BenbereVerif : «Deepfakes» : 3 pistes pour repérer sur les réseaux sociaux

Face à la floraison des «deepfakes», la désinformation se propage à grande vitesse. Nous vous présentons trois pistes essentielles pour identifier ces contenus trompeurs.

Les «deepfakes» sont devenus une menace grandissante. Ces vidéos et audios générés par l’intelligence artificielle, capables d’imiter à la perfection des voix et des visages, envahissent les réseaux sociaux. Leur impact dépasse largement le cadre du divertissement : ils peuvent manipuler l’opinion publique, nuire à la réputation et même influencer des élections. Selon le Forum économique mondial (WEF), le nombre de «deepfakes» en ligne augmente de 900 % chaque année, et le Mali n’échappe pas à cette vague. La toile malienne est de plus en plus submergée par ces contenus falsifiés, semant la confusion et alimentant la désinformation. Face à ce phénomène, il est crucial que chaque citoyen numérique apprenne à les détecter et à s’en prémunir.

1. Scruter les incohérences dans l’image et le son les «deepfakes», bien que souvent difficiles à détecter, laissent derrière eux des indices visuels et sonores qui peuvent trahir leur authenticité. Par exemple, les mouvements des lèvres ne sont pas toujours parfaitement synchronisés avec les mots prononcés, ce qui peut indiquer une falsification. De même, un sourire trop figé ou des yeux manquant de mouvement peuvent révéler une manipulation, car ces technologies peinent encore à reproduire les petites rides ou les micro-expressions naturelles du visage. Matthew Groh, chercheur au Massachussetts Institute of Technology, a coécrit une étude sur la détection des «deepfakes». Il note que «les incohérences dans les mouvements des lèvres et les expressions faciales sont des indicateurs clés pour [les] identifier». Enfin, des anomalies dans le son, comme une voix trop parfaite ou décalée par rapport aux expressions corporelles, peuvent également signaler un contenu falsifié.
2. Utiliser des outils de détection spécialisés

Les «deepfakes», de plus en plus sophistiqués, rendent la détection manuelle inefficace. Heureusement, plusieurs outils exploitant l’intelligence artificielle, comme Deepware Scanner, Sensity AI permettent d’identifier ces contenus manipulés en analysant chaque image et en détectant des anomalies invisibles à l’œil nu. Deepware Scanner examine les vidéos pour repérer les traces laissées par les algorithmes de falsification, telles que des variations incohérentes de pixels ou des transitions mal ajustées.  Sensity AI propose une détection automatisée des «deepfakes» pour les vidéos, images et audios, facilitant les investigations grâce à une interface intuitive et une API accessible. D’autres outils comme Forensically, InVID permettent d’analyser les images, de vérifier l’authenticité des vidéos et de détecter toute altération en temps réel.

3. Vérifier les métadonnées des fichiers

Analyser les métadonnées des fichiers vidéo ou image est une méthode efficace pour identifier les «deepfakes». Ces informations intégrées dans un fichier fournissent des détails tels que l’appareil utilisé, la date de création ou les logiciels d’édition. Elles permettent de repérer des incohérences (par exemple, si une vidéo censée être authentique montre des traces d’édition récente avec un logiciel de manipulation). Des outils comme Fotoforensics ou ExifTool permettent d’examiner ces métadonnées et de détecter des anomalies. Ces logiciels analysent aussi les artefacts visuels, comme des zones où une image a été modifiée, révélant ainsi des manipulations subtiles. Vérifier les métadonnées est une stratégie clé pour révéler l’origine et les altérations d’un fichier. Face à l’ampleur croissante de la désinformation, ces approches offrent des solutions concrètes pour protéger la véracité des informations et préserver une opinion publique éclairée. La sensibilisation et l’éducation à ces techniques doivent devenir des priorités pour mieux armer les citoyens dans la lutte contre ce fléau numérique.

Par Abdoul Salam Dicko

Le challenger