CES 2026 : ce que l’engouement autour de l’IA oublie encore sur l’authenticité des images

Imatag a largement contribué à cette dynamique. Tout au long de l’événement, notre travail sur la confiance et la sécurité des images a suscité un vif intérêt, comme en témoignent de nombreuses retombées médiatiques et une reconnaissance sur la scène du CES, avec l’obtention du 1er prix dans la catégorie AI, Safety & Automation lors du pitch contest du CES 2026.

Au-delà des projecteurs, le CES a également offert un point d’observation précieux sur l’évolution de l’écosystème de l’image — et sur les angles morts qui subsistent. Plutôt que d’ajouter un énième article sur les tendances d’innovation du CES, nous partageons ici nos observations sur la manière dont l’authenticité et la protection des images sont abordées — ou encore largement négligées — dans un paysage dominé par l’IA.

1. L'IA est partout, la confiance presque nulle part

En parcourant les allées du CES, un contraste est apparu très clairement : alors que l’IA était omniprésente, les discussions autour de la confiance restaient marginales.

La génération de contenus dominait les échanges, les démonstrations et les discours. En comparaison, des sujets comme l’authenticité des images, la provenance ou encore des standards de vérification tels que C2PA étaient rarement abordés. Dans les faits, Imatag faisait partie des très rares acteurs à engager activement des conversations sur ce qu'est le C2PA, son fonctionnement et son importance. À plusieurs reprises pendant le CES, des entreprises à la recherche de solutions C2PA ou d’authenticité sont venues nous voir, car nous étions les seuls acteurs visibles à traiter ces sujets lors de l’événement.

Cela révèle un déséquilibre structurel. Le marché est actuellement optimisé pour créer plus de contenu, plus rapidement, et non pour expliquer d'où vient ce contenu ou pourquoi il faut lui faire confiance. Les questions relatives à l'origine, à la traçabilité et à la confiance sont toujours considérées comme secondaires, non pas parce qu'elles sont sans importance, mais parce que, apparemment, les conséquences de leur ignorance ne sont pas immédiates.

Pourtant, les écarts de confiance ne disparaissent pas avec le temps ; ils s'accumulent. Et lorsqu'ils apparaissent, ils ont tendance à avoir de graves conséquences.

2. Le C2PA vu par le consommateur : un problème de perception

L'une des observations les plus révélatrices du CES ne provient pas des démonstrations technologiques, mais de la façon dont les consommateurs les interprètent.

Du point de vue des consommateurs traditionnels, le Le logo Content Credentials (CR) est largement mal compris. Elle est souvent confondue avec une étiquette « générée par l'IA » et, dans de nombreux cas, interprétée comme un signal indiquant qu'une image a été créée par l'IA plutôt que comme une preuve de son authenticité.

Cela crée un paradoxe. Le mécanisme même conçu pour renforcer la confiance dans le contenu réel peut, sans contexte approprié, finir par produire l'effet inverse.

Le problème n'est ni le manque d'adoption par l'industrie ni une question de robustesse technique. Il s'agit d'une lacune en termes de pédagogie et de perception, d'un décalage entre l'intention qui sous-tend les normes d'authenticité et la façon dont elles sont lues par le public.

Sans une éducation claire sur la provenance, et lorsque les normes sont mal mises en œuvre, ils risquent de renforcer le scepticisme au lieu de le réduire. Cela met en lumière un point essentiel : le défi de la confiance n'est pas purement technologique. Elle est également cognitive et culturelle.

3. Protéger le copyright des contenus générés par IA

Un autre signal qui s'est démarqué au CES a été l'intérêt croissant des entreprises d'IA pour la protection des droits d'auteur des contenus générés par l'IA. Il s'agit d'une évolution relativement récente, qui peut être mal comprise.

La motivation n'est pas purement économique. Cela reflète une reconnaissance implicite du fait que même dans l'IA générative, il existe un processus de création humaine en amont. Les instructions, la direction artistique, les choix esthétiques, la sélection des données et l'intention façonnent tous le résultat final.

Même lorsqu'une image est générée par une machine, l'originalité réside souvent dans les décisions humaines qui façonnent la génération. Le système produit le résultat, mais la valeur créative qui mérite d'être protégée reste humaine.

4. Régulation de l’IA : non pas une ignorance, mais une indifférence organisée

En matière de réglementation, la situation observée au CES est moins liée à la méconnaissance qu'à dépriorisation délibérée. Dans toutes les régions, des cadres réglementaires existent déjà ou sont en train de prendre forme, qu'il s'agisse de la loi sur l'IA de l'UE ou des règles émergentes aux États-Unis et sur d'autres marchés. Pourtant, pour de nombreuses entreprises d'IA, ces cadres ne sont tout simplement pas une priorité aujourd'hui.

Pour les acteurs européens que nous avons rencontrés, le Loi européenne sur l'IA, n'est pas une préoccupation pressante. Les obligations relatives à l'étiquetage, à la transparence et à la traçabilité sont considérées comme des problèmes futurs. La conformité est perçue comme un obstacle dans une course axée sur la vitesse et l'innovation.

Cela se traduit par une forme de temporaire « anarchie organisée » où la capacité de construire rapidement l'emporte sur la nécessité d'expliquer clairement.

Il est peu probable que ce déséquilibre se maintienne. La réglementation ne remplacera pas l'innovation, mais elle définira de plus en plus les conditions dans lesquelles elle fonctionne.

Les entreprises qui anticipent cette évolution de manière structurelle, au lieu d'y répondre de manière défensive, seront mieux positionnées à mesure que le marché arrivera à maturité.

5. Les images synthétiques : un nouvel usage

Une autre évolution importante observée au CES concerne l’usage des images synthétiques.

De plus en plus, les images ne sont plus créées pour être vues par des humains. Elles sont générées pour servir des machines. Dans de nombreux cas, leur rôle est opérationnel plutôt que visuel.

Un exemple clair vient du secteur automobile, où des entreprises génèrent des images synthétiques de conducteurs fatigués ou distraits afin d’entraîner des systèmes de détection. Ces situations sont difficiles, coûteuses ou dangereuses à capturer à grande échelle dans le monde réel. Les images synthétiques rendent cet entraînement possible.

Un second exemple concerne les usages liés à la défense et à la sécurité. Certains systèmes sont entraînés à partir d’images synthétiques d’avions ou d’équipements militaires, rarement accessibles, classifiés ou tout simplement absents des bases de données existantes. Ici, l’image ne représente pas la réalité : elle permet l’analyse et la détection.

Dans ces contextes, les images sont des outils. Cette évolution déplace le débat du « vrai ou faux » vers une question plus pertinente : dans quel but cette image a-t-elle été créée ?

6. Confiance publique et protection privée : deux faces d’un même enjeu

Malgré l'attention portée à l'authenticité et à la désinformation, une réalité demeure inchangée : les entreprises ont toujours un besoin pressant et immédiat de protéger leurs images.

Les préoccupations liées à la redistribution non autorisée, aux fuites internes ou à la perte de contrôle des actifs visuels continuent de générer une demande très concrète. Il ne s’agit pas de débats théoriques ou éthiques, mais de risques opérationnels auxquels les entreprises sont confrontées au quotidien.

Cela met en lumière un point simple. L'économie de l'image est façonnée non seulement par la confiance du public, mais aussi par des enjeux de responsabilité, de conformité et de contrôle. La protection interne des images et la construction de la confiance externe ne sont pas des priorités concurrentes. Elles répondent au même problème fondamental, sous des angles différents.

Notre conclusion : transformer les angles morts en infrastructures

Prises ensemble, ces observations du CES 2026 mettent en évidence un problème commun. Les images sont au cœur des systèmes d'IA, de la confiance du public et des risques commerciaux, mais les mécanismes permettant de garantir leur origine, leur intégrité et leur utilisation restent sous-développés.

C'est précisément là qu'intervient la technologie d'Imatag. En intégrant la provenance, l'authenticité et la protection directement dans les images, Imatag répond aux défis auxquels le marché commence à peine à faire face, qu'il s'agisse de la confiance à grande échelle, de la préparation réglementaire ou du contrôle opérationnel.

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