Au Japon, ceux qui disent connaître en détail l’IA générative, celle qui produit textes, images et vidéos sur demande, se pensaient en 2026 moins à l’abri des faux qu’elle fabrique. Pour les faux textes, ils étaient 68,1 % à se dire confiants en février 2025, contre 52,4 % en février 2026. Ce recul a eu lieu l’année où l’usage de ces outils a presque doublé dans le pays.
Ces chiffres viennent de l’institut de recherche sur la société mobile, un centre d’études de l’opérateur mobile japonais NTT Docomo. Il se présente comme indépendant des intérêts directs du secteur des télécoms et les a publiés le 12 novembre. Il a posé la même question lors de deux enquêtes en ligne : 7 527 personnes de 15 à 69 ans ont répondu en février 2025, 7 223 en février 2026. « Confiant » regroupe ici les réponses « confiant » et « plutôt confiant ».
La baisse touche aussi l’ensemble des répondants qui savent ce qu’est l’IA générative, pour les trois formats étudiés. Chez eux, la part des confiants passe de 35,4 % à 27,6 % pour le texte, de 37,7 % à 31,5 % pour l’image et de 36,8 % à 30,8 % pour la vidéo.
L’usage de l’IA générative a presque doublé en un an
Des rapports antérieurs de l’institut, tirés des mêmes enquêtes, montrent la vitesse du changement. En février 2025, 47 % des Japonais de 15 à 69 ans savaient ce qu’est l’IA générative et 45 % en connaissaient seulement le nom. En février 2026, 5 099 des 7 223 répondants disaient la connaître, soit environ 71 % d’après notre propre calcul.
Selon le rapport du 6 avril, l’usage a presque doublé : 51 % des 15-69 ans utilisaient l’IA générative en février 2026, contre 27 % un an plus tôt. La hausse touche tous les âges. Pour l’institut, est utilisateur en 2026 quiconque se sert d’au moins un type d’outil : conversation et conseil, recherche et génération de texte, ou création de vidéos, d’images et de musique. En février 2026, 22 % des 15-69 ans discutaient avec une IA ou lui demandaient conseil au moins une fois par semaine dans leur vie privée.
L’administration japonaise suit le mouvement : environ 180 000 fonctionnaires peuvent utiliser un outil d’IA officiel, dans une expérimentation menée sur l’exercice budgétaire en cours. Selon une estimation de l’État, ceux qui s’en servent chaque semaine gagnent en moyenne environ 110 minutes par semaine.
Les jeunes hommes et les connaisseurs perdent le plus de terrain
Les groupes les plus sûrs d’eux au départ ont le plus reculé. Chez ceux qui disent connaître l’IA en détail, la confiance pour le texte perd 15,7 points de pourcentage, l’écart entre 68,1 % et 52,4 %. Elle passe de 70,7 % à 56,7 % pour l’image (moins 14,0 points) et de 69,6 % à 56,3 % pour la vidéo (moins 13,3 points).
Parmi les groupes de sexe et d’âge, les hommes de 15 à 29 ans restent les plus confiants les deux années. Leur confiance pour le texte tombe pourtant de 58,2 % à 41,8 % (moins 16,4 points), le plus fort recul de ces groupes, tous formats confondus. Pour l’image, elle passe de 63,9 % à 51,5 % ; pour la vidéo, de 62,7 % à 49,9 %.
La confiance recule dans tous les groupes de sexe et d’âge, pour les trois formats. Chez les femmes de 15 à 29 ans, elle passe de 41,2 % à 33,4 % pour le texte. Les femmes de 50 à 69 ans restent le groupe le moins confiant, avec 14,7 % pour le texte en 2026, contre 19,5 % un an plus tôt. Les hommes de 50 à 69 ans bougent le moins : 3,7 points de baisse pour le texte.
Les premiers venus et ceux que l’IA a déjà mis en défaut se disent plus sûrs
Deux groupes se détachent dans les données de 2026. Les premiers venus, qui ont découvert l’IA générative en 2023 ou avant, sont les plus confiants : 32,7 % pour le texte, 36,9 % pour l’image et 36,3 % pour la vidéo. Ceux qui l’ont découverte en 2025 ou en 2026 se situent à 22,7 %, 25,2 % et 25,0 %.
Le second groupe réunit 275 utilisateurs d’IA générative qui disent lui avoir déjà trop fait confiance, sans vérifier ce qu’elle produisait, et s’être trompés. Ils se disent plus confiants que les 3 394 autres utilisateurs interrogés : 47,3 % contre 34,7 % pour l’image, soit 12,6 points d’écart. L’écart est de 6,5 points pour le texte et de 5,7 points pour la vidéo.
L’institut avance deux explications possibles. Les premiers venus s’intéresseraient peut-être davantage à l’IA, la connaîtraient mieux et auraient pu prendre de l’assurance en l’utilisant quand ses résultats étaient moins précis. Les gros utilisateurs auraient plus d’occasions de se tromper et gagneraient peut-être en assurance par cette expérience. Il écrit toutefois que cette seule enquête ne permet pas d’expliquer clairement l’écart lié à la date de découverte.
Les reproches sur les erreurs de l’IA augmentent
Un rapport du 24 septembre, tiré des mêmes enquêtes, montre des utilisateurs plus attentifs aux erreurs. Entre février 2025 et février 2026, la part des utilisateurs qui reprochent à l’IA de donner de fausses informations passe de 34,8 % à 40,4 %. Celle de ceux qui trouvent difficile de distinguer le vrai du faux monte de 31,1 % à 35,4 %. En 2026, 61,7 % des utilisateurs qui disent toujours vérifier les réponses de l’IA signalent de fausses informations, la part la plus élevée selon la fréquence des vérifications.
Les autres reproches reculent. Ne pas savoir quel service d’IA utiliser passe de 16,6 % à 13,2 %, et le coût de 12,8 % à 9,5 %.
Les limites de l’enquête
L’enquête mesure un sentiment de confiance. Elle ne vérifie pas si les répondants savent distinguer le vrai du faux : personne n’a eu à juger un faux contenu.
Le groupe de ceux qui connaissent l’IA générative s’est élargi à des personnes qui l’ont découverte récemment. L’institut reconnaît lui-même que cela pourrait expliquer une partie de la baisse. Le recul touche aussi ceux qui disent connaître l’IA en détail. Ce groupe est toutefois défini par les répondants eux-mêmes, et il a lui aussi grossi : 454 personnes en 2025, 762 en 2026.
Les connaissances déclarées restent une mesure fragile. Dans un rapport publié en octobre, des chercheurs de Harvard ont montré que 53 % des hommes américains disaient savoir qui est Craig Dalton, un nom inventé par les chercheurs.
Les répondants viennent d’un panel en ligne, des internautes inscrits pour répondre à des sondages. Ils ont été retenus par quotas, des proportions fixées par sexe, par tranche d’âge de cinq ans et par préfecture (l’équivalent d’un département), pour refléter la population japonaise. Ils n’ont donc pas été tirés au sort, comme dans un échantillon aléatoire.
Dans les tests de détection, des résultats souvent proches du hasard
Deux études ont mesuré directement la capacité à distinguer le vrai du faux. Elles ont été menées auprès d’autres personnes, avec des contenus créés par des outils plus anciens.
La première a été publiée par la revue Communications of the ACM en septembre 2025. L’ACM est une association professionnelle d’informaticiens. L’étude était préenregistrée : ses auteurs avaient déposé leur protocole avant l’expérience. Ses 1 276 participants devaient trier des images, des sons et des vidéos, vrais ou générés par IA, présentés comme dans un fil d’actualité en ligne.
Leur taux de réussite moyen était de 51,2 %, proche des 50 % qu’on obtiendrait à pile ou face, et de 49,4 % pour les images. Se dire familier des contenus créés par IA n’aidait pas : ceux qui s’en disaient très familiers obtenaient 51,9 %, ceux qui ne s’en disaient pas familiers 51,1 %. Les auteurs s’attendent à ce que les performances humaines plafonnent à mesure que les générateurs progressent.
La seconde, menée à l’université de Floride, montre un partage des rôles entre humains et logiciels. Dans cette étude publiée le 7 janvier 2026, 2 203 étudiants ont classé des photos de visages, vraies ou truquées par IA (des deepfakes), avec 49 % de réussite. Un algorithme de détection, un logiciel conçu pour repérer ces trucages, atteignait 97 %. Sur des vidéos, 1 901 étudiants ont fait mieux, avec 63 %, et le meilleur algorithme plafonnait à 49 %.
Notre analyse
En un an, l’IA générative est devenue connue de la plupart des Japonais de 15 à 69 ans, et un sur deux s’en servait en février 2026. Ceux qui disent la connaître le mieux sont pourtant devenus moins sûrs de leur jugement. Nous y lisons un réajustement de leur confiance. L’étude de l’ACM laisse penser que ce type d’assurance reposait sur peu de chose, puisque même ses participants qui se disaient familiers des contenus créés par IA obtenaient des résultats proches du hasard.
Une part croissante de la vérification passe donc des personnes aux outils. Dans les tests de Floride, le logiciel battait les étudiants sur les photos de visages, mais pas sur les vidéos. Les auteurs de l’étude de l’ACM plaident pour l’éducation aux médias et pour des techniques comme le filigrane (une marque intégrée au fichier), la signature cryptographique (un sceau numérique qui authentifie l’émetteur) et la traçabilité de l’origine des contenus. Les générateurs continuent de progresser et de se diffuser : depuis l’enquête de février 2026, Gemini Omni, le modèle vidéo de Google, produit des clips de 15 secondes avec le son, et le lauréat du Goncourt 2026 dit avoir caché une phrase écrite par ChatGPT dans son roman, en ne révélant laquelle qu’au jury de ce prix littéraire.
Le prochain point de mesure tombera en février 2027, si l’institut repose la même question. Deux questions se poseront alors : la confiance continuera-t-elle de baisser quand presque tout le monde aura utilisé ces outils, et l’avance des premiers venus et de ceux que l’IA a déjà mis en défaut tiendra-t-elle ? Aucun de ces résultats ne dira si ces personnes repèrent réellement plus de faux. Il faudrait pour cela un test avec de vrais et de faux contenus, comme ceux de l’ACM et de Floride, mené auprès de Japonais.
Sources
- 生成AIの偽情報に「だまされない自信」1年で低下し約3割に, Institut de recherche sur la société mobile de NTT Docomo, 12 novembre 2026
- 生成AI利用率、過半数に。1年で急増, Institut de recherche sur la société mobile de NTT Docomo, 6 avril 2026
- 生成AIが「どのようなものか知らない」人は約半数, Institut de recherche sur la société mobile de NTT Docomo, 14 avril 2025
- 生成AIの不満「誤情報」40%に増加、確かめながら使う姿勢の広がりも, Institut de recherche sur la société mobile de NTT Docomo, 24 septembre 2026
- As Good as a Coin Toss: Human Detection of AI-Generated Content, Communications of the ACM (Di Cooke, Abigail Edwards, Sophia Barkoff, Kathryn Kelly), 22 septembre 2025
- Is this real? Susceptibility to deepfakes in machines and humans, Cognitive Research: Principles and Implications (Pehlivanoglu et al., université de Floride), 7 janvier 2026
Image d’en-tête : graphique MACCUS d’après le rapport de l’institut de recherche sur la société mobile de NTT Docomo du 12 novembre 2026
