ProofMode
ou l'art de prouver le réel

Il y a une ironie savoureuse à observer notre époque. Nous avons consacré des sommes colossales et des années de recherche à apprendre aux machines à mentir de façon convaincante — à générer des visages qui n'ont jamais respiré, des scènes qui ne se sont jamais produites, des voix appartenant à des gens qui n'ont jamais prononcé ces mots. Et voilà qu'aujourd'hui, prises de vertige devant notre propre virtuosité, nous dépensons à nouveau des trésors d'ingéniosité pour réapprendre à distinguer le vrai du faux. C'est un peu comme si l'humanité avait passé des années à fabriquer un incendie de plus en plus performant, avant de se souvenir, penaude, qu'il faudrait peut-être aussi inventer les pompiers.

Or, dans cette course entre le feu et l'eau, il existe un outil qui a eu la bonne idée de prendre de l'avance. ProofMode n'a pas attendu le raz-de-marée de l'IA générative pour se préoccuper de la vérité des images. Il s'y intéressait déjà quand la principale menace n'était pas un modèle de diffusion, mais un gouvernement niant l'évidence.

Aux origines : prouver l'indéniable

Remontons en 2017. ProofMode voit le jour de la collaboration entre deux organisations qui ne font pas dans le gadget : le Guardian Project, collectif de développeurs spécialisé dans les logiciels libres de sécurité et de confidentialité, et WITNESS, une organisation internationale qui aide les militants des droits humains à documenter les exactions par la vidéo^[1]. L'application est publiée sur le Google Play Store le 24 février 2017^[1].

Le contexte de sa création dit tout de sa raison d'être. À cette époque, les vidéos d'attaques chimiques en Syrie affluent en ligne, et se heurtent immédiatement à un mur : comment prouver qu'elles sont authentiques ? Le régime syrien et ses alliés dénoncent des mises en scène ; les organisations comme le Syrian Archive doivent vérifier chaque image à la main, en comparant des reliefs de montagnes sur Google Earth ou en analysant les accents régionaux^[1]. Un travail de titan, mené a posteriori, sur des fichiers bruts dépouillés de tout contexte. L'idée de ProofMode est de renverser le problème : et si la preuve était fabriquée au moment même de la capture, plutôt que reconstituée péniblement des mois plus tard ?

Là où d'autres cherchaient à démasquer les faux après coup, ProofMode a choisi le pari inverse et bien plus élégant : équiper la vérité d'une armure dès sa naissance. Une photo prise avec l'application ne se contente pas d'exister ; elle vient au monde accompagnée de son certificat de naissance.

Comment ça marche, sans jargon

Le fonctionnement de ProofMode repose sur des principes cryptographiques éprouvés, mais l'idée générale est simple à saisir. Au moment où vous prenez une photo, l'application accomplit discrètement trois choses.

L'ensemble de ces éléments — l'image, ses métadonnées et ses signatures — forme un « paquet de preuve » que l'on peut partager, en totalité ou en partie. Détail pensé pour le terrain : l'application fonctionne même sans connexion internet, et peut résumer la preuve en une simple chaîne de caractères transmissible par SMS, précieux là où le réseau manque^[1]. Le tout dans une application légère de quelques mégaoctets, quasiment sans interface, qui se greffe sur l'appareil photo existant^[1].

Pourquoi c'est devenu vital

En 2017, ProofMode répondait à un besoin réel mais circonscrit : celui des journalistes et des défenseurs des droits humains. Huit ans plus tard, ce besoin a débordé de son cadre pour devenir une préoccupation universelle. La raison tient en trois lettres devenues omniprésentes : l'IA.

Le problème a changé de nature. Hier, le défi était de prouver qu'une image authentique n'avait pas été trafiquée. Aujourd'hui, il faut composer avec un renversement plus radical : n'importe qui peut produire une image entièrement synthétique, sans le moindre référent dans le réel, et suffisamment crédible pour tromper l'œil le plus averti. Le soupçon ne pèse plus sur quelques images sensibles ; il contamine potentiellement toutes les images. Et quand tout peut être faux, une chose devient soudain rare et précieuse : la capacité de démontrer que quelque chose est vrai.

C'est ici que l'approche de ProofMode révèle toute sa pertinence, et qu'apparaît une distinction essentielle. Il existe deux grandes familles de réponses au déluge d'images synthétiques. La première consiste à détecter le faux : entraîner des systèmes à repérer les artefacts des images générées. Course perpétuelle et perdue d'avance, car chaque détecteur pousse les générateurs à s'améliorer, dans une escalade sans fin. La seconde consiste à établir la provenance : attacher à une image authentique une preuve vérifiable de son origine^[2]. ProofMode appartient résolument à cette seconde école — la seule, selon un nombre croissant d'experts, qui ne soit pas condamnée à courir éternellement derrière son adversaire.

Les usages, du reste, débordent largement le journalisme d'investigation. Documenter l'état d'un logement lors d'un état des lieux, constituer un dossier d'assurance après un sinistre, attester d'une livraison, prouver la réalité d'un chantier, sécuriser une preuve juridique : partout où une image doit pouvoir résister à la contestation, une preuve d'authenticité fabriquée à la source vaut désormais de l'or^[1]. Ce qui était un outil de niche pour situations extrêmes devient un réflexe de bon sens pour le quotidien.

Où en est le projet aujourd'hui ?

Loin d'être un logiciel figé abandonné à son sort, ProofMode a considérablement mûri. Le projet, toujours libre et open source, reste auditable par quiconque — gage de confiance essentiel pour un outil dont la crédibilité repose précisément sur sa transparence^[4].

L'évolution la plus significative est le ralliement de ProofMode au standard C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) et à ses « Content Credentials »^[5]. Ce standard ouvert, soutenu par des acteurs majeurs de la tech et des médias, définit une manière commune d'attacher à un fichier son historique de provenance. En s'y conformant — via une bibliothèque baptisée sobrement « Simple C2PA » destinée à équiper facilement d'autres applications^[6] — ProofMode cesse d'être un dialecte isolé pour parler la langue universelle de l'authenticité numérique. Une image signée par ProofMode peut ainsi être vérifiée par les outils standards du secteur, et inversement.

Côté développement, le projet continue d'avancer concrètement. L'application Android a franchi le cap de la version 3, avec l'intégration d'une signature « dans le cloud » via un composant nommé ProofSign, qui renforce et fluidifie le processus^[4]. L'écosystème s'est étoffé d'un outil de vérification — ProofCheck, ou ProofMode Verify — capable d'inspecter n'importe quel fichier et d'en analyser un large éventail de métadonnées, qu'elles soient au format C2PA, IPTC ou EXIF^[7]. L'équipe propose même désormais des formations et des services d'intégration aux organisations souhaitant l'adopter^[7].

Réapprendre à faire confiance

Ce que raconte ProofMode dépasse, au fond, la seule question technique. C'est l'histoire d'un basculement culturel. Nous entrons dans un monde où la confiance ne pourra plus être accordée par défaut à ce que nous voyons, mais devra se construire, se documenter, se vérifier. Un monde où l'authenticité, loin d'aller de soi, deviendra une valeur qu'il faudra activement protéger — comme on protège aujourd'hui un mot de passe ou une signature.

Il y a quelque chose de vertigineux, et pas totalement rassurant, à devoir désormais prouver que le réel est réel. Mais il y a aussi, dans des outils comme ProofMode, une forme d'espoir tranquille : celui d'une technologie mise au service non pas de l'illusion, mais de la vérité. Face aux machines qui apprennent à mentir toujours mieux, quelques développeurs obstinés ont décidé, dès 2017, d'apprendre aux images à dire la vérité — et à le prouver. Dans le grand vacarme de l'ère générative, c'est une petite musique qui mérite d'être entendue.