Désinformation : passer au peigne fin les éléments d’une image


Prenons l’exemple de cette photo du gouverneur républicain de la Floride, Ron DeSantis, qui a circulé récemment sur les réseaux sociaux. Il tient un t-shirt sur lequel on lit, en anglais, Il y a quatre choses inutiles dans ce monde : un libéral woke, le vaccin contre la COVID, le masque et Justin Trudeau.

Le gouverneur de la Floride tient un t-shirt orange. Il s'agit d'une image truquée. On lit, en anglais, « Il y a quatre choses inutiles dans ce monde : un libéral woke, le vaccin contre la COVID, le masque et Justin Trudeau. »

L’image truquée qui a circulé sur les réseaux sociaux laisse entendre que le gouverneur Ron DeSantis tourne en ridicule les mesures sanitaires contre la COVID-19 et Justin Trudeau à l’aide d’un message percutant imprimé sur le vêtement. Or, il s’agit d’une supercherie.

Photo : Facebook

Est-ce que cette image est véridique?

La recherche d’image inversée

Vous pouvez tout d’abord effectuer une recherche inversée sur Internet. Google (Nouvelle fenêtre) est très utile pour ce faire. Il existe aussi d’autres sites qui offrent les mêmes possibilités, comme TinEye (Nouvelle fenêtre).

On peut également utiliser le moteur de recherche Yandex (Nouvelle fenêtre). Son algorithme est très puissant et des vérificateurs de faits comme les Décrypteurs l’utilisent couramment.

Vous aurez besoin de télécharger l’image en question sur votre appareil ou votre ordinateur, ou encore d’utiliser l’adresse web (URL) de cette image.

Ensuite, rendez-vous sur un de ces moteurs de recherche et faites une recherche par image.

Il suffit de verser votre image ou de copier son URL dans le champ de recherche. Le moteur de recherche vous donnera comme résultats tous les sites répertoriés où des versions de cette image apparaissent.

Des résultats de recherche d'image inversée montrés à l'écran d'un ordinateur, en utilisant l'exemple d'une photo trafiquée du gouverneur Ron DeSantis qui tient un t-shirt de couleur orange.Agrandir l’image (Nouvelle fenêtre)

Une recherche d’image inversée dans Google (à gauche) et dans Yandex (à droite), permet d’obtenir différents résultats correspondant à des images semblables.

Photo : Google, Yandex

Ensuite, comparez les résultats de votre recherche avec l’histoire initiale. Est-ce que ça concorde?

Ici, on voit que non. En fouillant un peu, les résultats de recherche nous révèlent que la photo originale du gouverneur de la Floride tenant un t-shirt entre ses mains date de septembre 2019 – donc, avant la pandémie de COVID-19. Ron DeSantis faisait la promotion d’un restaurant de poulet frit de Miami, une photo qu’il a tweetée à ses abonnés (Nouvelle fenêtre).

On voit un tweet de Ron DeSantis; c'est une photo où il sourit à la caméra et tient dans ses mains un t-shirt orange avec un logo en lettres blanches faisant la promotion d'un restaurant de poulet frit.Agrandir l’image (Nouvelle fenêtre)

Le gouverneur de la Floride, Ron DeSantis, a tweeté cette photo en septembre 2019.

Photo : Twitter

Le verdict : la photo du t-shirt qui parle de Justin Trudeau est une supercherie. C’est faux, comme l’ont d’ailleurs démontré des vérificateurs (Nouvelle fenêtre) de l’Agence France-Presse.

L’autopsie d’une image virale

Vous voulez pousser un peu plus loin vos talents de détective? Le site Forensically  (Nouvelle fenêtre)peut être un atout à votre portée pour satisfaire votre curiosité. L’équipe des Décrypteurs et beaucoup des journalistes en vérification de faits utilisent cet outil.

Il vous permet d’analyser, de décortiquer les éléments d’une image et de déterminer si une manipulation a eu lieu, ou à tout le moins d’obtenir des indices à ce sujet.

Le fonctionnement est relativement simple. Vous devrez d’abord sauvegarder l’image que vous voulez autopsier et la téléverser sur le site, avec l’onglet Open File.

Pour les fins de l’exercice, on peut prendre l’image d’un ovni survolant une ville, qui est proposée par défaut en se rendant sur le site de Forensically.

Dans le menu de droite, en anglais, on voit une fonctionnalité nommée Clone Detection, ou la détection de clones. Cela permet de voir si deux ou plusieurs éléments dans la photo ont été copiés collés à plusieurs reprises.

Image d'un ovni sur une ville, soumise à une application d'analyse d'images en ligne.Agrandir l’image (Nouvelle fenêtre)

Les éléments dans l’image reliés par des bandes roses sont très probablement des clones, résultats de copier-coller. C’est ce que la fonction détection de clones permet de voir.

Photo : Forensically

Dans ce cas-ci, on peut voir que des nuages dans le ciel ont été reproduits à l’identique. Étrange, non? On peut donc présumer que l’image a été trafiquée. C’est un outil très utile si, par exemple, une photo un peu suspecte montre une grande foule et vous vous demandez si elle est véridique, si elle n’a pas été produite en générant des portions à l’identique.

D’autres fonctionnalités utiles sont l’analyse du bruit (Noise Analysis) et du niveau d’erreur (Error Level Analysis). Ce sont des termes techniques, mais ces fonctionnalités permettent de trouver en quelque sorte ce qui cloche dans l’image, ce qui détonne, qui a pu être ajouté ou modifié en utilisant un logiciel d’édition de photos. L’application se base notamment sur le fait que la résolution, ou la qualité des éléments modifiés ou ajoutés à l’image, n’est pas la même que l’ensemble du portrait.

Une image représentant un ovni au-dessus d'une ville est soumise à analyse à l'aide d'une application en ligne. On voit ressortir l'ovni en teinte bleutée, sur fond noir et gris.Agrandir l’image (Nouvelle fenêtre)

L’image soumise à l’analyse du « niveau de bruit » permet de découvrir les éléments altérés ou ajoutés. Dans ce cas-ci, l’ovni.

Photo : Forensically

Ici, on voit que l’ovni ressort clairement. Cet élément n’était probablement pas présent dans la photo originale; c’est ce que Forensically nous permet de découvrir.

Testons maintenant ce procédé avec une image récente publiée (Nouvelle fenêtre) dans le contexte de la guerre en Ukraine. C’est la photo d’une garderie détruite par des tirs juste avant l’invasion russe, en février 2022.

Image issue de Twitter. On voit dans le mur d'un bâtiment un grand trou. À droite, une pelle mécanique.Agrandir l’image (Nouvelle fenêtre)

Cette photo qui a circulé en ligne est un montage. La pelle mécanique a été ajoutée à l’image montrant la destruction d’une garderie en Ukraine.

Photo : Twitter

Mais on remarque ici la présence d’une pelle mécanique. Forensically permet de constater qu’elle a été en fait ajoutée à l’image. À l’aide de l’analyse du niveau d’erreur, on voit qu’elle ressort en surbrillance. Des vérificateurs de faits l’ont d’ailleurs passée au crible et ont conclu que l’image a été altérée. (Nouvelle fenêtre)

Analyse d'une image truquée à l'aide de l'application Forensically. Une pelle mécanique ajoutée à l'image ressort plus brillante quand on soumet le tout à l'analyse du « niveau d'erreur » Agrandir l’image (Nouvelle fenêtre)

La pelle mécanique ajoutée à l’image ressort plus brillante quand on soumet le tout à l’analyse.

Photo : Forensically

L’application possède de plus une loupe qui permet d’agrandir de plusieurs fois des portions de l’image de les scruter dans le détail.

Ces fonctionnalités de l’application ne garantissent pas un succès. Certains montages photos bien réalisés passent sous le radar, l’application ne pouvant tout détecter. Mais il vaut la peine de l’essayer.

Finalement, Forensically fournit les métadonnées des photos analysées, soit les coordonnées géographiques de l’endroit où elle a été prise, la date de création, l’appareil utilisé, la résolution, etc.

Bien sûr, il faut que ces données aient été conservées dans le fichier de la photo – ce qui n’est pas le cas, par exemple, d’images issues de Facebook : la plate-forme efface toutes les métadonnées originales.

Ce sont donc de précieux indices pour comprendre l’origine des photos que vous voyez passer.

Bref, des outils sont à votre disposition pour débusquer les images trafiquées. Faites-en bon usage et restez vigilant.

Avec la collaboration d’Alexis De Lancer et de Thomas Bignon

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Reference-ici.radio-canada.ca

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