Comment détecter les deepfakes : Un guide pour repérer les médias faux

Nous partageons souvent des photos et des vidéos sur des sites web et des réseaux sociaux sans considérer les risques potentiels. Que ce soit par la voix, la vidéo ou les images, les deepfakes deviennent de plus en plus difficiles à détecter, car les technologies utilisées pour les créer atteignent un niveau de précision incroyable. Mais vous n’avez pas à devenir une autre victime innocente. Ce guide montre comment détecter une image, une vidéo ou un son deepfake, de manière fiable et précise.

Table des matières

• Quels types de deepfakes devrais-je craindre ?
• 1. Indices visuels
• 2. La technique du “Zoom”
• 3. Utiliser les métadonnées d’image
• 4. Outils en ligne pour détecter les deepfakes
• Détecteur d’images fausses
• Foto Forensics

Quels types de deepfakes devrais-je craindre ?

L’apparition des deepfakes est un phénomène très récent qui a surpris beaucoup d’entre nous. Ses racines se trouvent dans les nouvelles technologies d’IA, telles que la “diffusion stable” et les réseaux antagonistes génératifs (GAN).

Il existe trois types populaires de deepfakes :

• Technologies de substitution de visage : substituent le visage d’une personne par celui d’une autre pour un échange méconnaissable. J’ai été complètement époustouflé par la précision avec laquelle l’un de ces logiciels de substitution de visage pouvait “jeter un coup d’œil” sous mes lunettes de soleil pour créer une nouvelle version de moi. C’est comme Photoshop - mais beaucoup plus puissant !

• Générateurs de voix IA : vous n’aimez pas votre voix ? Maintenant, vous pouvez utiliser de nombreuses technologies de générateurs de voix IA en ligne pour vous donner une voix synthétique qui ressemble à la vraie. Bien sûr, les acteurs malveillants n’ont besoin que de télécharger l’une de vos vidéos originales en ligne pour créer une voix deepfake.
• Logiciels de synthèse vidéo : il existe de nombreuses applications qui peuvent générer des vidéos deepfake en téléchargeant une image cible sur une vidéo de votre choix. Récemment, un synthétiseur vidéo inconnu a été utilisé par un gang criminel pour escroquer une entreprise basée à Hong Kong de 25 millions de dollars lors d’une vidéoconférence Zoom.

Beaucoup des applications utilisées pour créer des deepfakes peuvent être trouvées légitimement sur le Web, dans Google Play et l’App Store. Détectez facilement les deepfakes en utilisant les méthodes suivantes.

1. Indices visuels

La détection des deepfakes semblerait être une affaire simple pour ceux qui peuvent dire si une image semble un peu “bizarre”. Dans les premiers deepfakes, vous pouviez souvent les attraper en utilisant quelques signes d’avertissement, comme le flou autour des bords, un visage trop lisse, des sourcils doubles, des bugs, ou un sentiment général de “non naturel” quant à la façon dont le visage s’intègre.

Cependant, la façon dont ces technologies ont progressé rend de plus en plus difficile de distinguer les images et vidéos fausses des vraies. Néanmoins, vous pouvez essayer de garder un œil sur le flou, la distorsion et les différences faciales étranges.

Visuellement, il y a quelques indices évidents dans l’image fausse à droite : en particulier le double menton non naturel. Si vous avez besoin de plus de données, comparez l’image fausse avec de nombreux autres échantillons originaux.

Avec les vidéos, l’indice le plus évident est lorsqu’un deepfake n’a pas de mouvement naturel, mais les deepfakes ont souvent des pulsations. Les irrégularités (comme différentes parties du visage affichant différents mouvements) peuvent aider à identifier une vidéo deepfake.

Il existe également des indicateurs biométriques, mais nous n’entrerons pas dans ce sujet car il n’est pas possible d’analyser les données biométriques à l’aide d’applications gratuites pour smartphone ou ordinateur.

Astuce : il existe de nombreuses façons de détecter les images générées par IA. Jetez un œil à certaines des meilleures méthodes.

2. La technique du “Zoom”

Bien qu’en surface, une image deepfake semble assez lisse (elle est beaucoup moins détectable qu’une image retouchée), il vous suffit de “zoomer” à l’intérieur de l’image pour repérer des irrégularités. Un visage caché, des contours irréguliers et des oreilles déformées ne sont que quelques-uns des signes visibles d’un deepfake.

Pour repérer les deepfakes sur une plateforme de vidéoconférence, les experts ont recommandé quelques stratégies similaires. Au lieu de visualiser l’autre participant dans une vue miniature ou galerie, vous pouvez avoir une vue plein écran, ce qui les agrandira pour remplir tout votre écran.

3. Utiliser les métadonnées d’image

De toutes les méthodes de détection des deepfakes par IA, c’est la plus infaillible et facilement accessible à tous. Vérifiez les métadonnées d’une image pour identifier si c’est une image originale.

Sur un ordinateur Windows, ouvrez les Propriétés d’une image en effectuant un clic droit. Allez dans l’onglet Détails et vous pouvez trouver les spécifications de l’appareil photo telles que le fabricant de l’appareil photo, le modèle de l’appareil photo, le temps d’exposition, la vitesse ISO, la longueur focale, et si un flash a été utilisé ou non. Une image deepfake ne peut jamais avoir ces détails.

Sur un appareil Mac, faites un clic droit sur une image et sélectionnez Obtenir des informations -> Plus d’infos pour voir les métadonnées de l’image.

Il existe des logiciels de métadonnées d’image en ligne qui donnent des détails plus avancés. Jim pl est l’un des meilleurs outils et est complètement gratuit à utiliser.

Téléchargez une image prise sur un smartphone, puis consultez ses informations EXIF. Même si la localisation est désactivée, les données du Mobile Content Cloud (MCC) sont toujours activées. (C’est connecté au fournisseur de SIM.) De plus, la hauteur, la largeur et les mégapixels de l’image sont à leurs valeurs maximales, ce qui est quelque chose que les images deepfake ne peuvent tout simplement pas reproduire.

Si vous êtes une célébrité, et que votre image est dans le domaine public, les métadonnées vous permettent de voir votre Copyright de Profil, qui donne la date à laquelle une image a été téléchargée. Soyez assuré que ces données ne peuvent pas être falsifiées.

Si vous prenez une capture d’écran à l’aide d’un téléphone Android, Google devient le propriétaire du Copyright de Profil. Il en va de même pour Apple sur les iPhones.

Lorsque vous téléchargez une image ou une vidéo deepfake pour ses métadonnées, elle n’affichera aucune information ci-dessus. L’image fausse n’a tout simplement pas de pedigree. De plus, la petite taille/largeur d’image restreinte devrait être une cause de suspicion.

4. Outils en ligne pour détecter les deepfakes

Il existe quelques logiciels de détection de deepfakes, mais pas beaucoup. Nous avons testé de nombreux outils en ligne pour détecter les deepfakes. La plupart d’entre eux donnent des résultats inexacts et des faux positifs.

Beaucoup demandent également un paiement à l’avance, ce qui est quelque chose que nous ne recommanderions pas, car les résultats sont moins que satisfaisants. Dans nos expériences, ils ont détecté beaucoup de nos photos originales comme “fausses” et n’ont pas pu identifier celles qui étaient deepfake.

Cependant, les outils en ligne suivants se distinguent comme les meilleures exceptions et ont bien fonctionné pour nous.

Détecteur d’images fausses

Le Détecteur d’images fausses est un outil gratuit qui plonge profondément dans les métadonnées et les binaires d’une image pour donner des résultats directs de détection de deepfake. Lorsque vous avez une image originale, sa réponse est “Aucun niveau d’erreur détecté.” Il génère en outre une signature logicielle pour prouver l’authenticité.

Cependant, le logiciel est sujet à des erreurs. Il peut parfois échouer à détecter une image deepfake évidente, mais il existe une solution à cela.

Au lieu de publier l’image deepfake dans sa taille originale, vous voudrez peut-être “zoomer” sur une partie sélectionnée de l’image. Prenez une capture d’écran et analysez uniquement cette partie. Le logiciel identifiera la même image comme générée par ordinateur.

Foto Forensics

Foto Forensics est un outil plus avancé qui utilise la méthode très précise, “Analyse du niveau d’erreur” (ELA), pour détecter les niveaux de compression dans les images. Si une partie particulière d’une image a un niveau d’erreur différent, elle est numériquement modifiée et ajoutée à l’image principale.

Dans cet exemple, le visage de l’image a une couleur et un composant ELA différents comme on le voit dans le carré noir.

D’autre part, cet exemple est l’analyse ELA pour une image correcte basée sur un appareil photo. Il n’y a pas d’irrégularités. La différence est trop subtile pour que les humains puissent la détecter, mais les machines sont excellentes pour la repérer.

Si vous voulez détecter des deepfakes, il n’y a pas beaucoup d’autres outils convaincants. Cependant, AI or Not est un bon outil et beaucoup plus facile à utiliser. Lorsque le logiciel analyse une vraie photo, il l’identifie comme “Ceci est probablement humain.” Il a également le meilleur rendement en ce qui concerne l’identification des sons générés par IA.

Alors que la technologie de détection des deepfakes est un domaine en évolution, gardez un œil sur de nouvelles méthodes. Rappelons-nous également comment fonctionne Internet : même si ces faux sont attrapés, ils seront probablement recirculés et crues par certaines personnes de toute façon. Si vous êtes sur un iPhone, vous pourriez être intéressé par des applications IA qui génèrent du contenu.

Crédits d’image : Pexels. Tous les captures d’écran par Sayak Boral.