Dégâts de l'IA (AI Slop) : Un problème de qualité

Lisa Ernst · 14.10.2025 · Technologie · 5 min

J'ai vu apparaître de plus en plus d'images, de clips et de textes lisses, banals, mais très porteurs d'engagement, dans mes fils d'actualité. Plus tard, j'ai réalisé : c'était du « ai slop ». Ce terme décrit un déluge de contenu IA produit rapidement, de faible qualité, qui capte l'attention et supplante les contributions authentiques. Des études montrent que de tels contenus atteignent d'énormes portées sur les plateformes et que les utilisateurs ne reconnaissent souvent pas leur nature artificielle.

Quelle: Représentation personnelle

Introduction au 'AI Slop'

« AI slop » est un terme péjoratif désignant un contenu généré par l'IA de mauvaise qualité. Cela inclut des images, des vidéos, de l'audio ou du texte produits rapidement, à moindre coût et en masse, souvent sans soin, vérification des sources ou valeur ajoutée. Le terme a été popularisé dans le courant dominant en 2024 par des reportages tels que l' article du Guardian , qui décrit le « slop » comme une nouvelle vague de pollution numérique. Les exemples typiques sont des photos IA d'apparence surréaliste-réaliste qui provoquent des émotions, mais n'ont pas d'origine réelle, comme le rapporte le Washington Post. . Le phénomène a été documenté très tôt sur les pages de mèmes, comme l' « Épidémie de publications IA sur Facebook ».

Depuis fin 2023/2024, journalistes et chercheurs observent des pages d'images IA coordonnées sur Facebook, qui génèrent de la portée et des revenus avec des tactiques d'hameçonnage (clickbait), comme l'a 404 Media constaté. . Une étude de la Harvard Kennedy School a analysé 125 pages Facebook avec chacune plus de 50 images IA : la médiane était de 81 000 abonnés par page ; un post IA a atteint 40 millions de vues et 1,9 million d'interactions en un trimestre. 404 Media a montré, , comment les créateurs produisent systématiquement du « slop » et utilisent les bonus des plateformes à cette fin. En 2025, Meta a lancé la nouvelle fonctionnalité de fil vidéo IA « Vibes » dans l'application Meta-AI — un flux infini de courtes vidéos génératives qui peuvent être remixées, comme l'a Meta annoncé. . Parallèlement, YouTube a souligné qu'il ne souhaitait pas monétiser le matériel « inauthentique », répétitif en masse, et a précisé ses directives à l'été 2025, selon The Verge. . Avec l'application vidéo Sora, OpenAI a introduit des filigranes visibles et des métadonnées C2PA pour identifier la provenance, comme l'a communiqué OpenAI, , mais des recherches montrent que des tiers peuvent rapidement retirer les filigranes visibles, so 404 Media et Hany Farid de l'iSchool Berkeley. . Des études prouvent de manière répétée que les humains ont du mal à distinguer les médias IA des vrais, par exemple „As Good As A Coin Toss“.

Quelle: whatisai.co.uk

AI Slop : Quand le contenu généré par l'IA devient un déluge chaotique.

Analyse et conséquences

Pourquoi l'AI slop existe-t-il ? Premièrement : L'attention est une monnaie. Les algorithmes récompensent l'engagement ; l'IA réduit les coûts de production, donc la quantité est rentable, wie 404 Media a analysé. Deuxièmement : Monétisation. Les bonus de performance ou les astuces d'affiliation transforment les clics en argent – même si le contenu est banal, a rapporté 404 Media. . Troisièmement : Dynamique de plateforme. Les logiques de recommandation mettent en avant le « sensationnel visuel », qu'il soit réel ou généré, so die Harvard Kennedy School. Quatrièmement : Chaîne d'outils. Les modèles vidéo et les applications d'édition de mieux en mieux perfectionnés rendent la production triviale, tandis que les étiquettes de provenance ne sont pas encore largement appliquées techniquement et organisationnellement, comme le C2PA-Spezifikationen montrent.

La vidéo propose un classement compact sur la façon dont l'AI slop est créé et comment vous pouvez le reconnaître.

Il est prouvé que : Les pages Facebook avec des images IA atteignent un public massif ; les utilisateurs ne reconnaissent souvent pas leur artificialité, laut Harvard Kennedy School. Il est également prouvé que les filigranes visibles peuvent être retirés techniquement, rendant les étiquettes de provenance peu fiables dans la pratique, wie 404 Media zeigte. Des problèmes de perception sont avérés : Dans les études, les humains sont parfois proches du niveau aléatoire dans la reconnaissance de l'IA, wie eine Studie belegt.

Ce qui n'est pas clair : Quelle est la part absolue d'AI slop sur l'ensemble des plateformes. Des chiffres globaux sérieux et validés publiquement manquent ; les estimations varient selon la méthode et la période, so das Reuters Institute.

L'hypothèse fausse/trompeuse est : « Les plateformes interdisent généralement l'AI slop. » Ce qui est vrai : Il existe des règles de monétisation et d'authenticité, mais pas d'interdiction générale du contenu IA ; YouTube a précisé les règles contre « inauthentique/répétitif en masse », pas contre l'IA en soi, wie The Verge berichtete. Également trompeur : « Les filigranes résolvent le problème. » Les marqueurs visibles sont amovibles ; les Content Credentials (C2PA) invisibles/standardisés aident, mais ne sont pas encore mis en œuvre partout et sont affichés de manière incohérente par les plateformes, laut OpenAI et C2PA.

Meta identifie le contenu IA de manière plus large et introduit des étiquettes « AI Info » wie Meta bekannt gab; , en même temps, l'entreprise expérimente ses propres flux IA comme « Vibes », ce qui alimente davantage le débat sur l'utilité contre la pollution, so Meta. Les journalistes considèrent le « slop » comme le symptôme d'une économie de plateforme axée sur l'engagement, wie der Guardian darlegte. Les chercheurs exigent des normes de provenance robustes et de meilleurs outils pour les utilisateurs au lieu d'une simple logique de suppression, so die Harvard Kennedy School et C2PA.

Quelle: glenmont.co

Regarder le déluge numérique : Les dangers de l'AI Slop pour notre paysage informationnel.

Recommandations pratiques

Pratiquement, l'AI slop signifie : plus de perte de temps, risque accru de fausses hypothèses et diminution de la visibilité des contenus de qualité. Que faire ? Premièrement, appliquer SIFT : Stop, Investigate the source, Find better coverage, Trace to original (Arrêter, Enquêter sur la source, Trouver une meilleure couverture, Tracer jusqu'à l'originale), wie die University of Chicago Library empfiehlt. Deuxièmement, vérifier la provenance : Vérifier les indicateurs Content Credentials/C2PA, là où ils sont disponibles, laut Content Authenticity Initiative. Troisièmement, faire une recherche inversée d'image/vidéo : InVID/WeVerify, TinEye, Bing Visual Search, InVID, TinEye, Bing Visual Search. Quatrièmement, utiliser la vérification des faits : Google Fact Check Explorer, Google Fact Check Explorer. Cinquièmement, prêter attention aux étiquettes de plateforme – et en même temps rester sceptique, car les étiquettes peuvent manquer ou être fausses, so Meta.

La conversation introduit SIFT – une approche pratique pour classer plus rapidement les contenus douteux.

Avenir et questions ouvertes

Comment C2PA/Content Credentials s'adapteront-ils aux flux de travail grand public des caméras, smartphones et plateformes – et resteront-ils robustes contre la suppression ou l'écrasement, gemäß C2PA-Spezifikationen? Quelle est l'efficacité, la proportionnalité et la transparence avec lesquelles les plateformes appliquent les règles de monétisation contre « inauthentique/répétitif en masse » wie The Verge berichtete? Et comment mesurons-nous la part réelle d'AI slop, sans nous fier à des échantillons ponctuels, fragte das Reuters Institute?

L'AI slop n'est pas un phénomène marginal, mais le mélange de production bon marché, d'amplification algorithmique et d'incitations économiques. Les plateformes réagissent – parfois avec des étiquettes, parfois avec des règles de monétisation –, mais la portée et le risque de tromperie restent élevés. Pour vous/nous, cela signifie : SIFT comme routine, recherche inversée, vérification de la provenance et consommation consciente. C'est ainsi que vous séparez rapidement l'écume de la substance – et donnez aux contenus de qualité la chance d'être à nouveau vus, laut University of Chicago Library et Content Authenticity Initiative.