Un guide complet sur la façon de détecter les deepfakes et d’identifier les faux médias

Notes clés

• Les deepfakes peuvent être visuellement trompeurs et souvent difficiles à détecter.
• Un zoom sur les images peut révéler des irrégularités indiquant la présence de deepfakes.
• L’utilisation de l’analyse des métadonnées est une méthode infaillible pour vérifier l’authenticité d’une image.

Repérer les deepfakes : votre guide complet de détection

À l’heure où le partage de contenu est devenu quotidien, il est crucial de comprendre comment identifier les deepfakes. Ce guide vous propose des méthodes fiables pour repérer les contenus générés par l’IA dans les images et les vidéos, améliorant ainsi votre culture numérique.

Types de deepfakes à connaître

Les deepfakes sont un phénomène technologique récent qui a rapidement évolué, principalement grâce à des techniques d’intelligence artificielle telles que la « diffusion stable » et les réseaux antagonistes génératifs (GAN).

Voici les trois principaux types de deepfakes qui suscitent le plus d’inquiétudes :

• Technologies de remplacement de visage : elles permettent de remplacer le visage d’une personne par celui d’une autre avec un réalisme saisissant. La précision avec laquelle elles recréent les traits du visage est stupéfiante, rendant difficile toute distinction avec la réalité.
• Générateurs de voix IA : Ces outils peuvent imiter les voix, créant ainsi un son authentique. Des individus peu scrupuleux peuvent facilement utiliser des vidéos existantes pour générer des deepfakes vocaux convaincants.
• Logiciel de synthèse vidéo : ce logiciel permet aux utilisateurs de générer de fausses vidéos à partir d’images sélectionnées, comme le démontre une récente escroquerie très médiatisée qui a escroqué une entreprise de 25 millions de dollars.

1. Identifier les indices visuels

Initialement, la détection des deepfakes reposait sur des anomalies visuelles évidentes. Parmi les signes avant-coureurs figuraient des contours flous, des traits du visage étranges et une apparence générale peu naturelle. Aujourd’hui, malgré les progrès qui rendent la détection difficile, la vigilance face aux anomalies reste cruciale.

2. La technique du « zoom avant »

Les deepfakes semblent souvent lisses à première vue ; cependant, un « zoom avant » peut révéler des irrégularités telles que des visages cachés ou des traits déformés qui signalent une manipulation.

3. Analyse des métadonnées de l’image

L’analyse des métadonnées est l’une des méthodes les plus fiables pour détecter les images générées par l’IA. En examinant les métadonnées d’une image, les utilisateurs peuvent valider son authenticité.

Par exemple, sous Windows, faites un clic droit sur une image, sélectionnez Propriétés, puis l’ onglet Détails. Recherchez les spécifications de l’appareil photo, absentes des images deepfake.

4. Outils en ligne recommandés pour la détection

Bien que des logiciels de détection existent, beaucoup offrent des résultats médiocres. Cependant, des outils performants peuvent aider à identifier efficacement les deepfakes.

Détecteur de fausses images

Fake Image Detector analyse les métadonnées pour identifier les deepfakes en signalant les erreurs ou en confirmant l’authenticité.

Photographie médico-légale

Foto Forensics utilise « l’analyse du niveau d’erreur » (ELA), qui permet de déterminer si les images ont été modifiées numériquement.

Résumé

La détection des deepfakes implique l’utilisation de diverses méthodes telles que l’inspection visuelle, les techniques de zoom, l’analyse des métadonnées et des outils en ligne avancés. En maîtrisant ces techniques, les individus peuvent se protéger contre d’éventuelles fausses informations.

Conclusion

Face à l’essor des deepfakes, il est essentiel de savoir comment les détecter. Une pratique régulière des techniques mentionnées ci-dessus permettra de distinguer la réalité de la manipulation.

FAQ (Foire aux questions)