L’intelligence artificielle peut désormais fabriquer une vidéo, un audio ou un document si réalistes qu’un juge pourrait s’y méprendre. Pire encore : leur seule existence permet de récuser une vraie preuve en la disant truquée. La justice entre dans l’ère du doute généralisé.
Et si la vidéo qui vous innocente — ou qui vous accuse — était fausse? Et si la vraie était écartée parce qu’on la croit fausse? C’est le double piège des hypertrucages (les « deepfakes ») : le faux pris pour vrai, le vrai rejeté comme faux.
Le problème : la preuve audiovisuelle vacille
Le phénomène n’est plus marginal. Les incidents liés aux hypertrucages seraient passés d’environ 500 000 en 2023 à plus de 8 millions en 2025. Et l’œil humain ne suit pas : une synthèse de 22 études (2024) conclut que les gens distinguent un faux d’une vraie vidéo avec à peine 63 % d’exactitude — pire sur les images de faible résolution, comme la plupart des caméras de surveillance.
Les juristes Bobby Chesney et Danielle Citron ont nommé le danger le plus insidieux : le « dividende du menteur ». Certains exploiteront le scepticisme ambiant pour contester l’authenticité de documents bien réels qui les mettent en cause. Au Québec, un document technologique doit voir son intégrité établie pour faire preuve (Loi concernant le cadre juridique des technologies de l’information; Code civil). Mais comment, quand le faux est parfait? Plusieurs analyses québécoises le constatent : le droit canadien n’a pas rattrapé la technologie, laissant un vide en matière d’encadrement. Les hypertrucages servent aussi à d’autres fins — fraude, atteintes à la réputation, images intimes non consensuelles —, où l’adaptation du Code criminel fait débat.
Ce qu’on essaie déjà
Deux paris complémentaires. D’un côté, des logiciels de détection qui scrutent les détails infimes d’un montage, hors de portée des sens humains. De l’autre, la provenance : la norme ouverte C2PA (Content Credentials) attache au fichier, dès sa création, un registre signé cryptographiquement — appareil, logiciel, modifications, recours à l’IA. Des fabricants d’appareils photo (Sony, Canon, Nikon) signent désormais leurs images à la prise de vue, et des filigranes comme SynthID s’y ajoutent. C’est, en quelque sorte, un passeport numérique de la preuve.
La technologie, et comment elle s’adapte
La détection cherche le faux après coup; la provenance certifie le vrai en amont, et rend toute altération postérieure détectable. Sur papier, le tandem pourrait redonner aux tribunaux une chaîne d’authenticité fiable.
Les obstacles — le cœur du problème
La détection perd la course. Les modèles génératifs progressent plus vite que les détecteurs : une approche purement « détective » est, de l’aveu général, une bataille perdue d’avance.
La provenance prouve l’origine, pas la vérité. C2PA n’établit pas qu’un contenu est authentique : il enregistre une déclaration, dont la véracité dépend de l’honnêteté du signataire. L’exemple canonique : un appareil photo peut signer, en toute validité, la photo d’un écran affichant un hypertrucage. Le certificat sera valide; le contenu, faux.
Des signaux fragiles. Les plateformes comme WhatsApp, iMessage ou Facebook réencodent les fichiers et effacent silencieusement ces certificats. Le vrai perd alors son passeport, sans laisser de trace.
Aucune méthode ne suffit seule. Le constat de l’industrie est sans détour : selon un rapport de Microsoft (février 2026), ni la provenance, ni le filigrane, ni l’empreinte numérique ne peuvent à elles seules empêcher la tromperie. Un score de détecteur doit être traité comme un indice, jamais comme un verdict.
Et la charge de la preuve? Qui doit démontrer qu’une vidéo est authentique — et selon quel standard? Le droit ne l’a pas encore tranché. Aux États-Unis, une règle de preuve dédiée au contenu généré par machine n’entrerait pas en vigueur avant la fin de 2027; le Québec et le Canada accusent un retard semblable.
L’état des preuves
Les outils aident, mais ni ne rattrapent la falsification, ni ne prouvent à eux seuls l’authenticité. Des tribunaux ont déjà écarté de fausses pièces; reste le risque qu’un faux convaincant passe, ou qu’une preuve réelle soit injustement mise en doute. Le véritable correctif n’est pas un détecteur miracle : c’est une discipline renouvelée d’authentification — expertise judiciaire, chaîne de possession, faisceau d’indices et jugement humain combinés — et des règles claires sur qui doit prouver quoi.
L’ère des hypertrucages ne se contente pas de multiplier les mensonges : elle corrode notre confiance dans la preuve elle-même. Tant que le droit n’aura pas nommé qui porte le fardeau et selon quel standard, l’adage « voir, c’est croire » ne tiendra plus dans une salle d’audience. Ce texte fait partie de notre dossier L’IA et la justice québécoise.
Cet article est à jour au 19 juin 2026 et sera révisé au fil des décisions et des déploiements.
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Références
- Laboratoire de cyberjustice, Université de Montréal. (2025, 2 octobre). Deepfakes et scepticisme : la fin de la preuve audiovisuelle? cyberjustice.ca
- Spunt & Carin. (2025, 25 septembre). IA, Deepfakes : comment les juges québécois traitent les preuves générées par la technologie en 2025. spuntcarin.com
- Université de Sherbrooke. Les hypertrucages ou « deepfakes » en droit canadien : exemples de l’inadéquation du droit. usherbrooke.scholaris.ca
- Robichaud-Durand, S. (2023). L’hypertrucage : analyse du phénomène des « deepfakes » et recommandations. Lex Electronica, 28(4). lexelectronica.openum.ca
- Coalition for Content Provenance and Authenticity. What is C2PA? Content Provenance Explained. c2paviewer.com
- IntelliSee. (2026). Surveillance Footage on Trial : Content Provenance, the Deepfake Authentication Gap, and Proposed Federal Rule 707. intellisee.com
- AI Buzz. (2026). AI Watermarking vs Fingerprinting vs C2PA (citant le rapport Microsoft, février 2026). aibuzz.blog
