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Les systèmes de détection des deepfakes ne sont pas encore au point

Facebook a dévoilé les résultats du Deepfake Detection Challenge, indiquant du même coup que les dispositifs les plus performants ont du mal à passer les 70% de réussite.

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© Presse-Citron.net

Il y a un an, Facebook a annoncé le lancement du Deepfake Detection Challenge, un concours visant à lutter contre les fausses images baptisées deepfakes. Ces dernières permettent par exemple d’incruster le visage ou la voix d’une personne sur un autre discours, ce qui laisse à penser que cette dernière a prononcé certains mots alors que cela n’a jamais été le cas.

Ce concours rassemble d’autres partenaires de poids, à l’exemple d’AWS (Amazon Web Service) et Microsoft et vise à éviter que des images truquées ne puissent être partagées massivement sur les réseaux sociaux. Surtout que les élections présidentielles américaines auront lieu dans quelques mois et que les fakes news ont déjà fait des ravages lors de 2016.

Le modèle le plus performant atteint les 82%

La première édition de ce concours a eu lieu du mois de décembre au 31 mai. Facebook a dévoilé les résultats, indiquant que le challenge avait rassemblé plus de 2 100 participants issus du monde entier. Ces derniers ont utilisé plus de 100 000 vidéos issues d’un ensemble de données publiques et le réseau social a également présenté des vidéos inédites de deepfakes réalisées à l’aide d’acteurs pour l’occasion. Le réseau social a précisé qu’aucune donnée appartenant aux utilisateurs de la plateforme n’avait été utilisée dans le cadre du concours. Plus de 35 000 modèles de détection ont concouru lors de ces quelques mois.

Si les résultats sont encourageants, ils montrent également que les systèmes de détection des deepfakes ne sont pas encore au point. En effet, le taux moyen de réussite des dispositifs présentés au Deepfake Detection Challenge est de 65%. En comparaison, le meilleur modèle a atteint 82%.

Dans un communiqué, Facebook reconnaît : « L’identification de ces caractéristiques communes aidera les chercheurs à améliorer leurs modèles, mais les résultats du Deepfake Detection Challenge montrent également qu’il s’agit toujours d’un problème non résolu ».

À long terme, Facebook espère bien disposer d’un outil capable de détecter automatiquement les deepfakes présentes sur la plateforme sociale afin de pouvoir empêcher leur diffusion. Si celles-ci sont utilisées à des fins pornographiques, les réseaux sociaux se préparent à une hausse dans les années à venir, ce qui laisserait le champ libre à un tout nouveau genre de fakes news encore plus complexes à déceler pour les utilisateurs.

Le directeur technique de Facebook, Mike Schroepfer confirme, ajoutant au sujet des deepfakes qu’ils « ne sont pas un gros problème pour le moment. Mais la leçon que j’ai durement apprise ces deux dernières années est de ne pas être pris au dépourvu. Je préfère être bien préparé à de mauvaises choses qui n’arriveront jamais plutôt que l’inverse ».

Facebook
Par : Facebook, Inc.
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