Les visages générés par intelligence artificielle — également appelés « deepfake » — sont de plus en plus convaincants et difficiles à détecter. En mars dernier, des chercheurs avaient trouvé une technique qui s’appuyait sur une analyse des reflets dans les yeux. Alors qu’ils devraient être similaires d’un œil à l’autre, l’IA a tendance à créer des inconsistances.
Un autre groupe de chercheurs vient maintenant de présenter une technique alternative, également fondée sur l’analyse des yeux. Cette fois-ci, ce ne sont pas les reflets qui trahissent la présence en coulisse d’un algorithme, mais la forme de la pupille. Sur une image, celle-ci est généralement d’une forme ronde ou elliptique, en fonction de l’angle de la prise de vue. Mais sur les visages artificiels, il s’avère que la pupille a très souvent une forme irrégulière.
Les chercheurs ont réalisé des tests de détection sur des milliers de visages naturels et artificiels, issus respectivement de Flickr et de la bibliothèque StyleGAN. Résultat : cette technique arrive à bien détecter les faux visages avec un taux de 94 %.
Toutes ces techniques de détection n’ont évidemment qu’une durée de vie limitée. Il suffit d’adapter les algorithmes de créations de deepfakes pour s’assurer que les pupilles sont bien régulières et que les reflets sont bien cohérents. C’est le jeu classique du chat et de la souris.
Source : Rapport de recherche
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