Le 28 septembre, 404 Media a rapporté, à partir de documents internes de sous-traitants, que des personnes chargées d’évaluer certaines retouches Microsoft Copilot pouvaient voir la consigne de l’utilisateur, la photo téléversée et les variantes générées. De son côté, la documentation actuelle de la nouvelle application Copilot grand public, disponible depuis le 18 août, indique que les prompts, réponses et contenus de fichiers ne servent pas à entraîner les modèles de fondation. Il ne s’agit pas du même usage : un examen humain et un entraînement de modèle sont deux traitements différents.
Une photo envoyée dans le cloud change de périmètre
Supprimer un passant d’une photo ou remplacer un arrière-plan paraît anodin. Mais pour qu’un éditeur en ligne travaille sur l’image, le fichier original doit quitter l’appareil. Il peut alors passer par plusieurs briques : traitement, journalisation, contrôle de sécurité, évaluation de qualité, selon le produit et le compte utilisés.
L’enquête de 404 Media décrit un processus précis où des évaluateurs comparaient la demande initiale, l’image importée et deux sorties générées. Elle ne permet pas d’affirmer que chaque photo envoyée à Copilot est systématiquement vue par une personne. En revanche, elle montre qu’un flux d’évaluation impliquant l’accès aux images a bien été documenté.
Il faut aussi vérifier si l’image quitte l’appareil, si certaines interactions peuvent être examinées par des personnes, comment l’historique est géré et quelle documentation s’applique exactement au service utilisé.
Entraînement, examen humain et conservation : trois sujets à séparer
L’entraînement consiste à utiliser des données pour construire ou ajuster un modèle. L’examen humain désigne l’intervention de personnes sur des interactions sélectionnées pour évaluer la qualité ou la sécurité. La conservation concerne la durée de présence des conversations, fichiers ou journaux et les moyens de les supprimer.
Microsoft distingue aujourd’hui la nouvelle application Copilot pour particuliers, Copilot dans Microsoft 365 et les comptes professionnels ou scolaires. Pour la nouvelle application, la documentation d’activité indique que prompts, réponses et contenus de fichiers ne sont pas utilisés pour entraîner les modèles de fondation. Une phrase tirée d’un ancien document ou d’un autre produit ne doit donc pas être généralisée à toute la gamme.
| Question | À vérifier | Pourquoi |
|---|---|---|
| La photo quitte-t-elle l’appareil ? | Cloud ou traitement local | Le téléversement élargit le nombre de systèmes qui manipulent l’original. |
| Sert-elle à l’entraînement ? | Politique actuelle du produit et du compte | L’entraînement est une finalité précise. |
| Peut-elle être examinée par une personne ? | Qualité, sécurité, évaluation, retours | L’accès humain est un enjeu distinct. |
| Que devient l’historique ? | Conservation et suppression | La fin de la retouche n’implique pas forcément la fin du traitement. |
Une photo révèle souvent plus que le sujet que vous vouliez retoucher
Une image peut révéler un visage, un domicile, un document posé sur une table, un badge, un écran d’ordinateur ou un produit encore confidentiel. Effacer les métadonnées peut réduire certaines informations techniques, mais ne change pas le fait qu’un fichier déjà envoyé est désormais traité par un service tiers.
Pour un photographe ou une petite entreprise, la question porte aussi sur les personnes représentées. Un client peut accepter la diffusion d’une photo finale sans pour autant avoir envisagé l’envoi du fichier original vers un outil d’IA externe.
Cinq vérifications avant de téléverser
- Identifier le produit exact et le type de compte.
- Lire la documentation officielle la plus récente. Une ancienne FAQ peut concerner une version désormais dépassée.
- Ne pas confondre refus d’entraînement et absence d’examen humain.
- Regarder ce que contient réellement la photo. Mineurs, clients, adresses et travaux non publiés augmentent la sensibilité.
- Se demander si cette étape exige réellement le cloud. Une transformation générative peut l’exiger ; l’ajout d’un filigrane avant partage, pas nécessairement.
Avec SIGNA, vous pouvez ajouter un filigrane visible et un signal SIGNA invisible directement sur Android. Cette étape ne nécessite pas d’envoyer la photo sélectionnée à SIGNA AI Lab.
Après la retouche, il reste à préparer la version que vous allez partager
SIGNA n’est pas un substitut aux éditeurs génératifs. Si vous voulez reconstruire un décor ou créer de nouveaux éléments, un service d’IA dédié peut être nécessaire. SIGNA intervient à un autre moment : lorsque l’image existe déjà et que vous préparez la copie destinée au partage.
Sur Android, les images compatibles peuvent recevoir un filigrane visible et un signal SIGNA invisible directement sur l’appareil. Plus tard, SIGNA peut examiner un fichier compatible pour voir si ce signal y est observable. Cette étape n’impose pas de téléverser la photo vers SIGNA AI Lab.
Le traitement local ne modifie évidemment pas les règles des autres applications. Si l’image est ensuite envoyée vers un autre service, ses propres conditions s’appliquent. L’intérêt est plus concret : une opération qui peut rester locale n’ajoute pas un transfert inutile du fichier original.
Vérifier ce que montre la photo → décider si la retouche a réellement besoin du cloud → préparer localement la version destinée au partage → ne transmettre le fichier qu’aux services nécessaires.
La vie privée se joue aussi dans le choix du lieu de traitement
Dire simplement « l’IA regarde vos photos » serait imprécis. Le changement important est ailleurs : les retouches génératives banalisent l’envoi de photos personnelles. Plus ce geste devient automatique, plus il est utile de comprendre le chemin suivi par le fichier. Pour les familles, les créateurs et les petites structures, le principe reste robuste : cloud quand il est nécessaire, local quand il ne l’est pas.
Sources principales
404 Media — Humans Are Reading Copilot Prompts — And They’re Horrified (28 Sep 2026)
Microsoft — Copilot for individuals: data, privacy and responsible AI
Microsoft — Copilot for individuals: activity history
Microsoft — Copilot for individuals: privacy controls and choices
Préparez la photo sur votre appareil avant de la partager
Avant de partager, utilisez SIGNA sur Android pour ajouter un filigrane visible et un signal SIGNA invisible. Vous pourrez ensuite vérifier dans un fichier compatible si le signal reste observable.
Découvrir le fonctionnement de SIGNA
