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 avant sur les images peut révéler des irrégularités indiquant la présence de deepfakes.
• L’analyse des métadonnées est une méthode infaillible pour vérifier l’authenticité d’une image.

Repérer les deepfakes : votre guide complet de détection

À une époque où le partage de contenu est devenu une routine quotidienne, il est essentiel de comprendre comment identifier les deepfakes. Ce guide vise à vous fournir des méthodes fiables pour repérer les médias générés par l’IA dans les images et les vidéos, améliorant ainsi votre culture numérique.

Types de deepfakes que vous devez 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 de manière étonnamment réaliste. Il est choquant de constater à quel point elles peuvent recréer avec précision les traits du visage, ce qui rend difficile de les distinguer de la réalité.
• Générateurs de voix IA : ces outils peuvent imiter les voix, créant ainsi un son qui semble authentique. Des individus sans scrupules 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

Au départ, la détection des deepfakes reposait sur des anomalies visuelles évidentes. Les signes avant-coureurs comprenaient des contours flous, des traits du visage gênants et des apparences globalement peu naturelles. Aujourd’hui, malgré les progrès qui rendent la détection difficile, la vigilance face aux anomalies non naturelles reste cruciale.

2. La technique du « zoom avant »

Les deepfakes semblent souvent fluides 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, sur un système Windows, cliquez avec le bouton droit sur une image, sélectionnez Propriétés, puis cochez l’ onglet Détails. Recherchez les spécifications de l’appareil photo, qui sont absentes des images deepfake.

4. Outils en ligne recommandés pour la détection

Bien qu’il existe des logiciels de détection, la plupart d’entre eux fournissent des résultats médiocres. Cependant, des outils remarquables peuvent aider à identifier efficacement les deepfakes.

Détecteur de fausses images

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

Photo-criminalistique

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 comprenant ces techniques, les individus peuvent se protéger contre d’éventuelles fausses informations.

Conclusion

Avec l’essor des deepfakes, il est essentiel de disposer de connaissances sur leur détection. Une pratique régulière des techniques susmentionnées aidera à distinguer la réalité de la manipulation.

FAQ (Foire aux questions)