{"id":67987,"date":"2025-05-12T12:00:00","date_gmt":"2025-05-12T12:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/senegal\/politique\/ia-contre-ia-ou-comment-traquer-les-deepfakes"},"modified":"2025-05-12T23:29:54","modified_gmt":"2025-05-12T23:29:54","slug":"ia-contre-ia-ou-comment-traquer-les-deepfakes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/senegal\/toutes-les-actualites\/ia-contre-ia-ou-comment-traquer-les-deepfakes","title":{"rendered":"IA Contre IA, ou comment Traquer les \u00ab Deepfakes \u00bb"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"color: #ff6600\"><strong>Africa-Press &#8211; Senegal. <\/strong><\/span>L\u2019apparition des deepfakes, contenus (photos, vide\u0301os, voix) cre\u0301e\u0301s par apprentissage automatique, a fait e\u0301merger un champ de recherche a\u0300 part entie\u0300re: celui de leur de\u0301tection, utilisant aussi l\u2019apprentissage automatique. Au de\u0301but, certaines techniques de\u0301busquaient diverses incohe\u0301rences dans les images ge\u0301ne\u0301re\u0301es: des reflets de lumie\u0300re, les mouvements labiaux, les clignements d\u2019\u0153il, les couleurs, la re\u0301solution, etc.<\/p>\n<p>Une e\u0301quipe du laboratoire CortAIx de Thales a pousse\u0301 bien plus loin cette approche en novembre 2024, dans le cadre d\u2019un concours de l\u2019Agence de l\u2019innovation de de\u0301fense (AID), un service de la direction ge\u0301ne\u0301rale des Arme\u0301es. Elle a mis au point un me\u0301ta-de\u0301tecteur qui combine les performances des cinq meilleurs de\u0301tecteurs du monde acade\u0301mique.<\/p>\n<p>\u00ab Par exemple, si les mode\u0300les 1 et 2 ont quasiment tout le temps raison, notre me\u0301ta-mode\u0300le va apprendre a\u0300 leur faire confiance quand ils sont d\u2019accord, explique Rodolphe Lampe, data scientist au sein de l\u2019e\u0301quipe. En revanche, si les deux sont en de\u0301saccord mais que le mode\u0300le 4 donne le me\u0302me verdict que l\u2019un des deux, on va regarder pourquoi. Le me\u0301ta-mode\u0300le apprend ainsi diffe\u0301rentes re\u0300gles. \u00bb Chacun des de\u0301tecteurs analyse des choses diffe\u0301rentes dans la structure mathe\u0301matique des images.<\/p>\n<p>Par exemple, un mode\u0300le de diffusion fonctionne sur une logique de bruitage\/de\u0301bruitage d\u2019images. Or, ce me\u0301canisme cre\u0301e des motifs, plus ou moins re\u0301guliers, dans ce bruit. Un re\u0301seau de neurones peut apprendre a\u0300 repe\u0301rer cette re\u0301gularite\u0301 pour identifier l\u2019image comme ge\u0301ne\u0301re\u0301e ou non. D\u2019autres de\u0301tecteurs examinent les \u00ab fre\u0301quences \u00bb d\u2019une image, c\u2019est-a\u0300-dire le niveau d\u2019homoge\u0301ne\u0301ite\u0301 (un ciel bleu) ou de variabilite\u0301 (de nombreux objets disparates).<\/p>\n<p><b>Mode\u0300le de diffusion<\/b><\/p>\n<p>Cette cate\u0301gorie de re\u0301seaux de neurones sert de base a\u0300 des logiciels de ge\u0301ne\u0301ration d\u2019images a\u0300 partir de descriptions textuelles, comme Dall-E 2, Midjourney ou Stable Diffusion. Le fonctionnement, de\u0301crit dans un article de 2020 de l\u2019universite\u0301 de Californie a\u0300 Berkeley (E\u0301tats-Unis), est inspire\u0301 de principes de la thermodynamique.<\/p>\n<p>Le mode\u0300le part d\u2019images ayant servi a\u0300 son entrai\u0302nement pour les bruiter peu a\u0300 peu, c\u2019est-a\u0300-dire qu\u2019il y ajoute des donne\u0301es parasites de manie\u0300re ale\u0301atoire (forward diffusion), jusqu\u2019a\u0300 rendre illisible le contenu. Ensuite, un algorithme d\u2019apprentissage proce\u0300de a\u0300 un de\u0301bruitage progressif (reverse diffusion) pour revenir a\u0300 une image cohe\u0301rente, soit celle d\u2019origine, soit une cre\u0301ation guide\u0301e par du texte, voire d\u2019autres images.<\/p>\n<p><b>Une invraisemblance mathe\u0301matique<\/b><\/p>\n<p>Or, a\u0300 visuel similaire, les deepfakes ont une distribution de fre\u0301quences qui n\u2019est pas du tout celle des images re\u0301elles. Autrement dit, si une IA peut produire une image vraisemblable, elle ne sait pas lui donner une vraisemblance mathe\u0301matique. \u00ab Bien su\u0302r, un attaquant peut tenter de faire en sorte que les fre\u0301quences dans l\u2019image ge\u0301ne\u0301re\u0301e ne soient plus si caracte\u0301ristiques, reconnai\u0302t Christophe Meyer, directeur technique de CortAIx. Mais, ce faisant, il va provoquer autre chose que l\u2019on va pouvoir de\u0301couvrir. \u00bb<\/p>\n<p>Preuve de la sensibilite\u0301 du sujet, l\u2019Agence de l\u2019innovation de de\u0301fense s\u2019est associe\u0301e a\u0300 l\u2019Agence nationale de la recherche dans un appel a\u0300 projets sur la guerre cognitive, incluant la lutte contre les deepfakes. Jean-Luc Dugelay, enseignant-chercheur a\u0300 l\u2019e\u0301cole d\u2019inge\u0301nieurs Eurecom, et son doctorant Alexandre Libourel y ont re\u0301pondu par DeTox, une me\u0301thode ine\u0301dite exploitant la biome\u0301trie comportementale de personnalite\u0301s pre\u0301cises (politiques, e\u0301conomiques, militaires). \u00ab Nous nous inte\u0301ressons a\u0300 la dynamique faciale, explique Alexandre Libourel. Chacun a une fac\u0327on bien a\u0300 lui de froncer les sourcils, de hocher la te\u0302te, d\u2019osciller la te\u0302te, et ces informations peuvent e\u0302tre exploite\u0301es pour savoir si, dans une vide\u0301o, les mouvements sont ceux de la vraie personne. \u00bb<\/p>\n<p>Pour cela, un algorithme de de\u0301tection apprend a\u0300 partir de vide\u0301os authentiques et en tire une signature comportementale faciale qui sera ensuite compare\u0301e a\u0300 un contenu suspect. De\u0301laissant les caracte\u0301ristiques intrinse\u0300ques d\u2019un deepfake, il fonctionne sur toute vide\u0301o synthe\u0301tique, quelle que soit l\u2019IA ge\u0301ne\u0301rative utilise\u0301e. Lors des tests, la technique donne de tre\u0300s bons re\u0301sultats, mais ils s\u2019ave\u0300rent meilleurs quand le deepfake est un faceswap (substitution d\u2019un visage par un autre) pluto\u0302t qu\u2019un reenactment (animation d\u2019un visage par un tiers). Il faut cependant re\u0301entrai\u0302ner l\u2019algorithme sur un nouveau corpus d\u2019images de\u0300s que l\u2019on veut l\u2019appliquer a\u0300 une nouvelle personne.<\/p>\n<p>\u00ab Mais notre atout est de pouvoir proposer a\u0300 une personnalite\u0301 de tourner des vide\u0301os prive\u0301es spe\u0301cifiquement pour notre de\u0301tecteur, en lui demandant des mouvements de te\u0302te qui nous arrangent, des expressions, des sourires, avec ou sans lunettes, tout ce que l\u2019on veut pour un meilleur apprentissage des mimiques faciales, souligne Jean-Luc Dugelay. Les attaquants n\u2019auront pas ces contenus pour faire leurs deepfakes, ce qui nous donne un avantage. \u00bb Dans un contexte ou\u0300 la de\u0301fense est ge\u0301ne\u0301ralement a\u0300 la trai\u0302ne, c\u2019est toujours bon a\u0300 prendre.<\/p>\n<p><strong>Pour plus d&rsquo;informations et d&rsquo;analyses sur la <span style=\"color: #ff6600\">Senegal<\/span>, suivez <span style=\"color: #ff6600\">Africa-Press<\/span><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Africa-Press &#8211; Senegal. L\u2019apparition des deepfakes, contenus (photos, vide\u0301os, voix) cre\u0301e\u0301s par apprentissage automatique, a fait e\u0301merger un champ de recherche a\u0300 part entie\u0300re: celui de leur de\u0301tection, utilisant aussi l\u2019apprentissage automatique. 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