Les deepfakes (deepfake, DF) 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 des moyens d'identifier une vidéo réelle à partir 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 de stars du porno.
Depuis lors, les vidéos DF sont devenues de plus en plus parfaites. Il existe des tonnes d'applications qui permettent aux utilisateurs d'insérer les visages d'amis dans les films, et nous avons vu l'IA donner vie à de vieilles photos et redonner vie à des versions plus jeunes d'acteurs.
Il y avait aussi une application conçue pour capturer numériquement les vêtements des femmes. Mais la plus grande préoccupation est de savoir comment les deepfakes ont conduit à la propagation de la désinformation – une fausse vidéo sur la capture du président ukrainien Volodymyr Zelensky a été diffusée sur les réseaux sociaux plus tôt cette année.
Les organisations, y compris Facebook, le ministère de la Défense, Adobe et Google ont créé des outils conçus pour détecter les deepfakes. Mais la version d'Intel et d'Intel Labs, bien nommée FakeCatcher, utilise une approche unique : l'analyse du flux sanguin.
Au lieu d'utiliser une méthode qui examine un fichier vidéo pour les fonctionnalités, la plate-forme d'Intel utilise l'apprentissage en profondeur pour analyser les changements de couleur subtils des visages causés par le sang circulant dans les veines, un processus appelé photopléthysmographie, ou PPG.
FakeCatcher analyse le flux sanguin dans les pixels de l'image et étudie les signaux de plusieurs images. Il passe ensuite les signatures à travers un classificateur. Le classificateur détermine si une vidéo donnée est réelle ou fausse. Intel affirme que lorsqu'elle est combinée à la détection basée sur le regard, cette technologie peut déterminer si une vidéo est réelle en quelques millisecondes et avec une précision allant jusqu'à 96 %. La société a ajouté que la plate-forme utilise des processeurs Xeon évolutifs de 3e génération prenant en charge jusqu'à 72 threads de découverte simultanés et fonctionne via une interface Web.
Une solution en temps réel avec une telle précision peut faire une énorme différence dans la guerre en ligne contre la désinformation. D'un autre côté, cela peut également rendre les deep fakes encore plus réalistes lorsque les auteurs tentent de tromper le système.
Vous pouvez aider l'Ukraine à lutter contre les envahisseurs russes. La meilleure façon de le faire est de faire don de fonds aux forces armées ukrainiennes par le biais de Sauver la vie ou via la page officielle NBU.
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