Pendant moins de vingt-quatre heures, Google a placé un générateur d’images par intelligence artificielle directement dans Google Earth. L’expérience devait permettre de reconstituer des lieux historiques, d’imaginer des projets immobiliers ou de visualiser des transformations urbaines. Des chercheurs en sources ouvertes ont rapidement démontré autre chose : le même outil pouvait ajouter à des paysages réels des cratères de bombardement, des installations nucléaires ou des camps de réfugiés qui n’existaient pas.

Google a retiré la fonction dès le lendemain. L’affaire pourrait pourtant laisser une trace beaucoup plus durable que l’outil lui-même : que devient une image géographique lorsqu’un logiciel réputé servir à vérifier le monde permet aussi d’en fabriquer une version fictive ?

Une journée aura suffi

Le 30 juillet, Google présente une nouvelle fonction de Google Earth baptisée « Create Image ». Elle repose sur Nano Banana 2, le modèle de génération d’images de Google. L’idée paraît, à première vue, presque anodine. L’utilisateur choisit un endroit sur Google Earth, fournit une instruction et demande à l’IA de transformer la scène. Google cite notamment la reconstitution historique, la visualisation de projets immobiliers et la création de supports pédagogiques. La fonction exploite les images satellites, aériennes et les données 3D de la plateforme.

Mais cette précision technique change tout. L’utilisateur ne part pas d’une feuille blanche. Il part du monde réel. Une route existe réellement. Un quartier existe réellement. Une frontière existe réellement. Une installation militaire existe réellement. Puis l’intelligence artificielle ajoute quelque chose qui n’existe pas. C’est cette combinaison qui va poser problème.

Le lendemain, 31 juillet, Google annonce la suspension de la fonctionnalité. L’entreprise explique avoir constaté le partage de captures d’écran générées qui semblaient enfreindre ses règles et promet de renforcer ses protections. La fonction aura donc tenu moins d’une journée.

Le problème n’était pas de fabriquer une image fausse. Des générateurs d’images savent depuis longtemps produire des scènes fictives. Ce n’est donc pas cette capacité, prise isolément, qui a inquiété les chercheurs. Le problème était l’endroit où Google l’avait placée. Google Earth n’est pas seulement un service permettant de voyager virtuellement autour du monde. Ses images sont utilisées comme références par des journalistes, des chercheurs, des enquêteurs et des spécialistes du renseignement en sources ouvertes, l’OSINT.

Dans une enquête, une image satellite peut servir à vérifier la présence d’un bâtiment, l’évolution d’une base militaire, l’ampleur d’une destruction ou la localisation d’un événement. Elle n’est pas nécessairement une preuve suffisante à elle seule. Mais elle constitue souvent un point de comparaison. Et c’est précisément ce rôle que l’intégration de l’IA venait brouiller.

Sam Stockwell, chercheur associé à l’Alan Turing Institute, a résumé le problème au « Financial Times » : Google Earth servait depuis des années de couche de référence datée permettant aux journalistes et aux enquêteurs de vérifier des images suspectes. Introduire un générateur dans cette même référence risquait de brouiller l’outil utilisé pour distinguer le vrai du faux. Henk van Ess, spécialiste de l’OSINT, a formulé le problème de manière encore plus directe : le faux pouvait désormais être fabriqué à l’intérieur même de l’outil utilisé pour contrôler le faux. C’est là que l’affaire dépasse largement Google.

Quelques heures de tests ont suffi

Les premières expérimentations indépendantes ont rapidement changé la perception de la fonction. Des chercheurs ont produit des scènes fictives à partir de lieux réels : un camp de réfugiés près de la frontière entre les États-Unis d’Amérique et le Mexique, une installation nucléaire en Iran, un accident de voiture à Amsterdam. D’autres essais ont porté sur des cratères de bombardement ou des scènes de destruction. Le « Financial Times » rapporte notamment des images fictives présentant des cratères à Gaza et des installations nucléaires en Iran.

Ce ne sont pas des exemples choisis au hasard. Une centrale nucléaire, un bombardement, un camp de réfugiés ou une installation militaire ne sont pas de simples sujets visuels. Ce sont des objets susceptibles d’être utilisés dans une bataille politique, diplomatique ou militaire. Une image présentant une explosion sur une base militaire peut être reprise comme information. Une image montrant un camp de réfugiés peut être utilisée pour soutenir une accusation contre un gouvernement. Une fausse installation nucléaire peut alimenter une campagne affirmant qu’un État développe secrètement une capacité militaire. Le coût de fabrication devient presque nul. La difficulté se déplace : elle ne consiste plus à produire l’image, mais à empêcher qu’elle soit crue.

Ce qui rend ces faux plus dangereux

Il existe une différence essentielle entre une fausse image produite par une IA classique et une fausse image construite à partir d’un environnement géographique réel. Dans le premier cas, l’ensemble de la scène peut être artificiel. Dans le second, une grande partie de la scène est vraie. Les routes sont là. Les bâtiments sont là. Le relief est là. La côte est là. Les proportions générales du paysage sont là. L’IA n’a plus besoin d’inventer tout le décor. Elle doit seulement y introduire l’élément trompeur.

C’est ce que Brady Africk, analyste spécialisé dans les questions géospatiales à l’American Enterprise Institute, a souligné dans le « Financial Times ». Selon lui, l’intégration de l’outil dans Google Earth allait plus loin que les générateurs d’images classiques parce que les faux étaient ancrés dans de véritables images satellites. Certains des indices habituels permettant de repérer une image artificielle pouvaient ainsi disparaître. Autrement dit : l’IA n’avait plus besoin de fabriquer le décor. Google le lui fournissait.

Google avait pourtant prévu des protections

C’est un point qu’il serait malhonnête de passer sous silence. Google affirme que les images produites par Nano Banana étaient marquées par SynthID, son système de marquage permettant d’identifier du contenu généré par IA. L’entreprise indique également que les images générées n’étaient pas injectées dans la carte publique de Google Earth : elles restaient des créations produites par l’utilisateur. Google expliquait par ailleurs que les utilisateurs pouvaient vérifier une image avec Gemini ou Google Lens. Ces protections ont une utilité mais elles répondent imparfaitement au problème central : une image peut être extraite de son environnement d’origine. Une capture d’écran peut être publiée sur « X », Facebook, Telegram ou WhatsApp. Une personne qui la reçoit quelques minutes plus tard ne voit plus nécessairement l’interface Google Earth, le bouton de génération ou les informations accompagnant l’image. Elle voit simplement une photographie satellite apparemment crédible. Le marquage numérique devient alors une protection technique dépendant de la capacité du destinataire à effectuer une vérification. Or, sur les réseaux sociaux, l’immense majorité des images ne sont pas examinées de cette manière.

Le véritable risque n’est peut-être même pas que l’on croie les faux

C’est ici que l’affaire devient plus intéressante. On pourrait penser que le danger consiste à faire croire à une fausse image. Mais il existe un risque plus profond : faire douter des vraies images. Si chacun sait désormais qu’une photographie satellite peut être fabriquée en quelques secondes, une image authentique montrant une destruction réelle peut être rejetée comme une création artificielle. C’est une mécanique déjà connue dans la désinformation : il n’est pas nécessaire de convaincre tout le monde qu’une fausse information est vraie. Il peut suffire de convaincre suffisamment de personnes que plus rien n’est vérifiable. Le doute devient alors une arme.

Une frappe réellement documentée peut être qualifiée de « fake ». Une destruction réelle peut être présentée comme une manipulation. Une installation militaire véritable peut être contestée. Et l’enquêteur se retrouve contraint de démontrer non seulement ce qu’il montre, mais aussi que l’image qu’il montre n’a pas été fabriquée. C’est une inversion considérable de la charge de la preuve.

Google Earth n’est pas devenu faux

Il faut toutefois éviter une conclusion spectaculaire mais incorrecte : Google Earth n’a pas été rempli d’images artificielles. Google a précisément indiqué que les créations de Nano Banana n’apparaissaient pas dans l’expérience Google Earth principale et qu’elles étaient marquées comme générées par IA. Le danger était ailleurs.

C’était la possibilité de sortir une image artificielle de son environnement Google Earth et de la présenter ensuite comme une image satellite authentique. Cette distinction est essentielle pour comprendre l’affaire. Dire que « Google Earth a été falsifié » serait donc faux. Dire que Google a momentanément créé un outil permettant de produire des scènes fictives à partir de son environnement géographique crédible est beaucoup plus exact.

Une erreur de produit ou un problème de gouvernance ?

Le retrait rapide montre que Google a compris la gravité du problème. Mais il laisse une question embarrassante : pourquoi cette question n’a-t-elle pas été réglée avant le lancement ?

La fonction avait pourtant un potentiel évident d’abus. Il suffisait de poser quelques questions simples : Que se passe-t-il si l’utilisateur demande un bombardement ? Que se passe-t-il s’il ajoute une base militaire ? Que se passe-t-il s’il crée une installation nucléaire ? Que se passe-t-il si l’image est ensuite diffusée sans son interface d’origine ? Que se passe-t-il si quelqu’un utilise la fonction pendant une guerre ou une crise politique ?

Les premiers tests publics ont répondu à certaines de ces questions en quelques heures. C’est peut-être le point le plus embarrassant de l’épisode. Le test grandeur nature n’a pas été effectué par Google. Il a été effectué par Internet.

Le paradoxe de l’IA chez Google

L’épisode dit aussi quelque chose de la stratégie actuelle des grandes entreprises technologiques. L’IA est désormais intégrée partout : moteur de recherche, messagerie, bureautique, photographie, cartographie, téléphonie. La logique est simple : lorsqu’un produit possède une fonction, il faut lui ajouter de l’IA. Mais Google Earth possède une particularité que n’ont pas une application de retouche photographique ou un générateur de cartes imaginaires. Sa valeur repose précisément sur la distinction entre ce qui existe et ce qui est représenté.

On peut demander à une IA de créer une ville imaginaire. On peut lui demander de transformer une photographie. Mais lorsqu’on introduit la génération d’images dans un service qui sert de référence géographique, la question n’est plus seulement : « Que peut faire cette technologie ? » Elle devient : « Où ne faut-il pas la placer ? »

Le précédent pourrait dépasser Google Earth

Le retrait de Nano Banana ne règle pas le problème. Les modèles capables de produire des images extrêmement convaincantes sont désormais disponibles à grande échelle. Google lui-même continue de développer Nano Banana 2 dans Gemini et d’autres produits. Ce qui vient de se produire dans Google Earth pourrait donc être considéré comme un avertissement précoce. Les cartes numériques vont devenir de plus en plus interactives. Les logiciels de cartographie pourront bientôt simuler des bâtiments, des routes, des infrastructures, des catastrophes ou des transformations urbaines avec une précision croissante.

Pour l’urbanisme, l’enseignement ou l’immobilier, ce sera extrêmement utile. Pour le renseignement, la propagande et la désinformation, ce sera également extrêmement puissant. La question ne sera plus de savoir si une image est « belle » ou « réaliste ». Il faudra savoir quelle partie de cette image correspond à une observation et quelle partie correspond à une prédiction, une simulation ou une invention.

Le véritable enseignement de l’affaire

Google a retiré son outil en moins de vingt-quatre heures. Il serait donc excessif d’affirmer que l’entreprise a « détruit vingt ans de confiance » dans Google Earth. Mais l’épisode a révélé quelque chose de beaucoup plus sérieux. Pendant des années, Google Earth a contribué à installer une habitude : regarder une image du monde et supposer qu’elle correspond à un endroit réel à un moment donné. L’intelligence artificielle introduit une troisième catégorie entre le réel et le faux : une image qui ressemble au réel parce qu’elle s’appuie sur le réel, mais qui raconte quelque chose qui ne s’est jamais produit. C’est cette zone grise qui inquiète.

Et le problème ne disparaîtra pas avec le retrait d’un bouton. Parce que la technologie qui permet de fabriquer ces images est déjà là. Google a simplement découvert, pendant quelques heures, ce qui arrive lorsque la machine chargée de représenter le monde reçoit aussi le pouvoir de l’inventer.

Celine Dou