Les outils marchands d’Alibaba ont généré 150 millions d’images et de vidéos pendant le Double 11 de Tmall en novembre dernier, un chiffre que l’entreprise a présenté comme une réussite. L’affirmation n’est pas usurpée : la plateforme n’a pas acheté ces images, elle a construit la machinerie qui les produit et l’a mise entre les mains de ses vendeurs. Les marketplaces chinoises ont équipé leurs marchands d’outils d’imagerie générative, et elles absorbent aujourd’hui le coût de ce que ces marchands en ont fait. Six mois plus tard, une journaliste de Shangguan News, à Shanghai, a tiré au hasard vingt photos produit sur des plateformes chinoises et y a trouvé des traces de génération sur plus de la moitié d’entre elles. Les signaux de confiance sur lesquels ces entreprises vendent de la publicité en font les frais : la photo, l’avis, l’historique des litiges.

La capacité a été distribuée avant même que le marché ne la réclame. Un livre blanc publié en juin par la plateforme marchande de Taotian, rédigé avec le média professionnel Tianxia Wangshang, a interrogé près d’un millier de décideurs marchands et rapporté que plus de 95 % d’entre eux utilisent déjà des outils d’IA au quotidien. Il faut lire la provenance avant le résultat : une marketplace a sondé ses propres clients sur une capacité qu’elle leur fournit elle-même, ce qui fait de ce chiffre un indicateur de diffusion déguisé en étude. Alimama, la branche marketing d’Alibaba, chiffre le coût de production que les marchands n’ont plus à supporter à plus de 40 millions de yuans par jour. La photographie était le dernier coût fixe d’une fiche produit, et il vient d’être supprimé.

Le prêt-à-porter a été le premier secteur touché, parce que dans l’habillement, la photo tient lieu de fiche technique. Un acheteur qui consulte une fiche robe y lit la couleur, le tombé, la coupe et la finition, autant d’informations que le texte ne transmet pas. Pic Copilot, l’outil d’Alibaba destiné à l’export, a permis à plus de 10 000 vendeurs de produire plus de 80 000 visuels avec mannequin lors d’un seul essai pendant le Black Friday, condensant en une seule étape le mannequin, le studio et la séance photo. Un mannequin généré portant un vêtement généré dans une pièce générée, c’est la photographie de rien du tout — et la fiche produit ne le précise pas.

Un tribunal de Canton a passé ce printemps à établir ce que les propres systèmes de la plateforme n’avaient pas su détecter. Une acheteuse a payé 411 yuans pour deux hauts et a demandé directement à la boutique si les photos montraient bien les articles réels ; le marchand a répondu que tout, dans sa boutique, avait été photographié à partir du produit physique. Chaque image de la page avait été générée, aucune photo ne se cachait derrière, et rien n’en portait la mention. Le tribunal intermédiaire du peuple de Canton a qualifié les faits de fraude envers le consommateur et a ordonné un remboursement assorti de 1 233 yuans, soit trois fois le prix payé. La somme est dérisoire, mais la séquence, elle, est révélatrice : l’acheteuse a dû poser la question, le marchand a dû mentir, et un tribunal a dû trancher — la plateforme, elle, était absente à chaque étape.

La génération se facture au millier ; la détection se facture au litige.

La réponse d’Alibaba a consisté à construire la seconde moitié de la machine et à publier son débit comme preuve de maîtrise. Lors de sa conférence marchands en janvier, Taobao et Tmall ont annoncé un futur modèle de détection des fausses images en service après-vente, et ont ouvert un canal en un clic permettant aux vendeurs de signaler une photo d’article endommagé envoyée par un acheteur, ce signalement, une fois confirmé, alimentant directement les décisions de remboursement et de recours. Ce produit existe parce que les acheteurs se sont procuré les mêmes outils : photographier l’article réel, demander une déchirure de couture ou une tache plausible, joindre le résultat à une demande de remboursement. Jing Daily a rapporté que ce stratagème frappait d’abord le secteur de la beauté, et le mécanisme se transpose sans mal à l’habillement, où le dommage se juge à la couture et à la décoloration plutôt qu’à la fonction. La preuve par l’image a cessé de faire foi des deux côtés de la transaction.

Le geste le plus révélateur a été ce retrait de tout arbitrage. En avril 2025, Taobao a annoncé un changement de règle selon lequel la plateforme n’interviendrait plus de sa propre initiative dans les demandes de remboursement sans retour, laissant les vendeurs négocier directement avec les acheteurs — l’une de plusieurs plateformes à avoir adopté des mesures comparables à peu près à la même époque. Les marchands avaient précisément demandé cela, et le grief qui motivait cette demande était bien réel. Mais cela signifiait aussi que la plateforme cessait de produire le seul document capable de chiffrer le problème : une décision arbitrée sur la partie qui avait menti. Une marketplace qui refuse de trancher conserve ses revenus de placement et se décharge de la base de preuves. L’État a en partie comblé ce vide : l’application nationale de lutte contre la fraude intègre désormais sa propre fonction de vérification de contenu généré par IA, et huit plateformes de e-commerce ont signé un pacte d’autorégulation coordonné par le conseil des consommateurs de Pékin. Rien de tout cela ne remplace un arbitrage rendu par la marketplace elle-même sur les fiches produit dont elle tire profit.

L’argument le plus solide contre cette thèse est que rien de structurel ne se serait produit. Les marchands enjolivent leurs produits depuis l’invention des catalogues, et la retouche, les photos de studio empruntées et la correction colorimétrique généreuse précèdent tous les modèles de diffusion. Selon cette lecture, génération et détection seraient deux courbes qui montent ensemble, et la plateforme disposant du plus gros jeu de données finirait par l’emporter. Pour que cela tienne, une condition doit être vraie : les images générées et les images photographiées doivent rester des catégories distinctes. Ce n’est pas le cas. Liu Xiangdong (pseudonyme utilisé par le média pour désigner un chercheur qui conçoit des outils de détection) a confié à Shangguan News qu’aucun modèle n’est pleinement fiable, et qu’une large part des images commerciales sont désormais de vraies photos retouchées par IA, ce qui les place d’emblée dans une zone grise. La Chine exige des marquages visibles et intégrés sur les contenus générés depuis le 1er septembre 2025, et l’échantillon shanghaïen a été constitué neuf mois après l’entrée en vigueur de ce régime.

L’exposition est mesurable, et elle se loge dans les revenus de gestion clientèle : les commissions que les marchands versent à Alibaba pour leur placement. Cette ligne à elle seule s’est élevée à 82,5 milliards de yuans au trimestre de juin, et chaque yuan de cette somme suppose un acheteur qui fait suffisamment confiance à une fiche produit pour cliquer, puis pour garder ce qu’il reçoit. Si la part d’imagerie générée continue de croître pendant que l’arbitrage reste délégué aux vendeurs, les plateformes finiront par vendre un accès classé à un catalogue que leurs propres acheteurs ont appris à discréditer — et cette décote se répercutera sur ce que les marchands seront prêts à payer au clic. Rien de tout cela ne vient de l’extérieur. Une marketplace peut rendre la photo bon marché, ou elle peut la rendre crédible ; Taobao l’a rendue bon marché, en a publié le chiffre, et rachète aujourd’hui sa crédibilité litige après litige.