Dernière mise à jour le 11 octobre 2025
Comment enseigner à nos élèves à distinguer une image réelle, capturée par un objectif, d’une création d’un des multiples outils pour générer des images avec l’iA ?
L’enjeu n’est plus seulement de vérifier la source d’une information, mais d’analyser l’authenticité de son support visuel.
Et si vous lanciez votre prochaine séance par un défi collectif, simple et percutant : distinguer en temps réel une image générée par IA d’une vraie photo. Les trois services présentés ci-dessous proposent des jeux pour tester votre capacité à distinguer les images générées par intelligence artificielle des images réelles. Utiles en amorce de cours, en atelier ou en conférence. Ils vont mettre vos élèves en situation d’observation active et de justification de leurs choix.
Plutôt que de multiplier les longs discours théoriques, pourquoi ne pas proposer un « jeu » interactif ? Vos élèves vont adorer.
Table des matières
Fake or Real — Un quiz paramétrable et rythmé pour apprendre à détecter le vrai du faux
URL: https://fake-or-real.net/
Fake or Real 2.0 propose un jeu en français autour d’une question simple: « Pouvez-vous distinguer le réel du faux ? ». L’interface, claire et sans pub, installe immédiatement un cadre de jeu attrayant.
Avant de commencer, vous pouvez régler les niveaux de difficulté : Facile (30 s par question, taux de réussite indicatif 85 %), Moyen (20 s, 65 %), ou Difficile (15 s, 45 %). J’ai fait plusieurs tests. Le niveau difficile est vraiment difficile 😉 et je me suis fait pièger plus d’une fois.
Vous pouvez ensuite choisir parmi plusieurs thèmes : Portraits (visages humains et expressions, Paysages (nature et environnements), ou Faune et Flore (animaux et plantes).
Vous avez enfin la possibilité de choisir votre mode de jeu : Classique (20 questions, score traditionnel), Sprint (10 questions en 2 minutes), ou Survie (jusqu’à la première erreur). J’adore la troisième option.
Pendant la partie, vous comparez deux images (A et B) et répondez à « Quelle image est réelle ? ».
À la fin, un tableau de bord affiche: score final, nombre de bonnes réponses, temps total et moyen, ainsi qu’une « performance par question ». Un module de statistiques conserve vos « parties jouées », « meilleur score » et « précision globale », avec une progression visualisée. Les paramètres permettent d’activer/désactiver effets sonores, animations, indices automatiques, et de réinitialiser les stats.
Fake or Real est de loin le meilleur et le plus complet des trois sites de jeux présentés ici. Privilégiez-le. Il est gratuit et sans publicité.
Idées d’usage en classe:
- Projecteur + mode Survie: faites voter la classe (cartons A/B ou outils de vote) et discutez immédiatement des indices observés.
- Groupes thématiques: répartissez la classe par thèmes (Portraits, Paysages, Faune/Flore) pour comparer les difficultés perçues.
- À vous d’inventer le votre.
Vous pouvez aussi tester:
Reality Check — 20 paires d’images renouvelées chaque semaine
URL: https://realitycheckk.com/week3
Reality Check (en anglais) s’inscrit dans la même idée que le précédent : proposer un jeu pour s’entraîner à distinguer des médias générés par IA. C’est une option pertinente pour une séquence EMI en anglais (EMILE/CLIL) ou pour confronter les élèves à des interfaces non francophones.
C’est gratuit, sans publicité et sans compte nécessaire. Le jeu est mis à jour chaque semaine, avec des images issues de différents modèles d’IA (pour l’instant, elles sont générées sur Midjourney). La semaine où je l’ai testé le thème était le tapis rouge des grands évenement. Fausses et vraie stars, j’ai obtenu le sore de 17/20/ Vous pouvez zoomer sur les images et partager votre score avec vos collègues, élèves ou amis (challenge accepté ?).
On joue avec les fleches du clavier et il s’agit de pointer l’image qui est fausse. le résultats est immédiat et s’affiche avant de passer à l’image suivante.
A realme. 10 questions avec corrections et explications
URL: https://www.arealme.com/ai-test/fr/
Ce troisième site propose un test sous forme de quiz avec un nombre défini de questions (souvent 10 ou 20 images). Vous devez cliquer pour désigner l’image « générée par IA » parmi les deux proposées. Le point fort de cet outil est le résultat final, qui évalue votre « niveau de discernement » et fournit un bilan chiffré. Le point faible, s’il est gratuit comme les deux précédents il est un peu noyé sous la publicité.
Comment éviter de se faire piéger par les omages IA : Quelques conseils pratiques
Avec plus de 30 millions d’images IA produites quotidiennement par des plateformes comme DALL-E, Midjourney ou Stable Diffusion, il devient crucial de savoir les détecter. Voici quelques petits conseils pratiques pour aiguiser votre œil critique et celui de vos élèves.
Examinez les détails anatomiques
Les mains restent le talon d’Achille de l’IA. Scrutez attentivement les doigts : comptez-les, vérifiez leurs proportions et leurs angles. Les IA génèrent encore fréquemment des doigts supplémentaires, des postures impossibles ou des textures de peau incohérentes. Les yeux méritent également votre attention : recherchez des pupilles asymétriques, des reflets identiques dans les deux yeux ou des regards « vitreux » caractéristiques.
Analysez la cohérence physique
L’éclairage et les ombres ne mentent pas. Les IA peinent à reproduire fidèlement l’interaction de la lumière avec les objets. Vérifiez si les ombres correspondent à la source lumineuse apparente et si les reflets sont logiques. Examinez aussi la physique de la scène : dans une image de plage, les traces de pas dans le sable correspondent-elles aux pieds des personnages ?
Repérez les imperfections textuelles
Les textes intégrés trahissent souvent l’IA. Les mots peuvent être déformés, illisibles ou présenter des polices non uniformes. Les logos, signalétiques ou étiquettes paraissent fréquemment incorrects. Cette faiblesse persiste même dans les modèles les plus récents.
Méfiez-vous de la perfection
Une image trop parfaite est suspecte. L’IA tend à créer des surfaces anormalement lisses, une peau sans pores ni imperfections, et des couleurs trop saturées ou artificiellement atténuées. Dans la nature, les textures présentent toujours une certaine irrégularité que l’IA peine à reproduire de manière convaincante.
Vérifiez la source et les métadonnées
Essayez de remontez à l’origine de l’image. Une photographie authentique contient généralement des métadonnées EXIF indiquant l’appareil utilisé, la date et les paramètres de prise de vue. Les images IA manquent souvent de ces informations ou présentent des données génériques incohérentes. Utilisez des outils de recherche inversée comme Google Lens ou TinEye pour vérifier si l’image existe ailleurs sur Internet.
Face à l’évolution rapide de l’IA, ces techniques demeurent nos meilleurs alliés. Vous connaissez le dicton, « le diable se cache dans les détails » Il faut prendre le temps d’observer attentivement chaque image avant de lui accorder votre confiance.