À la recherche d’une vraie image : une analyse des discours de vérification des images générées par l’IA lors de l’invasion russe de l’Ukraine
Résumé
À partir d’une méthodologie hybride, alliant l’analyse qualitative de contenus visuels (Bouko, 2024) et la sémio-pragmatique (Odin, 2011), cette communication analyse des discours de vérification (Bigot, 2019) des images générées par l’intelligence artificielle (IA) et leur appropriation lors de l’invasion russe de l’Ukraine. Les images de synthèse imitent et modélisent le réel grâce aux données et aux algorithmes, tout en se distinguant par leurs qualités réalistes et esthétiques (Arielli, Manovich, 2023). En exploitant des essors du web affectif (Alloing, Pierre 2017), elles prennent une résonance particulière dans un contexte de guerre, traditionnellement accompagné de la circulation des rumeurs et des fausses informations (Charon, Mercier, 2004). Si, à ce stade, il manque de méthodologies claires pour la vérification de tels contenus, les journalistes cherchent à dépasser la dénonciation de l’incompétence des publics en impliquant ceux-ci dans la vérification et le signalement de telles images. Les analyses des commentaires des internautes montrent le caractère ambivalent de l’appropriation de ces contenus. Face à des violences quotidiennes, les publics ne trouvent pas systématiquement ces images problématiques, même si elles n’assurent pas d’indexicalité par rapport aux phénomènes représentés. Tant qu’elles sont en adéquation avec les émotions des publics, le potentiel manipulateur de tels contenus est perçu comme moins menaçant.