Reconnaître les deepfakes : est-ce possible ?

infoadmin. Le 10 juin 2022
Reconnaître les deepfakes : est-ce possible ?

La toile et notamment les réseaux sociaux sont en ébullition avec l'arrivée en masse des deepfakes, ces vidéos truquées ultraréalistes mettant en scène des personnalités célèbres. L'avancée en la matière est notable et il devient de plus en plus difficile de démêler le vrai du faux. Des agences étatiques et des entreprises indépendantes à travers le monde se sont penchées sur la question et essaient de proposer des solutions pérennes pour les détecter. 

Les deepfakes, c'est quoi ? 

Le terme anglais « deepfake » est né de la fusion de « deep learning » et « fake », qui signifient respectivement « apprentissage profond » et « faux ». En français, deepfake se traduit par hypertrucage. Cette technique consiste à transposer des photos ou des vidéos d'une personne réelle sur d'autres fichiers grâce à l'intelligence artificielle. Ce procédé est initialement utilisé dans le milieu du cinéma, mais aussi des jeux vidéo pour réaliser des doublages. Avec la démocratisation des logiciels sur internet, les deepfake sont devenus légions et envahissent les réseaux sociaux. 

D'après un rapport de Deeptrace, une société de cybersécurité néerlandaise, le nombre de deepfake a presque doublé en moins d'un an en 2019. La plupart étaient des contenus pornographiques et mettaient en scène de manière très réaliste des célébrités. De nombreuses autres fausses vidéos ont créé le buzz ces dernières années pour ne citer que celle postée sur un compte TikTok montrant Tom Cruise jouant au golf ou encore celle de Barack Obama dénigrant Donald Trump. 

 

Repérer les deepfakes, un travail de longue haleine 

Plus récemment, un deepfake du président ukrainien Volodymyr Zelensky appelant ses compatriotes à rendre les armes est devenu viral. Face à l'ampleur des infox que véhiculent certains hypertucages, il est urgent de trouver des moyens efficaces pour les démasquer. Les spécialistes avancent quelques astuces pour mettre au jour quelques défauts comme des contours du visage flou, le manque de synchronisation entre la parole et les lèvres, des clignements des yeux moins fréquents ou encore l'absence de pouls au niveau d'une veine. Des chercheurs de l’Université de Californie du Sud et de l’Université de Berkeley avaient utilisé l'intelligence artificielle pour analyser le mouvement du corps et des visages et le style de langage pour détecter ces imperfections. Les logiciels de deepfake ont aussi évolué parallèlement pour mieux dissimuler ces défauts à l'instar de GAN ou generative adversarial network. Cet outil lancé en 2014 implique deux processus d'intelligence artificielle : l'un génère un hyperctrucage le plus réaliste possible et l'autre essaie de détecter s'il s'agit bel et bien d'un deepfake. 

D'autres pistes semblent plus prometteuses pour déceler ces fausses vidéos comme l'utilisation de plug-in pour l'analyse de toutes les images d'une vidéo. Des solutions de deep learning entraînées à reconnaître ces hypertrucages sont également en cours de développement. D'autres entreprises envisagent d'apposer un tatouage numérique sur des vidéos. Grâce à ces « water marking », les outils de deepfake ne pourront plus les utiliser. De son côté, en 2019, Google avait mis en place un kit de formation anti deepfake.

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