Études / S3
Les marques de provenance de l'IA survivent-elles aux chaînes de traitement courantes d'image, de vidéo et d'audio ?
Résumé
Le règlement sur l'intelligence artificielle de l'UE (Art. 50(2)), la loi californienne sur la transparence de l'IA (SB 942, modifiée par AB 853) et la norme chinoise GB 45438-2025 exigent que les médias synthétiques portent des marques lisibles par machine. En pratique, il s'agit d'un manifeste C2PA dont les actions déclarent un digitalSourceType IPTC (trainedAlgorithmicMedia), du même terme IPTC en XMP (Iptc4xmpExt:DigitalSourceType) et du champ XMP chinois TC260:AIGC.
Nous avons monté un laboratoire local reproductible : 23 fichiers de test synthétiques (JPEG, PNG, WebP, MP4, M4A, WAV, MP3) signés avec le certificat de test de c2patool, plus un échantillon C2PA public. Nous les avons soumis à 41 transformations dans Pillow, sharp/libvips (y compris une réplique exacte de l'optimiseur de next/image), ImageMagick, ExifTool et ffmpeg, ce qui a donné 154 sorties et 474 observations sortie × marque.
Aucune réécriture des pixels ou du conteneur n'a conservé de manifeste C2PA intégré (0/124), y compris toutes les options « conserver les métadonnées » que nous avons testées. Modifier un seul champ XMP après la signature a laissé le manifeste présent mais invalide (6/6). Les deux marques XMP ont toujours connu le même sort. Elles n'ont survécu que lorsque la chaîne conservait explicitement le XMP : ce n'est jamais le comportement par défaut dans sharp, next/image ou Pillow, et c'est le comportement par défaut dans ImageMagick, sauf suppression des métadonnées. ffmpeg a supprimé toutes les marques dans toutes les configurations MP4/M4A/WAV/MP3 essayées. La seule voie testée pour obtenir des identifiants de contenu valides sur un dérivé a été de signer à nouveau après traitement, avec l'original comme ingrédient (4/4), et même dans ce cas la déclaration d'IA n'a survécu qu'à l'intérieur de l'ingrédient, pas dans le nouveau manifeste actif. Le comportement des CDN, des plateformes et du droit est rapporté à partir de citations littérales de la documentation, séparément de ce que nous avons mesuré.
Citer cette étude
EasyxLab (2026). Do AI provenance marks survive common image, video and audio pipelines? Study S3. EasyByte Hub S. Coop. Mad. https://github.com/easybytehub/easyxlab/tree/main/studies/s3-ai-marks-survival@techreport{easyxlab_s3,
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