Comment détecter les images deepfake créées par l'intelligence artificielle

Les deepfakes sont des images ou des vidéos modifiées grâce à l'IA pour faire croire à des informations fausses. Ils peuvent être utilisés à diverses fins, notamment pour le divertissement, la fraude et la propagande.

La création de fausses images ou vidéos grâce à l'IA devient rapidement l'un des principaux problèmes auxquels nous sommes confrontés en ligne. Les images, vidéos et fichiers audio frauduleux sont en augmentation en raison de la prolifération et de l'utilisation abusive des outils d'IA générative.

Avec l'émergence de vidéos deepfake créées par l'intelligence artificielle presque chaque jour, à partir d'images de personnalités mondialement connues telles que la chanteuse Taylor Swift, l'ancien président américain Donald Trump,... distinguer le vrai du faux devient de plus en plus difficile.

Aujourd'hui, les outils innovants qui utilisent l'IA pour générer des vidéos et des images à partir de texte comme DALL-E, Midjourney et Sora rendent la création de deepfakes plus facile que jamais, les utilisateurs ont juste besoin de saisir une demande et le système les générera automatiquement.

Ces fausses images peuvent sembler inoffensives. Pourtant, elles peuvent être utilisées pour commettre des fraudes, usurper des identités, diffuser de la propagande et manipuler des élections.

À ses débuts, la technologie deepfake était limitée et laissait souvent des traces évidentes de manipulation. Les vérificateurs de faits relevaient des images présentant des défauts évidents, comme une main à six doigts ou des lunettes à deux verres de formes différentes.

Mais à mesure que l'IA s'améliore, la détection devient beaucoup plus difficile. Henry Ajder, fondateur du cabinet de conseil Latent Space Advisory et expert reconnu en IA générative, a déclaré que certains conseils largement répandus, comme la recherche de clignements d'yeux anormaux dans les vidéos deepfake, ne fonctionnent plus.

Cependant, a déclaré M. Henry Ajder, il existe encore quelques signes permettant de reconnaître les images deepfake, comme un portrait d'une personne avec un gloss électronique, « un effet de lissage esthétique » qui donne à la peau « un aspect étonnamment brillant ».

Vérifiez également la cohérence des ombres et de l'éclairage. Souvent, le sujet de la photo sera parfaitement net et paraîtra réaliste, mais les éléments en arrière-plan pourraient manquer de réalisme ou de brillance.

Regarde le visage

L'échange de visages est l'une des méthodes de deepfake les plus populaires. Les experts recommandent d'observer attentivement les contours du visage. La couleur de la peau est-elle assortie au reste de la tête ou du corps ? Les contours du visage sont-ils nets ou flous ?

Si vous pensez qu'une vidéo d'une personne qui parle a été modifiée, observez sa bouche. Les mouvements de ses lèvres correspondent-ils parfaitement à l'audio ?

Ajder recommande d'examiner ses dents. Sont-elles nettes ou floues et dépareillées par rapport à son apparence réelle ?

La société américaine de cybersécurité Norton a déclaré que l'algorithme n'était peut-être pas suffisamment sophistiqué pour créer des dents individuelles, donc l'absence de contours pour chaque dent pourrait être un signe permettant de reconnaître une image deepfake.

Considérez la question dans un contexte plus large

Parfois, le contexte est important. Prenez un moment pour réfléchir à la pertinence de ce que vous voyez.

L'association américaine de journalisme et d'éducation aux médias Poynter conseille que si vous voyez une personnalité publique faire quelque chose qui semble « ostentatoire, irréaliste ou hors de son caractère », il peut s'agir d'une image deepfake.

Par exemple, le pape porte-t-il vraiment une doudoune élégante comme sur la célèbre photo truquée ? Si oui, les sources grand public publieront-elles d'autres photos ou vidéos de celle-ci ?

Utiliser l'IA pour détecter les deepfakes

Une autre approche consiste à utiliser l'IA contre elle-même. Microsoft a développé un outil d'authentification capable d'analyser une photo ou une vidéo pour déterminer avec certitude si elle a été falsifiée, tandis que FakeCatcher, développé par le fabricant de semi-conducteurs Intel, utilise des algorithmes pour analyser les pixels d'une image afin de déterminer son authenticité.

Il existe également des outils en ligne qui promettent de détecter les faux contenus si vous téléchargez un fichier ou collez un lien vers un document suspect. Cependant, certains, comme l'authentificateur de Microsoft, ne sont accessibles qu'à certains partenaires et non au public. En effet, les chercheurs ne souhaitent pas exposer ces informations à des acteurs malveillants et leur donner un avantage supplémentaire dans la course aux deepfakes.

L’accès public aux outils de détection peut également donner aux gens l’impression qu’il s’agit de « technologies divines » qui peuvent remplacer notre pensée critique, alors que nous devons au contraire être conscients de leurs limites, explique Ajder.

Les experts affirment que confier aux utilisateurs ordinaires la tâche de devenir des détectives numériques pourrait même s'avérer dangereux, car cela pourrait conduire à une confiance aveugle alors que même les experts ont de plus en plus de mal à détecter les deepfakes.

Détecter les deepfakes est un défi de plus en plus grand, et aucune méthode n'est efficace à 100 %. Cependant, en prenant des précautions et en sensibilisant le public, nous pouvons réduire le risque d'être trompés par ces techniques.