DeepFake: comment détecter ces vidéos truquées ?

Je vous ai parlé ces derniers jours du et la facilité avec laquelle il est possible de créer des fausses vidéos. Maintenant que le problème est posé, intéressons-nous aux solutions: est-il possible de détecter ces vidéos truquées ?

Les "deepfake" s'améliorent constamment, et il sera de plus en plus difficile de les repérer. Découvrez dans cet article quelques astuces fiables pour détecter une deepfake.

Clignement des yeux

La plupart des fausses vidéos présentait un même défaut: l'absence ou une anomalie du clignement des yeux. En général, on nourrit l'intelligence artificielle avec des centaines de photos de la célébrité. Sauf que le nombre de photos avec des personnalités au yeux fermés y est ultra-minoritaire.

Un logiciel mis au point par le chercheur Siwei Lyu, de l'université d'Albany aux États-Unis permettait de se concentrer sur cet aspect des vidéos afin d'y déceler toute anomalie probante.

Pour cela, il a développé un réseau neuronal pour identifier la vitesse à laquelle les gens clignent des yeux dans les vidéos. Avec les vidéos truquées, le sujet cligne souvent beaucoup moins des yeux qu'un vrai personnage.

Les humains clignent des yeux quelque part entre chaque seconde 2 et 10. Et un seul clignement prend entre un dixième et quatre dixièmes de seconde. C'est ce qu'il serait normal de voir dans une vidéo d'une personne qui parle. Mais ce n'est pas ce qui se passe dans beaucoup de vidéos deepfake.

Une vraie personne clignote en parlant.

Un visage simulé ne clignote pas comme une personne réelle.

Las, peu de temps après cette publication, le Pr Siwei Lyu s'apercevait que de nouveaux outils réparant ces anomalies avaient été développés.

Repérage de warping

D'autres chercheurs étudient désormais les incohérences au niveau des couleurs du visage ou le repérage de warping. Co-créateur d'un de ces outil de détection de deepfake baptisé MesoNet, Vincent Nozick confie : "Les zones les plus stratégiques avec notre approche sont le nez, les yeux et la bouche de la personne filmée. C'est là que se situe la majorité des irrégularités détectées par notre outil". Une technique qui marche.

MesoNet analyse les zones stratégiques du visage, celles ou les erreurs sont le plus susceptible d'apparaître.

Protéger sa vidéo du DeepFake

Amber Authenticate est une application qui génère un code au moment où est tournée une vidéo. Il sert à authentifier ce contenu et à déceler ensuite des deepfakes qui circulent.

L'application génère en effet ce que l'on appelle un " hash ". Ce " hash " est alors stocké dans la blockchain Ethereum. Pour rappel, le principe de la blockchain est d'être un système d'archivage et d'authentification de transactions, de contenus, totalement décentralisé et distribué, consultable par tous ses utilisateurs. Il existe plusieurs blockchains, la plus connue et celle qui sert à valider des transactions financières en bitcoins.

Lorsqu'une personne tourne une séquence, Amber Authenticate génère à intervalles réguliers des codes qui permettront a posteriori de confirmer qu'il s'agit de la vidéo originale. Auquel cas Aber accolera un cadre vert à la vidéo. A l'inverse, si une partie de la vidéo est modifiée, l'application pourra le détecter et passera la couleur du cadre en rouge à ce moment-précis.