ANALYSE

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Provenance des contenus générés par l’IA : documenter l’origine sans la confondre avec une licence
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Provenance des contenus générés par l’IA : documenter l’origine sans la confondre avec une licence

Un processus pour documenter la création, les modifications et la publication d’une image, d’une vidéo ou d’un fichier audio, et interpréter avec prudence les justificatifs de provenance.

29 sept. 2026
Effets sonores générés par IA ou issus d’une bibliothèque : comment évaluer Stable Audio 3.0 avant de l’intégrer
COMPARATIVA

Effets sonores générés par IA ou issus d’une bibliothèque : comment évaluer Stable Audio 3.0 avant de l’intégrer

Un protocole pour comparer Stable Audio 3.0 à des effets provenant d’une bibliothèque sous licence, sans confondre un échantillon impressionnant avec un flux de travail fiable. Avec des critères d’écoute, de temps, de montage et de droits.

26 sept. 2026
Vidéo générative en production : comment valider la continuité entre plans, actions et objets avant de publier ou de monter une séquence
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Vidéo générative en production : comment valider la continuité entre plans, actions et objets avant de publier ou de monter une séquence

Un plan généré peut sembler convaincant pris isolément tout en devenant inutilisable lorsqu’il est monté avec d’autres. Ce guide propose un protocole pour évaluer la continuité visuelle, spatiale et narrative dans des séquences de vidéo générative, en assurer la traçabilité et décider quels clips sont approuvés, lesquels nécessitent une intervention et lesquels doivent être écartés.

23 sept. 2026
Édition localisée d’images par IA : comment vérifier que le modèle ne modifie que ce qui est demandé et préserve le reste de l’actif
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Édition localisée d’images par IA : comment vérifier que le modèle ne modifie que ce qui est demandé et préserve le reste de l’actif

Une édition générative utilisable en production ne se valide pas uniquement parce que le changement demandé semble correct. Ce guide propose de traiter chaque retouche comme un contrat de préservation : définir ce qui peut changer, ce qui doit être maintenu, comment le mesurer et à quel moment exiger une revue humaine.

23 sept. 2026
Voix synthétiques en production : démontrer le consentement, contrôler la ressemblance et retirer une voix sans perdre la traçabilité
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Voix synthétiques en production : démontrer le consentement, contrôler la ressemblance et retirer une voix sans perdre la traçabilité

Utiliser une voix synthétique de manière responsable exige davantage qu’une case à cocher ou une démonstration convaincante. Ce guide propose un système opérationnel pour relier chaque audio à une autorisation précise, maîtriser le risque de ressemblance avec des personnes identifiables, informer lorsque cela est nécessaire et retirer des actifs lorsque les conditions d’utilisation évoluent.

22 sept. 2026
Provenance des images et vidéos avec l’IA : quand une crédential C2PA constitue une preuve — et quand ce n’est pas le cas
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Provenance des images et vidéos avec l’IA : quand une crédential C2PA constitue une preuve — et quand ce n’est pas le cas

Les crédentials C2PA peuvent apporter des éléments cryptographiquement vérifiables sur les déclarations de provenance et les transformations d’un fichier. Elles ne démontrent pas, à elles seules, qu’une image est vraie, qu’elle peut être réutilisée légalement ou que les personnes représentées y ont consenti. Ce guide propose une méthode pour évaluer, conserver et communiquer ces éléments sans exagérer les conclusions qu’ils permettent de tirer.

22 sept. 2026