Le standard C2PA permet de certifier qu‘un texte n’a pas été généré par des modèles d’IA comme ChatGPT.

1. 🔬 Contexte académique et besoin

• Avec la démocratisation des LLM, identifier la provenance des textes générés par IA devient crucial, notamment pour la triche académique ou le plagiat.

• La C2PA, historiquement conçue pour les médias visuels (images/vidéos), commence à être explorée pour le texte, mais c’est encore embryonnaire

2. ⚙️ Recherches actuelles sur la signature textuelle

2.1 Prototypes et pistes explorées

• OpenAI / Partnership on AI : ont investigué des solutions mêlant watermarking statistique, métadonnées intégrées et classification, mais sans déploiement imminent openai.com.

• NIST : travail sur des systèmes de “provenance floue” et approches cryptographiques pour renforcer la transparence des contenus textuels, mais sans standard stabilisé

2.2 Difficultés identifiées

• Robustesse faible : les watermarks statistiques sont facilement supprimables via reformulations .

• Vulnérable à l’adversaire : un attaquant peut simuler ou retirer la signature .

• Absence de standard consolidé pour les métadonnées textuelles (aucun format C2PA annexé à un .txt ou .docx actuellement).

3. 📄 Proposition de design C2PA pour le texte

Une implémentation plausible, à des fins académiques, pourrait ressembler à ceci :

1. Format de contenu : document riche (PDF, DOCX, HTML).

2. Manifeste intégré (C2PA Manifest) :

   • tool: nom du LLM (ex. GPT‑4, Claude, LlaMA)

   • hash_content: empreinte cryptographique du texte

   • generated_by_AI: booléen

   • timestamp, model_version, author_signature (certificat issuer, par ex Éducation nationale ou plateforme universitaire)

3. Signature : enveloppe signée avec la clé privée de l'institution.

4. Distribution : le document conserve le manifest. L’inspecteur peut utiliser un reader C2PA intégré (dans EdTech ou plateforme université) pour vérifier provenance + validité.

4. 🛡️ Limites et enjeux

• Adoption : nécessite que tous les outils d’édition/lecture (MS Word, LibreOffice, Moodle, etc.) intègrent le standard et gèrent les manifests. Ce n’est pas le cas aujourd’hui.

• Robustesse : tout retrait ou altération du manifeste invalide la signature. De plus, reformuler ou paraphraser au-delà d’un certain seuil peut rompre la trace.

• Vie privée : ajouter l’identité d’un étudiant peut poser des problèmes RGPD et de protection des données. Une solution serait d’utiliser des identités pseudonymes dans le manifest.

• Falsification : potentielle simulation de génération IA. Il faudrait lier la signature à des autorités de certification académiques (PKI interne).

5. ✅ Implications pour l’Éducation nationale

• Détection améliorée : un document généré par IA, signé via la chaîne C2PA, permettrait une vérification fiable de l’usage de l’IA.

• Obligation technique : mise en place d’infrastructures de signature (PKI), transformation des environnements d’édition (espaces de scolarité, générateurs IA internes comme ChatGPT intégré), et formation des utilisateurs.

• Interopérabilité : pour une adoption à l’échelle, toutes les entités académiques et les outils utilisés doivent accepter et respecter le format.

• Valeur pratique : avant de lier sanction et détection, il faudrait prouver la résistance technique à la falsification et à l’évasion (paraphrase).

6. 🔭 Feuille de route de recherche

• Prototypage :

  • Adapter un outil de génération IA éducatif (ex. GPT intégrés au ENT) pour qu’il génère un manifest C2PA au moment de l’export (PDF).

  • Créer ou intégrer un lecteur C2PA dans la plateforme d’évaluation pour vérifier le manifest.

• Validation :

  • Tester la robustesse face aux manipulations et paraphrases.

  • Évaluer la fiabilité pour distinguer un texte “AI‑nécessaire” d’un texte “humain réécrit”.

• Respect vie privée :

  • Explorer la pseudonymisation dans le manifeste.

  • Évaluation RGPD des métadonnées stockées.

🧭 Conclusion

• Il n’existe pas encore de standard C2PA mature pour le texte, seulement des recherches avancées.

• Le C2PA textuel implique un manifest cryptographique dans un format enrichi (PDF, DOCX…) signé par l’école ou EdTech.

• Pour l’Éducation nationale, cela semble techniquement faisable, mais nécessite une architecture complète (génération, signature, lecture) et garanties de robustesse + conformité RGPD.

• C’est un excellent sujet de publication technique : design du format, prototypage, test de fiabilité, acceptabilité institutionnelle.