Ils traquent les fausses vidéos

Sur les réseaux sociaux, une fausse information se propage parfois plus vite qu’une information sûre. Difficile de tout trier… À l’Irisa¹, Vincent Claveau² et Ewa Kijak⁴ développent des algorithmes pour débusquer automatiquement certaines fake news.

Révéler “une vérité cachée”

L’an dernier, les deux chercheurs et leur doctorant ont mis au point un algorithme capable de distinguer, sur Face-book, si une information provient d’un site de “réinformation”, qui prétend révéler une vérité cachée  par les médias³.  À partir de textes, la machine s’entraîne à reconnaître le vocabulaire et certaines tournures de phrases. Ces algorithmes ne sont pas la solution miracle : « Il n’est pas intéressant qu’une machine prenne la décision, poursuit Vin-cent Claveau. Notre objectif est de donner des indices pour aider l’utilisateur à choisir. » Les analyses fournies par l’outil sont encore difficiles à interpréter.

Expressions du visage

Ewa Kijak s’intéresse aux images. La chercheuse en informatique veut traquer les “deep fakes”, ces fausses vidéos créées par ordinateur grâce à des méthodes de deep learning. Ces techniques permettent aux algorithmes d’apprendre par eux-mêmes. « Je cherche à détecter, sur les vidéos, des incohérences dans les expressions du visage », explique-t-elle. Pour améliorer le doublage des films, les mouvements des lèvres peuvent être modifiés, par exemple.

Vidéos de discours politiques

Cette technique pose problème,  notamment quand elle sert à détourner des vidéos de discours politiques. Pour repérer ce type de tricherie, le programme surveille la bouche, les clignements des yeux, la couleur de la peau qui varie selon les battements du cœur… Mais les fabricants de “deep fake” utilisent eux aussi des algorithmes qui détectent ces incohérences ! La course est permanente.