Directive européenne sur le droit d'auteur et la photographie : identifier les images pour les rémunérer

Le service d'identification des contenus de Youtube est chargé de rejeter les vidéos des Youtubers lorsqu'un contenu protégé est identifié. Ce service est basé sur un programme de reconnaissance qui compare les nouvelles vidéos à mettre en ligne aux sons et vidéos déposés dans une base de données par les titulaires de droits.

Bien que ce service n'ait pas été conçu pour identifier des images fixes, rien n'empêche techniquement la création d'un Content-ID photographique.

Voici les 3 principales techniques d'identification - existantes et opérationnelles - sur lesquelles un tel système peut être basé.

Via les métadonnées

Au début des années 1990, le système original IPTC-IIM (modèle d'échange d'informations) a été développé pour organiser, systématiser et unifier la façon dont les informations, les métadonnées, étaient stockées et transportées avec les images dans un format compatible avec tous les logiciels.

Le schéma IPTC est rapidement devenu la norme pour tous les logiciels de post-production (Photoshop, LightRoom, Capture 1, Photo Mechanic, etc.) utilisés par les créateurs et les producteurs de contenu photographique professionnel.

Ainsi, aujourd'hui, les photographes professionnels remplissent systématiquement les champs IPTC de copyright, description, source, date, lieux, mots-clés, etc.

Ces métadonnées constituent une information cruciale et une valeur d'identification pour les photographies.

Les agences photographiques fournissent des images aux éditeurs avec toutes ces métadonnées, parfois enrichies par le type de licence.

De facto, les métadonnées constituent le premier niveau d'identification des photographies. Malheureusement, les métadonnées sont effaçables. Les éditeurs de presse et les plateformes de partage les suppriment, sauf pour une minorité d'entre eux.

(lire aussi : État des métadonnées des images dans les sites d'information).

Via la similitude

Il existe un deuxième niveau d'identification, celui de la similarité. Grâce à un algorithme, les formes et les couleurs des images sont comparées à celles de milliers de photos similaires sur le web.

Cette technologie fonctionne bien lorsque les images sont uniques. Pour toutes les autres, les résultats se traduisent souvent par une masse de photos proches, ce qui nécessite une vérification humaine importante.

À ce sujet, les réflexions d'une majorité d'intervenants lors de la réunion de dialogue des parties prenantes expriment que la similitude génère également des erreurs et que son coût en travail humain la rend onéreuse.

En filigrane

Le troisième niveau d'identification est celui du filigrane. Un filigrane, code invisible dispersé et caché dans les pixels, permet de certifier l'identité d'une image même entièrement dépouillée de ses métadonnées.

Pour être identifié par les serveurs, le filigrane doit être capable de résister aux manipulations habituelles sur le web : compression, recadrage, horizontalité inversée, etc.

L'avenir

Le premier niveau d'identification des images que constituent les métadonnées est un objectif déjà atteint par la grande majorité des créateurs et producteurs d'images.

Le troisième niveau d'identification, le filigrane, sécurise étroitement le lien entre l'image et les métadonnées. La combinaison des niveaux 1 et 3 constitue un système d'identification très fiable et efficace du point de vue de la charge de travail, qui fait de plus en plus d'adeptes dans le monde entier auprès des agences de presse et des grandes entreprises.

C'est vers cette solution que se dirigent des projets comme celui du New York Times(The News Provenance Project) ou d'Adobe(CAI), après avoir vu la blockchain finalement mise de côté car trop gourmande en énergie. Reste à faire appliquer les lois existantes interdisant de supprimer les métadonnées. Elles représentent une information essentielle et de valeur, coûteuse à produire et qui permet de vérifier la source et la paternité d'une image.

Sa conservation et son affichage n'entraînent aucun coût supplémentaire. En revanche, sa suppression est un désastre pour l'information démocratique et un terreau idéal pour la multiplication des fake news.

Certains éditeurs conservent et affichent des métadonnées - c'est en fin de compte leur intérêt bien compris pour la monétisation de leur contenu - et certaines plateformes également - notamment Google - qui a récemment commencé à afficher des métadonnées sur Google Image.

Il reste également à obtenir des plateformes comme des éditeurs qu'ils ouvrent leurs bases de données aux organismes collecteurs afin que les contenus utilisés puissent être identifiés.

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