Blog 21 - Les dangers du matériel d’abus et d’exploitation pédosexuels créé par l’intelligence artificielle générative

Sarah El Faize

Sarah (elle) est une étudiante en deuxième année au bac de psychologie à l’UdeM. Après avoir suivi le cours de laboratoire de la Dre. Bothe, elle a été particulièrement interpellée par les comportements sexuels compulsifs et les addictions. Ses intérêts de recherche incluent également les enjeux juridiques liés au matériel d’abus sexuel d’enfants produit par l’intelligence artificielle, ainsi que les tests psychométriques. Elle aimerait poursuivre ses études de doctorat en psychologie clinique, avec une spécialisation en psychologie légale, et contribuer aux avancées de la recherche.

​Au cours des dernières années, nous avons été confrontés à une nouvelle problématique, soit la difficulté de distinguer une vidéo réelle d’une vidéo générée par l’intelligence artificielle (IA). Compte tenu des diverses sphères touchées par cette problématique, l’une de celles qui suscitent une attention accrue aux yeux des lois sur la protection de la jeunesse est bien celle de la création de matériel d’abus et d’exploitation pédosexuels (MAEP) généré par l’intelligence artificielle.

L’IA englobe une vaste catégorie de technologies qui imitent les processus cognitifs et les comportements humains au moyen d’algorithmes computationnels (Sweeney, 2003). Elle est utilisée à des fins multiples, allant de la simple automatisation de tâches logistiques à la génération d’images et de vidéos à l’allure très réaliste. L’IA générative est principalement problématique par le fait qu’elle peut générer des images et des vidéos à partir de consignes, sans aucune limite explicite (Microsoft, 2026). En effet, certains outils permettent la création de MAEP à partir de simples commandes de caractéristiques physiques, de position de corps, de voix et d’environnements. Par ailleurs, des applications comme « Undress-AI » permettent le rajeunissement artificiel et le déshabillage d’images initialement inoffensives de personnes réelles (Murphy, 2023), ce qui soulève d’importantes préoccupations en matière de droits de la personne. Ce manque d’encadrement réglementaire relatif à l’utilisation de l’IA peut entraîner des répercussions graves et majeures pour les individus visés par la production et le partage d’images altérées sexuellement.
​
Selon une étude de Thorn (2024) menée aux États-Unis, un adolescent sur dix rapporte connaître un camarade de classe ou un ami ayant créé des images sexuelles non consensuelles d’autres jeunes au moyen de l’IA générative. De plus, la Fondation britannique de surveillance de l’Internet a recensé, en seulement un mois, près de 14 000 images de MAEP soupçonnées d’avoir été générées par l’IA au sein d’un seul forum du dark web (IWF, 2024). Ces données nous signalent l’importance d’agir rapidement, tant sur le plan législatif que sur le plan de la sensibilisation du grand public, afin de prévenir et de limiter les répercussions négatives associées à ces dérives.

L’article 163.1 du Code criminel canadien stipule que toute production, distribution, possession ou consultation de MAEP est illégale. L’objectif principal de la mise en place de cette loi est de protéger les mineurs d’abus physiques et psychologiques réels (UNICEF, 2026). Or, cette loi ne couvre pas explicitement les contenus générés par l’IA en raison qu’aucun mineur n’est directement exposé à un abus physique réel. Néanmoins, les effets psychologiques associés à ces contenus demeurent tout de même présents et significatifs. Les atteintes portées à l’intégrité et à l’image corporelle dans l’environnement numérique peuvent engendrer un sentiment de violation qui peut entraîner de réelles répercussions sociales dans la vie d’un jeune. Celui-ci peut être menacé ou être victime d’extorsion par des images à l’allure réaliste qui peuvent créer une détresse significative (Steel, 2024).
​
Une autre problématique associée à ce phénomène réside dans le fait que la production accrue de MAEP généré par l’IA contribue à la normalisation de la sexualisation des mineurs, ce qui pourrait en conséquent accroître la demande pour ce type de contenu. Cette tendance serait susceptible d’augmenter les risques d’agression envers les mineurs, et conséquemment, augmenter les abus physiques et psychologiques directs. Sur une note plus positive, une proportion importante de la population américaine, soit 81%, croient que le MAEP généré par l’IA devrait être illégal, ce qui favorise et encourage des réformes législatives (Steel et al, 2022).

Le manque de réglementations de l’IA dans ses multiples sphères, notamment en ce qui concerne la production de MAEP, engendre des risques et des répercussions tangibles dans la vie des mineurs concernés. La reconnaissance des conséquences psychologiques et sociales négatives qu’elle peut engendrer devrait servir de pilier afin d’inciter les législateurs à interdire et à sanctionner la production, la possession et la distribution de toute matériel représentant des mineurs dans des situations de vulnérabilité à caractère sexuel.

Bibliographie

Steel, C. M. S., Newman, E., O’Rourke, S., & Quayle, E. (2022). Public perceptions of child pornography and child pornography consumers. Archives of Sexual Behavior (51), 1173-1185. https://doi.org/10.1007/s10508-021-02196-1
Steel, C. M. S. (2024). Artificial intelligence and CSEM: A research agenda. Child Protection and Practice, 2, Article 100043. https://doi.org/10.1016/j.chipro.2024.100043
Sweeney, L. (2003). That’s AI?: A history and critique of the field. https://kilthub.cmu.edu/ndownloader/files/12102473
Microsoft. (2026). L’IA générative par rapport aux autres types d’IA  https://www.microsoft.com/fr-fr/ai/ai-101/generative-ai-vs-other-types-of-ai?msockid=0fbb47030ed06725127e51500f73664b
Murphy, M. (2023). Apps that use AI to undress women in photos soaring in use. Bloomberg Law. https://news.bloomberglaw.com/artificial-intelligence/apps-that-use-ai-to-undress-women-in-photos-soaring-in-use
Internet Watch Foundation. (2024). Pionerring chatbot reduces searches for illegal sexual images of children. https://www.iwf.org.uk/news-media/news/pioneering-chatbot-reduces-searches-for-illegal-sexual-images-of-children/
Thorn. (2024). Safety by design for generative AI: Preventing child sexual abuse. https://doi.org/10.25740/jv206yg3793
UNICEF (2026). Artificial intelligence and child sexual abuse and exploitation. https://www.unicef.org/reports/artificial-intelligence-and-child-sexual-abuse-and-exploitation