Matt Gaetz s’excuse après la diffusion de fausses soldates créées par IA sur OAN

Les images ont le pouvoir de rendre un chiffre concret. C’est précisément ce qui rend leur détournement si problématique dans un journal télévisé. En août 2025, Matt Gaetz, animateur sur One America News, ou OAN, a présenté ses excuses après la diffusion de portraits artificiels de femmes soldats américaines pendant un segment consacré au recrutement militaire. Les visuels n’étaient pas des photographies de militaires réelles : ils avaient été générés avec Grok, le chatbot développé par xAI.

L’affaire dépasse le seul embarras d’une émission. En associant des images fabriquées à un entretien portant sur des données officielles, la séquence a brouillé la frontière entre illustration et information. Le Département de la Défense a ensuite indiqué ne jamais avoir fourni ces visuels à OAN. La chaîne a reconnu que leur utilisation contrevenait à ses propres règles internes et a annoncé un correctif.

Des images artificielles au milieu d’un sujet sur le recrutement

La séquence concernée s’inscrivait dans une interview de Kingsley Wilson, porte-parole du ministère américain de la Défense. Elle y mettait en avant la progression du recrutement des femmes dans les forces armées américaines. Selon les chiffres qu’elle a cités, le nombre de recrues féminines était passé de 16 000 à plus de 24 000.

Pendant cette intervention, OAN a fait défiler des images de femmes portant un uniforme militaire. Elles donnaient à voir des recrues ou des membres du service en situation, alors qu’elles ne représentaient aucune personne réelle. Elles avaient été produites par Grok, un outil conversationnel qui peut générer ou aider à générer des contenus visuels synthétiques.

Ce rapprochement entre un propos institutionnel et des images inventées constitue le cœur de la controverse. Les chiffres cités par la porte-parole et les images montrées à l’écran n’avaient pas la même origine ni le même statut. Les premiers venaient d’une représentante du Département de la Défense, les secondes avaient été créées pour les besoins du programme.

Pourquoi le Département de la Défense a-t-il réagi ?

Après la diffusion, un représentant du Pentagone a précisé que le ministère n’avait pas participé à la création des images et ne les avait pas transmises à la chaîne. Cette mise au point était importante : la présence d’une porte-parole officielle à l’antenne pouvait laisser croire que les visuels accompagnaient une communication institutionnelle ou provenaient des archives du ministère.

Or une administration, comme toute source citée dans un reportage, doit pouvoir contrôler ce qu’elle a effectivement fourni. Dans le cas d’images militaires, l’enjeu est double. Il concerne d’abord l’exactitude journalistique : le public doit savoir si ce qu’il voit relève d’un document, d’une archive, d’une reconstitution ou d’une création. Il touche aussi à la représentation des personnes : des soldats fictifs ne doivent pas être confondus avec de vraies militaires, ni présentés comme les visages d’une campagne de recrutement.

Les images synthétiques peuvent pourtant avoir des usages légitimes dans les médias. Elles peuvent illustrer un concept abstrait, reconstituer un décor impossible à filmer ou protéger l’identité d’une personne. Mais elles imposent une règle simple : le public doit être informé, de manière visible et compréhensible, de ce qu’il regarde. Une mention discrète ou absente ne suffit pas si l’image est susceptible d’être interprétée comme une photographie d’actualité.

Les excuses de Matt Gaetz et la réponse d’OAN

Matt Gaetz a reconnu l’erreur à l’antenne. « Nous avons utilisé des images générées par l’IA de membres féminins du service, et nous ne devions pas le faire », a-t-il déclaré.

L’animateur a également évoqué une préoccupation liée à la reconnaissance faciale et au risque que des ennemis puissent identifier des militaires. Cette justification soulève une question réelle : la diffusion de visages de soldats peut appeler des précautions, selon les missions, les contextes de sécurité et les règles des institutions concernées. Elle ne résout toutefois pas le problème posé par l’emploi d’images artificielles dans une séquence factuelle sans séparation suffisamment nette entre illustration et document.

OAN a, de son côté, confirmé que les visuels contrevenaient à ses politiques internes. La chaîne a mis en place un correctif et indiqué que des mesures supplémentaires seraient prises pour éviter la répétition d’une telle erreur. Ces deux éléments comptent : reconnaître publiquement une image artificielle et corriger une diffusion sont des étapes nécessaires. Ils n’effacent pas pour autant la confusion initiale auprès des téléspectateurs qui ont vu le segment avant la rectification.

Dans une rédaction, l’enjeu ne se réduit pas à savoir quel logiciel a été utilisé. Il s’agit de déterminer qui a validé les images, à quel moment, pour quel usage éditorial et avec quelle information donnée au public. L’intelligence artificielle accélère la production d’illustrations, mais elle ne dispense pas de ces contrôles élémentaires.

Comment utiliser l’IA sans tromper son audience ?

L’incident met en lumière une difficulté très concrète pour les médias. Les générateurs d’images permettent désormais de créer en quelques secondes des visuels plausibles : uniformes, décors, expressions de visage, accessoires et compositions peuvent sembler crédibles au premier regard. La rapidité de production peut séduire les équipes soumises au rythme de l’actualité. Mais le coût réputationnel d’une image ambiguë est souvent supérieur au temps gagné.

Une méthode éditoriale prudente repose sur quelques distinctions simples :

• une photographie ou une vidéo documentaire doit pouvoir être attribuée à une source identifiable ;
• une image d’illustration doit être présentée comme telle, même si elle n’est pas produite par IA ;
• un visuel généré par IA doit être signalé clairement, surtout quand il représente des personnes, une institution ou un événement réel ;
• dans les sujets sensibles, il faut privilégier les images authentifiées, les archives autorisées ou des représentations qui ne prêtent pas à confusion.

Le cas des militaires illustre particulièrement bien cette nécessité. Un uniforme est un puissant signe de réalité. Il évoque une institution, une mission et des personnes qui existent réellement. Une image inventée peut donc donner une impression de preuve, même lorsque l’intention initiale est seulement d’habiller une séquence télévisée.

Un problème de crédibilité qui dépasse une seule chaîne

L’épisode intervient dans un contexte où l’usage éditorial de l’IA suscite de nombreuses critiques. D’autres personnalités médiatiques ont récemment été mises en cause pour des usages jugés problématiques de cette technologie. Jim Acosta, ancien présentateur de CNN, a notamment été critiqué après avoir interviewé une version créée par IA d’une victime de la fusillade de Parkland. Chris Cuomo a, pour sa part, été moqué après avoir été trompé par une vidéo deepfake attribuée à Alexandria Ocasio-Cortez.

Ces affaires sont différentes, mais elles révèlent la même fragilité : lorsqu’un média diffuse, commente ou met en scène un contenu synthétique sans cadre explicite, il risque de fragiliser le lien de confiance avec son public. Ce risque existe aussi lorsque la personne qui relaie le contenu agit de bonne foi. La vraisemblance visuelle et sonore des outils actuels rend les erreurs plus faciles, et leur circulation plus rapide.

Pour OAN, cet incident s’ajoute à un historique déjà difficile en matière de crédibilité. Le réseau a été associé à la diffusion de théories complotistes et a fait l’objet de plusieurs procédures en diffamation liées à des allégations infondées sur l’élection présidentielle américaine de 2020. Des distributeurs de télévision par câble ont aussi cessé de proposer sa programmation. Dans ce contexte, un correctif sur des images générées par IA ne relève pas seulement d’un détail de production : il touche directement à la capacité du média à convaincre son audience qu’il distingue les faits de leurs illustrations.

Ce qu’il faut surveiller dans les rédactions

L’affaire Gaetz-OAN montre que la transparence sur l’IA ne peut pas reposer sur une correction a posteriori. Les rédactions qui utilisent ces outils ont intérêt à fixer des règles avant diffusion : validation humaine des images, traçabilité de leur origine, avertissement à l’écran et vigilance renforcée lorsque des personnes réelles ou des institutions publiques sont concernées.

La question est aussi celle de la proportion. Une illustration générique créée par IA pour expliquer un principe technique ne présente pas le même risque qu’un faux portrait de soldat dans un sujet sur l’armée. Plus une image se rapproche d’un document d’actualité, plus son origine et son statut doivent être explicites.

À mesure que les générateurs progressent, le réflexe essentiel pour le public consiste à distinguer ce qui est montré de ce qui est établi. Une image très réaliste peut accompagner une information exacte tout en restant entièrement fictive. Pour les médias, cette nuance est une obligation éditoriale. Pour les téléspectateurs, elle devient une compétence de lecture indispensable.