Photos générées par AI sur le site web d'une entreprise : ce que l'acheteur y voit

Sur le site web d'un manufacturier, une photo générée par AI de l'usine, de l'équipe ou du produit fait plus de tort qu'une image de banque. L'image de banque montre une vraie usine qui n'est pas la vôtre, et tout le monde le devine. L'image générée montre une usine qui n'existe nulle part, mais elle se présente comme la vôtre. Un acheteur qui a marché des planchers d'usine repère l'écart, et à partir de là il doute aussi de vos vraies photos. Il reste quelques endroits étroits où l'image générée est sans conséquence. Cette page les nomme, après avoir expliqué pourquoi les autres coûtent cher.

Pas une banque d'images en mieux, une banque d'images en pire

On présente souvent l'image générée comme la suite logique de la banque d'images : moins chère, sans licence à suivre, et surtout personnalisable. C'est justement la personnalisation qui pose problème.

Une photo de banque est générique, et elle en a l'air. Le visiteur la lit comme une illustration. Une image générée peut porter votre logo sur la façade, vos couleurs sur les convoyeurs, une pièce qui ressemble à la vôtre sur la table de montage. Elle ne se présente plus comme une illustration. Elle se présente comme une preuve. Et c'est une preuve de quelque chose qui n'a jamais eu lieu.

La page banque d'images vs photos réelles traite du choix entre l'image achetée et la photo commandée. Ici, la question est plus étroite : que se passe-t-il quand l'image a l'air d'être la vôtre sans l'être.

Ce qu'un acheteur qui connaît un plancher d'usine remarque

Le responsable des achats d'un donneur d'ordres, un ingénieur de procédés ou un directeur qualité ne regarde pas une photo d'usine comme un visiteur ordinaire. Il la lit. Et une image générée échoue précisément sur les détails qu'il lit.

• Les protecteurs de machine absents ou placés là où aucune norme ne les mettrait.
• Les équipements de protection individuelle portés de travers, ou pas du tout, dans une zone où ils sont obligatoires.
• Des cadrans, des étiquettes et des affiches de sécurité couverts de caractères illisibles.
• Une machine dont la forme ne correspond à aucun modèle réel, ou un cordon de soudure trop régulier pour avoir été fait par quelqu'un.
• Des allées impeccables et vides dans une usine censée tourner à trois quarts de travail.

Prenons un sous-traitant en usinage de la Beauce qui veut entrer sur la liste courte d'un fabricant d'équipement lourd. Sa page d'accueil montre un centre d'usinage cinq axes baigné de lumière, généré en quelques minutes. L'acheteur s'y intéresse, demande une visite de qualification, et la machine n'est pas sur le plancher. Le sous-traitant n'a pas menti sur sa capacité réelle. Il a seulement laissé une image mentir à sa place. La conversation qui suit ne porte plus sur les tolérances.

Le coût ne se limite pas à l'image fautive. Une fois qu'un acheteur a reconnu une image générée sur votre site, chaque autre photo devient suspecte, y compris celles prises dans votre vraie usine. Vous avez dépensé de la crédibilité que vos vraies photos avaient gagnée.

Même chose pour l'équipe. Un distributeur de la Montérégie qui affiche des visages générés sur sa page « Notre équipe » présente au client des gens qu'il ne rencontrera jamais. Le jour où le vrai représentant se présente, le client compare.

Le risque qui dépasse la crédibilité

Trois points méritent d'être connus avant de publier, sans en faire un avis juridique.

Le premier concerne la publicité. Le Bureau de la concurrence rappelle qu'il est illégal au Canada d'annoncer ou de commercialiser quelque chose de façon fausse ou trompeuse. Parmi ses conseils, il demande de ne pas utiliser de photos ou d'illustrations différentes du produit vendu. Il précise aussi que les tribunaux tiennent compte de l'impression générale laissée par une représentation, et pas seulement de son sens littéral. Personne n'a besoin d'avoir été trompé pour qu'une pratique soit jugée trompeuse. Les pages consultées du Bureau ne parlent pas d'AI. C'est notre raisonnement qui les applique : une image générée d'un produit, d'une usine ou d'une capacité que vous n'avez pas se heurte à ces règles générales.

Le deuxième concerne la propriété de l'image. Selon le document de consultation du gouvernement fédéral sur le droit d'auteur et l'AI générative, la jurisprudence rattache la qualité d'auteur à une personne physique qui exerce son talent et son jugement. Le document juge ce critère beaucoup moins probable pour une oeuvre produite par un système d'AI générative à partir de courtes instructions. Il ajoute que la question de savoir qui serait l'auteur et le premier titulaire reste ouverte. C'est un document de consultation, pas une loi ni un jugement. Retenez simplement ceci : l'image vedette de votre site pourrait ne pas vous appartenir aussi clairement qu'une photo commandée par contrat.

Le troisième concerne la trace. LinkedIn affiche une icône sur les images et vidéos signées avec les Content Credentials du standard C2PA. En cliquant, on peut voir si l'AI a servi à générer ou à modifier le contenu, et avec quel outil. LinkedIn précise qu'il n'est pas encore possible de repérer et d'étiqueter tout le contenu généré. Ce n'est donc pas un détecteur fiable. C'est une indication que la provenance d'une image devient visible, parfois sur la plateforme même où vos acheteurs vous regardent.

Les endroits étroits où l'image générée est sans risque

Il serait malhonnête de dire que l'image générée ne sert jamais. Elle est sans conséquence partout où personne ne peut la prendre pour une preuve.

• L'illustration d'un concept abstrait en tête d'un article de blogue : la traçabilité, la conformité, la chaîne d'approvisionnement.
• Une texture, un motif ou un arrière-plan qui sert de surface et ne montre rien de réel.
• Une maquette interne pour préparer un tournage, comme on ferait un croquis, qui ne sort jamais de l'entreprise.
• Le concept d'un agrandissement futur, présenté clairement comme une illustration, comme le serait le rendu d'un architecte.

Le test tient en une question. Un acheteur pourrait-il prendre cette image pour la preuve que quelque chose existe chez vous ? Si la réponse est oui, cette image doit être une vraie photo. L'usine, les gens, les équipements, les pièces et les installations chez le client passent tous ce test du mauvais côté.

Ce que vous pouvez exiger, dès maintenant, de quiconque construit ou alimente votre site : une déclaration écrite de chaque image générée qui s'y trouve, et l'engagement qu'aucune ne montre l'usine, l'équipe ou le produit. La réponse qui devrait mettre fin à la conversation, c'est « personne ne verra la différence ». Votre acheteur, lui, la verra.

C'est la position affichée sur ce site : « Contenu certifié humain », « NOT PROMPTS, NOT SLOP. CRAFT. » L'AI génère des images. Elle ne génère pas la confiance d'un donneur d'ordres. Pour ce qui doit servir de preuve, la réponse est une journée de photo planifiée, comme l'explique la page photo corporative en entreprise, et plus largement la page production vidéo et contenu. Sur le Programme Signal, les portraits de dirigeants sont faits en moyen format Hasselblad de 100 MP, retouchés et livrés en 48 heures.

Quand ça ne s'applique pas

Une firme de services sans lieu physique à montrer, un cabinet de génie-conseil ou un éditeur de logiciels, a moins à perdre. Ses acheteurs n'évaluent pas un plancher. Une illustration générée d'un concept y reste une illustration, tant qu'elle ne met pas en scène de faux clients ni de faux employés.

Même chose pour une entreprise qui n'a pas encore d'usine. Une jeune entreprise du Saguenay qui présente son futur bâtiment peut montrer un concept, à condition de l'identifier comme tel. Le problème n'est jamais l'image générée en soi. C'est l'image générée qui se fait passer pour une photo.

Enfin, si votre site n'a aucune photo du tout, n'y ajoutez pas une usine générée pour combler le vide. Une seule photo honnête du bâtiment, prise un matin de semaine, vaut mieux. Le vide laisse une question ouverte. L'image fausse y répond mal.

Sources

• Bureau de la concurrence Canada, « Deceptive marketing practices », https://competition-bureau.canada.ca/en/deceptive-marketing-practices, consulté le 30 septembre 2026.
• Bureau de la concurrence Canada, « The general impression test », https://competition-bureau.canada.ca/en/deceptive-marketing-practices/general-impression-test, consulté le 30 septembre 2026.
• Bureau de la concurrence Canada, « Advertising dos and don'ts », https://competition-bureau.canada.ca/en/deceptive-marketing-practices/types-deceptive-marketing-practices/advertising-dos-and-donts, consulté le 30 septembre 2026.
• Innovation, Sciences et Développement économique Canada, « Consultation Paper: Copyright in the Age of Generative AI » (date de modification : 2024-12-05), https://ised-isde.canada.ca/site/strategic-policy-sector/en/marketplace-framework-policy/consultation-paper-consultation-copyright-age-generative-artificial-intelligence, consulté le 30 septembre 2026.
• LinkedIn, « Content credentials | LinkedIn Help », https://www.linkedin.com/help/linkedin/answer/a6282984, consulté le 30 septembre 2026.