d’IA, tels que des métadonnées ou des filigranes numériques. Ces éléments peuvent indiquer qu’une image a été générée à l’aide d’outils comme ChatGPT ou d’API associées. Pour les cliniciens, l’enjeu ne réside pas tant dans la technologie elle-même que dans l’acquisition d’un réflexe : s’interroger sur la fiabilité de l’origine d’une image.
Sur le plan pratique, l’utilisation de cet outil est simple et ne nécessite pas de compétences techniques. Il suffit d’accéder à la page de vérification, de télécharger l’image à analyser, idéalement après l’avoir recadrée pour n’en conserver que le contenu principal, notamment lorsqu’elle provient d’une capture d’écran. L’outil analyse ensuite le fichier et recherche des signatures connues associées à la génération par IA. Il indique si ces signaux sont présents. Si tel est le cas, l’image a probablement été générée par une IA ; dans le cas contraire, l’incertitude demeure et la prudence reste de mise. Cette procédure ne prend que quelques instants et peut être intégrée aux pratiques de vérification courantes.
Dans la pratique clinique quotidienne, les images sont utilisées à des fins variées : psychoéducation, évaluation, ou encore exercices thérapeutiques. Lorsque l’on suppose qu’une image est authentique, la manière d’y répondre peut différer de celle adoptée si son origine artificielle est connue. Il devient donc essentiel de marquer un temps d’arrêt et de réflexion, en particulier lorsque l’image contribue à la compréhension clinique ou au traitement émotionnel.
Du point de vue des processus cognitifs, cette évolution invite à ralentir. Face à une image, nous avons tendance à nous appuyer sur des impressions rapides, surtout lorsqu’elle paraît familière ou réaliste. Or, les images générées par l’IA peuvent être extrêmement convaincantes. Les outils de vérification permettent de passer d’une impression immédiate à une analyse plus réfléchie et critique.
Des implications existent également pour l’apprentissage. Les étudiants et les jeunes thérapeutes utilisent fréquemment des supports visuels pour soutenir la mémorisation et la compréhension. Si une image s’avère ultérieurement artificielle, cela peut générer de la confusion ou altérer la confiance. La connaissance de ces outils de vérification favorise une posture plus équilibrée, combinant curiosité et esprit critique.
Dans le champ de la recherche, les enjeux sont encore plus marqués. Les disciplines reposant sur l’analyse d’images, notamment en médecine ou en rééducation, nécessitent des données fiables. L’utilisation d’images générées par l’IA sans identification explicite peut compromettre la qualité des travaux. Les outils de vérification contribuent à de meilleures pratiques, sans toutefois se substituer à une démarche rigoureuse.
Il est également essentiel de reconnaître les limites de ces outils. Toutes les images générées par l’IA ne comportent pas de signaux détectables, et toutes les images authentiques ne sont pas aisément vérifiables. Un outil peut suggérer une origine artificielle sans pouvoir en expliquer précisément les modalités. Il convient donc de les utiliser comme des aides, et non comme des preuves définitives.
En pratique clinique, des questions éthiques émergent naturellement. Lorsqu’un thérapeute utilise une image générée par l’IA, doit-il en informer le patient ? Dans la plupart des cas, la transparence contribue à maintenir la relation de confiance. Même si l’image est pertinente, son origine reste une information significative. L’expliciter peut renforcer, plutôt que fragiliser, l’alliance thérapeutique.
La responsabilité demeure celle du clinicien ou du chercheur. Les outils peuvent assister, mais ne remplacent pas le jugement professionnel. Cela implique de réfléchir à l’usage des images, de vérifier leur origine lorsque nécessaire, et d’en expliciter les conditions d’utilisation. Cela suppose également d’être attentif aux biais potentiels ou aux contenus trompeurs produits par les systèmes d’IA.
À mesure que ces technologies se diffusent, les cliniciens et les chercheurs devront s’y adapter sans se laisser submerger. L’enjeu n’est pas de devenir expert en IA, mais de rester attentif et réflexif. En combinant des outils de vérification simples avec un jugement clinique rigoureux, il est possible d’utiliser les images de manière à la fois efficace et responsable.
À l’avenir, ces outils pourraient devenir aussi courants que la vérification des sources ou des références. Ils rappellent que, dans un environnement numérique, voir ne signifie pas nécessairement savoir. Ce qui demeure essentiel est notre capacité à réfléchir, à questionner et à prendre des décisions éclairées au service des personnes accompagnées.
Pour accéder à l’outil de vérification : https://openai.com/research/verify/