5 meilleurs outils et techniques de détection de Deepfake (mai 2024)

À l’ère du numérique, les deepfakes sont devenus une menace importante pour l’authenticité du contenu en ligne. Ces vidéos sophistiquées générées par l’IA peuvent imiter de manière convaincante de vraies personnes, ce qui rend de plus en plus difficile la distinction entre les faits et la fiction. Cependant, à mesure que la technologie derrière les deepfakes a progressé, les outils et techniques conçus pour les détecter ont également progressé. Dans ce blog, nous explorerons les cinq principaux outils et techniques de détection des deepfakes disponibles aujourd'hui.

1. Sentinelle

(Image : Sentinelle)

Sentinel est une plate-forme de protection basée sur l'IA de premier plan qui aide les gouvernements démocratiques, les agences de défense et les entreprises à stopper la menace des deepfakes. La technologie de Sentinel est utilisée par des organisations leaders en Europe. Le système fonctionne en permettant aux utilisateurs de télécharger des médias numériques via leur site Web ou leur API, qui sont ensuite automatiquement analysés pour la falsification de l'IA. Le système détermine si le média est un deepfake ou non et fournit une visualisation de la manipulation.

La technologie de détection de deepfake de Sentinel est conçue pour protéger l'intégrité des médias numériques. Il utilise des algorithmes d'IA avancés pour analyser les médias téléchargés et déterminer s'ils ont été manipulés. Le système fournit un rapport détaillé de ses conclusions, y compris une visualisation des zones du support qui ont été modifiées. Cela permet aux utilisateurs de voir exactement où et comment les médias ont été manipulés.

Principales caractéristiques de Sentinel :

• Détection de deepfake basée sur l'IA
• Utilisé par les principales organisations en Europe
• Permet aux utilisateurs de télécharger des médias numériques pour analyse
• Fournit une visualisation de la manipulation

2. Détecteur Deepfake en temps réel d'Intel

Intel a introduit un détecteur de deepfake en temps réel appelé FakeCatcher. Cette technologie peut détecter les fausses vidéos avec un taux de précision de 96 %, renvoyant des résultats en quelques millisecondes. Le détecteur, conçu en collaboration avec Umur Ciftci de l'Université d'État de New York à Binghamton, utilise du matériel et des logiciels Intel, fonctionnant sur un serveur et s'interfaçant via une plate-forme Web.

FakeCatcher recherche des indices authentiques dans de vraies vidéos, évaluant ce qui fait de nous des êtres humains : un « flux sanguin » subtil dans les pixels d'une vidéo. Lorsque notre cœur pompe le sang, nos veines changent de couleur. Ces signaux de flux sanguin sont collectés sur tout le visage et des algorithmes traduisent ces signaux en cartes spatio-temporelles. Ensuite, grâce à l'apprentissage en profondeur, il peut détecter instantanément si une vidéo est réelle ou fausse.

Principales caractéristiques du détecteur Deepfake en temps réel d'Intel :

• Développé en collaboration avec l'Université d'État de New York à Binghamton
• Peut détecter les fausses vidéos avec un taux de précision de 96 %
• Renvoie les résultats en millisecondes
• Utilise un "flux sanguin" subtil dans les pixels d'une vidéo pour détecter les deepfakes

3. Nous vérifions

(Image : WeVerify)

WeVerify est un projet visant à développer des méthodes et des outils intelligents de vérification de contenu et d'analyse de la désinformation. Le projet se concentre sur l'analyse et la contextualisation des médias sociaux et du contenu Web au sein de l'écosystème en ligne plus large afin d'exposer le contenu fabriqué. Ceci est réalisé grâce à la vérification de contenu intermodale, à l'analyse des réseaux sociaux, au démystification micro-ciblée et à une base de données publique basée sur la blockchain des contrefaçons connues.

Principales caractéristiques de WeVerify :

• Développe des méthodes et des outils intelligents de vérification de contenu et d'analyse de la désinformation humaine dans la boucle
• Analyse et contextualise les médias sociaux et le contenu Web
• Expose le contenu fabriqué grâce à la vérification de contenu intermodale, l'analyse des réseaux sociaux et la démystification micro-ciblée
• Utilise une base de données publique basée sur la blockchain des contrefaçons connues

4. Outil d'authentification vidéo de Microsoft**

(Image : Microsoft)

L'outil d'authentification vidéo de Microsoft est un outil puissant qui peut analyser une photo ou une vidéo fixe pour fournir un score de confiance indiquant si le média a été manipulé. Il détecte la limite de fusion des éléments deepfake et subtils en niveaux de gris qui sont indétectables à l'œil humain. Il fournit également ce score de confiance en temps réel, permettant une détection immédiate des deepfakes.

L'outil d'authentification vidéo utilise des algorithmes d'intelligence artificielle avancés pour analyser les médias et détecter les signes de manipulation. Il recherche des changements subtils dans les éléments en niveaux de gris des médias, qui sont souvent le signe révélateur d'un deepfake. L'outil fournit un score de confiance en temps réel, permettant aux utilisateurs de déterminer rapidement si le média est authentique ou non.

Principales caractéristiques de l'outil d'authentification vidéo de Microsoft :

• Analyse des photos ou des vidéos fixes
• Fournit un score de confiance en temps réel
• Détecte les changements subtils de niveaux de gris
• Permet une détection immédiate des deepfakes

5. Détection Deepfake à l'aide des incompatibilités phonème-visème

Cette technique innovante, développée par des chercheurs de l'université de Stanford et de l'université de Californie, exploite le fait que les visèmes, qui dénotent la dynamique de la forme de la bouche, sont parfois différents ou incohérents avec le phonème parlé. Cette incohérence est un défaut courant dans les deepfakes, car l'IA a souvent du mal à faire correspondre parfaitement le mouvement de la bouche avec les mots prononcés.

La technique Phoneme-Viseme Mismatch utilise des algorithmes d'IA avancés pour analyser la vidéo et détecter ces incohérences. Il compare le mouvement de la bouche (visèmes) avec les mots prononcés (phonèmes) et recherche d'éventuelles discordances. Si une non-concordance est détectée, c'est une forte indication que la vidéo est un deepfake.

Principales caractéristiques de la détection Deepfake à l'aide des incompatibilités phonème-visème :

• Développé par des chercheurs de l'Université de Stanford et de l'Université de Californie
• Exploite les incohérences entre visèmes et phonèmes dans les deepfakes
• Utilise des algorithmes d'IA avancés pour détecter les discordances
• Fournit une forte indication de deepfake si une non-concordance est détectée

L'avenir de la détection Deepfake

Alors que nous naviguons dans le paysage numérique du 21e siècle, le spectre des deepfakes plane. Ces vidéos générées par l'IA, qui peuvent imiter de manière convaincante de vraies personnes, constituent une menace importante pour l'authenticité du contenu en ligne. Ils ont le potentiel de tout perturber, des relations personnelles aux élections politiques, rendant plus critique que jamais le besoin d'outils et de techniques efficaces de détection des deepfakes.

Les cinq outils et techniques de détection de deepfake que nous avons explorés dans ce blog représentent la pointe de ce domaine. Ils utilisent des algorithmes d'IA avancés pour analyser et détecter les deepfakes avec une précision impressionnante. Chaque outil et technique offre une approche unique de la détection de deepfake, de l'analyse des éléments subtils en niveaux de gris d'une vidéo au suivi des expressions faciales et des mouvements des sujets.

Sentinel, par exemple, utilise l'IA pour analyser les médias numériques et déterminer s'ils ont été manipulés, fournissant une visualisation de la manipulation. L'outil d'authentification vidéo de Microsoft, quant à lui, fournit un score de confiance en temps réel qui indique si une photo ou une vidéo fixe a été manipulée. Ces outils, ainsi que les autres dont nous avons parlé, mènent la lutte contre les deepfakes, contribuant à garantir l'authenticité du contenu en ligne.

Cependant, à mesure que la technologie derrière les deepfakes continue de progresser, il en va de même pour nos méthodes de détection. Le développement de la technologie deepfake est une cible en évolution rapide, et nos outils et techniques doivent évoluer pour suivre le rythme. Cela nécessitera une recherche et un développement continus, ainsi qu'une collaboration entre les chercheurs, les entreprises technologiques et les décideurs.

De plus, il est important de se rappeler que la technologie seule ne peut pas résoudre le problème des deepfakes. L'éducation et la sensibilisation sont également cruciales. Nous devons tous devenir des consommateurs plus avisés du contenu en ligne, remettre en question la source de l'information et rechercher les signes de manipulation. En restant informés des derniers développements en matière de technologie et de détection des deepfakes, nous pouvons tous jouer un rôle dans la lutte contre cette menace.