En bref: Les deepfakes font partie de ces technologies qui, bien qu’impressionnantes, sont souvent utilisées à des fins néfastes et leur popularité ne cesse de croître. Les entreprises travaillent depuis des années sur les moyens d’identifier une vraie vidéo d’une vidéo modifiée, mais la nouvelle solution d’Intel semble être l’une des plus efficaces et des plus innovantes.

Les deepfakes, qui consistent généralement à superposer le visage et la voix de quelqu’un sur une autre personne, ont commencé à attirer l’attention il y a quelques années lorsque les sites Web pour adultes ont commencé à interdire les vidéos où la technique était utilisée pour ajouter les visages d’actrices célèbres au corps des stars du porno.

Les vidéos DF sont devenues de plus en plus avancées depuis lors. Il existe de nombreuses applications qui permettent aux utilisateurs d’insérer les visages d’amis dans les films, et nous avons vu le processus alimenté par l’IA utilisé pour redonner vie à de vieilles photos et remettre de jeunes versions d’acteurs à l’écran.

Mais il y a aussi un côté désagréable à la technologie. En plus d’être utilisé pour créer du faux porno de vengeance, il a été utilisé par des escrocs postulant à des emplois à distance. Il y avait aussi une application conçue pour enlever numériquement les vêtements des femmes. Mais la plus grande préoccupation est de savoir comment les deepfakes ont conduit à la propagation de la désinformation – le fausse vidéo de la reddition du président ukrainien Volodymyr Zelensky a été diffusée sur les réseaux sociaux au début de cette année.

Des organisations, dont Facebook, le département de la Défense, Adobe et Google, ont créé des outils conçus pour identifier les deepfakes. La version d’Intel et d’Intel Labs, appelée à juste titre FakeCatcheradopte une approche unique : l’analyse du flux sanguin.

Plutôt que d’utiliser une méthode qui examine le fichier d’une vidéo à la recherche de signes révélateurs, la plate-forme d’Intel utilise l’apprentissage en profondeur pour analyser les changements de couleur subtils des visages causés par le sang qui coule dans les veines, un processus appelé photopléthysmographie, ou PPG.

FakeCatcher examine le flux sanguin dans les pixels d’une image, quelque chose que les deepfakes n’ont pas encore perfectionné, et examine les signaux de plusieurs images. Il exécute ensuite les signatures via un classificateur. Le classificateur détermine si la vidéo en question est réelle ou fausse.

Intel affirme que combinée à la détection basée sur le regard, la technique peut déterminer si une vidéo est réelle en quelques millisecondes et avec un taux de précision de 96 %. La société a ajouté que la plate-forme utilise des processeurs Xeon Scalable de 3e génération avec jusqu’à 72 flux de détection simultanés et fonctionne via une interface Web.

Une solution en temps réel avec un taux de précision aussi élevé pourrait faire une énorme différence dans la guerre en ligne contre la désinformation. D’un autre côté, cela pourrait également rendre les deepfakes encore plus réalistes alors que les créateurs tentent de tromper le système.