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Une boite à outil de détection de Deep Fake

Apparemment, le vrai fléau des années à venir n’est pas celui qu’on croit… Non, ce ne sera pas <insérer ici votre fléau personnel>, mais plutôt les fake news et plus précisément toutes ces vidéos Deep Fake qui circulent.

De mon côté j’arrive encore à faire la différence entre une vraie vidéo et une vidéo trafiquée en deep fake mais ce n’est pas le cas de tout le monde. La situation est d’ailleurs tellement grave qu’on ne sait même plus si la dernière intervention de Trump est vraie ou si c’est un Deep Fake des Chinois. C’est vous dire…

Heureusement, pour cela, il existe des outils d’analyse capable de détecter les Deep Fakes avec plus ou moins de précision. C’est le cas par exemple du toolkit open source de Deepstar que vous pouvez retrouver ici.

Cette boite à outils a pour objectif de faciliter la détection de fake pour les sociétés qui l’implémenteront. Pour fonctionner, Deepstar utilise 2 modèles d’analyse. Le modèle Mesonet permettant de détecter automatiquement et efficacement la falsification des visages dans les vidéos, et se concentre en particulier sur 2 techniques utilisées pour générer des vidéos contrefaites hyperréalistes : Deepfake et Face2Face. Mais également le modèle Mouthnet qui se concentre sur la bouche du sujet.

Je pense que cet outil devrait intéresser les plateformes de diffusion vidéo, aux réseaux sociaux, mais également aux médias qui ont besoin de vérifier si une info est fiable.

À découvrir ici.


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