Comment reconnaître les Deepfakes

Alors que certains scientifiques développent des logiciels pour identifier les deepfakes, il est possible que les deepfakes en question dépassent ces technologies.

Et, en plus des prouesses technologiques, le “déni plausible” permet à n’importe quel individu apparaissant dans une vidéo compromettante de prétendre qu’il s’agit d’un deepfake. Ainsi, en cas de révélation d’une vidéo compromettante, il en revient aux accusateurs d’apporter la preuve de l’authenticité des documents présentés.

La faille du “déni plausible”
Pour illustrer la problématique, la revue des médias de l’INA se remémore la campagne présidentielle américaine de 2016. Grâce au “déni plausible”, Donald Trump aurait pu prétendre que la vidéo où on l’entend prononcer la phrase “Grab them by the pussy”, “Prends-les par la chatte” en français, était en réalité un deepfake. Autrement dit, il aurait facilement pu remettre en cause la crédibilité du document.

Sur Twitter, de nombreux utilisateurs relaient le hashtag #deepfake pour remettre en cause l’authenticité d’une vidéo ou d’un propos. D’où l’importance de savoir les reconnaître, pour pallier la croyance en un monde de manipulation et de conspiration.

Une détection difficile
Dans la lutte contre les deepfake, la première étape consiste à détecter si une vidéo a été truquée. Une mission compliquée puisque, dès qu’un modèle de détection deviendra capable de détecter un type de deepfake, un générateur capable de battre ce détecteur sera développé. Une des solutions serait de mettre en place un système de validation lorsqu’une vidéo est réelle. Et ce, au lieu d’alerte lorsque les vidéos ont été truquées.

En bref, au fur et à mesure que la technologie s’améliore, les deepfake deviennent de plus en plus compliqués à détecter.

Premier indice : les yeux
En 2018, des chercheurs américains ont découvert que les visages deepfake ne clignaient pas des yeux normalement. Et la raison est simple : la majorité des images montrent des personnes avec les yeux ouverts. Ainsi, les algorithmes n’apprennent jamais vraiment à cligner des yeux. Ou plutôt, “n’apprenaient jamais”.

En effet, dès que cette faille a été révélée, elle a immédiatement été corrigée. Avec le machine learning sur lequel se base l’intelligence artificielle et donc la technologie de création des deepfakes, dès qu’une faiblesse est révélée, elle est corrigée.

Une qualité moindre
Les deepfakes de mauvaise qualité sont plus faciles à repérer. Par exemple, la synchronisation des lèvres peut être mauvaise ou le teint de peau mal uniformisé. De même, on peut voir apparaître un scintillement sur les bords des visages transposés. Les bijoux et les dents mal rendus peuvent également être un indice.

Une autre technique consiste à regarder les mouvements de la bouche. En effet, l’action parler mobilise énormément de muscles différents et c’est sans doute la gestuelle humaine la plus difficile à imiter.

Enfin, trop grave ou trop aiguë, la voix peut aussi constituer un indice.

Quelques conseils
La meilleure chose à faire est de remettre constamment en question la véracité et les sources des informations disponibles en ligne. Ainsi, lors du visionnage d’une vidéo en ligne, il faut s’assurer qu’elle provient d’une source digne de confiance. De même, l’utilisateur doit essayer d’être conscient de l’intention qui se cache derrière cette vidéo.