Pangram Image 1.0 : le détecteur qui repère les images et vidéos IA

Ce que Pangram a annoncé le 4 novembre

La start-up new-yorkaise Pangram a lancé le 4 novembre 2026 deux modèles de détection : Pangram Image 1.0 pour les images fixes, et Pangram Image Flash 1.0, plus léger, pour la vidéo. Si vous publiez des visuels générés par IA, vos clients et vos lecteurs ont un outil de plus pour les repérer.

Le billet de Pangram fait suite à une préversion de recherche, que The Next Web date de juillet, au moment où la société levait 9 millions de dollars. Jusque-là, on la connaissait surtout pour détecter les textes écrits par IA : son outil tourne par exemple sur Substack.

Ce que vous allez remarquer en premier, c'est la carte de chaleur. En plus du score, Pangram Image 1.0 montre où se trouve l'IA dans l'image. Sur l'exemple de l'annonce, une vraie photo de restaurant, seule la fresque murale ressort. Côté vidéo, vous envoyez directement un fichier et l'analyse se fait image par image. Et le modèle arrive dans l'extension Chrome, qui signale les contenus IA pendant que vous faites défiler un réseau social, une boutique en ligne ou des annonces de location.

La taille minimale descend aussi de 512 x 512 à 256 x 256 pixels, avec un avertissement de confiance réduite sous les 512 pixels. Une miniature peut donc être analysée.

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Les chiffres annoncés, et ce qu'ils valent

Pangram annonce 99,2 % d'images IA repérées et 0,27 % de vraies images signalées à tort. Ces scores viennent de l'entreprise, et je n'ai trouvé aucune vérification indépendante au 5 novembre.

Faites le calcul sur ces taux : environ 8 images IA sur 1 000 passent au travers, et environ 27 vraies photos sur 10 000 sont signalées à tort. Rapporté à un site qui analyse des millions d'images, le nombre de vraies photos soupçonnées grimpe vite.

Le test principal du billet a été construit par Pangram. La société a pris 100 vraies photos et fait générer des copies proches par 12 modèles, soit 1 200 images IA. Résultat annoncé : 99,96 % de précision équilibrée, devant TruthScan (96,33 %), AI or Not (91,38 %) et Sightengine (88,33 %). Le graphique précise que les scores de ces concurrents datent d'octobre. Et 100 vraies photos, c'est peu : une seule erreur représente déjà 1 % du lot.

Regardez surtout la liste des modèles testés : FLUX.3, Seedream 5.0 Pro, Nano Banana 2.1, Ideogram 4.5, MAI-Image 2.6, Midjourney 8.2, GPT Image 2.5 Flare et Sunburst, Recraft V4.1 Flash, Grok Imagine 2.0, entre autres. Plusieurs figurent au catalogue d'Imaginode. GPT Image 2.6, sorti le même jour, n'en fait pas partie : pour lui, on n'a aucun chiffre.

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En vidéo : 98,7 % ou 98,57 %, deux tests différents

Pangram Image Flash 1.0 affiche 98,7 % sur DF26, une étude universitaire publiée en septembre, et 98,57 % sur un test maison de 1 529 vidéos. Les deux chiffres circulent parce qu'ils mesurent deux choses.

DF26 rassemble 271 vraies vidéos et 2 420 vidéos synthétiques issues de sept modèles récents. Ses auteurs concluent que les humains comme les détecteurs existants font à peine mieux que le hasard. Pangram annonce 29 points d'avance sur le détecteur suivant. Le jeu de données est extérieur à Pangram, mais c'est Pangram qui publie son propre score. Et DF26 ne contient que des personnes qui parlent : déclaration, interview, face caméra. Une scène de film avec un dragon, ce test ne dit rien dessus.

Le test maison couvre 14 générateurs, dont Seedance 2.5, Veo 3.1, Wan 3.0, FLUX.3 Video et Grok Imagine Video 1.5. Chaque faux part de la première image d'une vraie vidéo de réseau social. Pangram s'y donne 98,57 %, contre 84,2 % à TruthScan, 81,8 % à Sightengine et 65,2 % à AI or Not.

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Compression, flou, capture d'écran : ce que montre l'exemple

Pangram dit entraîner ses modèles sur la compression, le flou et le bruit, et publie une image IA passée par dix transformations : son score reste entre 92,9 % et 98,5 %.

Sur cet exemple, l'image d'origine obtient 98,5 %, le JPEG très compressé 96,8 %, la capture d'écran 96,1 %, et la double recompression 92,9 %. Attention, il s'agit d'une seule image : prenez-la comme une illustration. Le comparatif d'images a aussi été fait avec les métadonnées retirées, donc le modèle ne se contente pas de lire la fiche du fichier.

Les filigranes, eux, ont montré leurs limites cet été. En juillet, Reuters a testé le détecteur de Meta, qui s'appuie sur un filigrane invisible : sur 40 images recadrées, 55 % n'ont pas été reconnues, rapporte The Next Web. Pangram analyse l'image elle-même. Il faudra des tests extérieurs pour savoir si ça tient mieux dans la durée, modèle après modèle.

Dites-vous bien une chose : si votre plan consiste à cacher qu'une image est générée, ce plan vieillit très mal. Sur la capture d'écran de l'exemple, la préversion de juillet donnait 67,5 %. La version 1.0 donne 96,1 %, quatre mois plus tard.

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Combien ça coûte

L'offre Individual coûte 20 dollars par mois après 7 jours d'essai, avec jusqu'à 300 000 mots ou 600 images par mois. En API, comptez 0,25 dollar par image avec Image 1.0.

En API, une vidéo d'une minute revient à 3 dollars, et un court métrage de 5 minutes à 15 dollars. Ce tarif vise les plateformes et les équipes, moins le créateur seul.

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Le cas qui peut vous piéger : la photo retouchée au chat

Une vraie photo retouchée dans ChatGPT ou Gemini peut être signalée en entier comme IA, parce que ces outils redessinent souvent bien plus que la zone demandée.

Pangram l'a montré dans un billet du 28 septembre. L'auteur demande d'ajouter des canards dans l'étang d'une photo de jardin. Les canards arrivent, et les visages des passants changent aussi, ainsi que des branches et d'autres détails hors de l'étang. Son billet prévient que les détecteurs peuvent alors marquer toute l'image.

Pangram conseille de garder l'original et de recoller seulement la zone générée. Sur Imaginode, le node Retouche sert à ça : un calque avec votre photo d'origine, un calque avec la version retouchée, et vous gommez juste la zone voulue pour laisser apparaître la nouveauté. Les pixels du reste ne bougent pas, puisque c'est votre fichier. Je n'ai pas passé ce montage au détecteur de Pangram : le but ici est de préserver votre photo, sans promettre un score.

Ce que je ferais si vous publiez des visuels IA

Dites que vous utilisez l'IA, gardez vos fichiers d'origine, et ne traitez jamais un score de détecteur comme une preuve.

Pour une commande, écrivez la méthode dans le devis. J'explique pourquoi dans le guide pour facturer une création IA, et le guide sur les droits des images IA couvre ce que vous pouvez céder ensuite. Un client équipé de l'extension peut tomber sur le signalement tout seul : autant qu'il l'ait lu dans votre devis avant.

Pour une boutique ou une annonce, prévenez vos acheteurs que le visuel est une illustration. L'extension cible justement ces pages. Pour la vidéo, regardez aussi les règles de chaque plateforme : Snap a annoncé le 31 juillet que les vidéos entièrement générées ne sont plus recommandées sur Spotlight.

Et si c'est vous qu'on accuse à tort ? Gardez les originaux de vos photos, vos prompts et vos étapes de travail. En août, l'outil de texte de Pangram a jugé en partie IA la tribune d'une professeure de Berkeley, qui a contesté ce résultat. Un taux de 0,27 % ne dit rien de votre image à vous : si on vous oppose un score, demandez la carte de chaleur et montrez vos fichiers.