Une récente avancée dans la détection des deepfakes s’appuie sur l’analyse des réflexions dans les yeux. En comparant l’asymétrie des reflets des yeux, des chercheurs peuvent identifier si une image est authentique. Cet article explore cette technique innovante et ses implications face à la montée des contenus trompeurs dans notre société.
Comparez les reflets des yeux pour déterminer si l’image est réelle ou s’il s’agit d’un deepfake
Il devient de plus en plus difficile d’identifier les deepfakes. Les images truquées de personnes réelles peuvent sembler presque imperceptibles à l’œil humain, mais une nouvelle technique basée sur l’astronomie est capable de le faire avec une marge d’erreur acceptable. Pour cela, elle compare les reflets de chaque œil d’une image et, en particulier, le degré d’asymétrie de ce qu’ils reflètent.
Le secret de leurs yeux
Selon un récent article de la revue Nature sur le travail des chercheurs Adejumoke Owolabi et Kevin Pimbblet, de l’Université de Hull, le secret pour savoir si une image est vraie ou fausse se trouve dans les yeux. Dans les photos réelles, tant l’œil droit que l’œil gauche montrent pratiquement le même reflet. Cependant, dans de nombreux cas, les deepfakes ne tiennent pas compte de cela, ce qui fait que les reflets de leurs yeux révèlent qu’il ne s’agit pas d’une photographie réelle.
Tous les regards sont faux. Dans la colonne de droite, les erreurs sont détectées (Crédit : Adejumoke Owolabi (CC BY 4.0)
Néanmoins, dans les deepfakes, les différences peuvent parfois être minimales et imperceptibles au premier coup d’œil. C’est pourquoi Owolabi utilise une technique astronomique composée de deux parties : le système CAS et l’indice de Gini, deux techniques pour analyser la lumière dans les images astronomiques. Chaque œil est comparé pour détecter les incohérences d’asymétrie et vérifier si l’image est fausse ou vraie.
- Système CAS : quantifie la concentration, l’asymétrie et la douceur de la distribution de la lumière dans un objet.
- Indice de Gini : calcule l’inégalité dans la distribution de la lumière dans les images de galaxies.
La technique permet de prédire si l’image est fausse avec un taux de réussite de 70%. C’est un progrès dans la détection des deepfakes qui est utile, mais qui présente encore une marge d’erreur suffisamment large pour être considéré avec prudence. De plus, il faut également prendre en compte que la technologie est de plus en plus capable de créer des images plus réalistes qui minimisent ces asymétries.
Les deepfakes sont omniprésents. Il est désormais possible de créer non seulement des images falsifiées d’une personne réelle, mais aussi de cloner sa voix. Cela peut être dangereux, car cela ouvre la porte à des atteintes à la vie privée et à la création de conflits internationaux ; en fait, le chef de la sécurité de la Maison Blanche affirme que cette technologie l’inquiète. Par ailleurs, des escroqueries clonant la voix de vos proches ou amis commencent déjà à être signalées.