Le Deepfake Detection Challenge a été lancé la semaine dernière et jusqu'à la fin du mois de mars 2020. Ce concours est ouvert aux participants disposant d'un compte Kaggle pour accéder à un jeu de données. Dans le giron de Google, cette plateforme est connue pour héberger des compétitions en science des données et s'adresser à la communauté du machine learning.

Le Deepfake Detection Challenge a été annoncé par Facebook et avec le soutien d'Amazon Web Services, Microsoft, le Partnership of AI, ainsi que plusieurs universités. Comme son nom l'indique, son objectif est d'aider à progresser dans la détection des deepfakes et mettre au point de nouveaux moyens de lutte.

Un deepfake est un type de montage qui exploite une technologie d'intelligence artificielle (deep learning) pour par exemple obtenir des vidéos truquées où le visage d'une personne est modifié et remplacé par celui d'une autre personne, voire aussi pour modifier les paroles d'une personne avec l'expression faciale idoine.

Facebook indique avoir consacré plus de 10 millions de dollars en prix et subventions dans le concours, tandis qu'Amazon Web Services verse jusqu'à 1 million de dollars en crédits pour l'utilisation de ses services.

Pour le Deepfake Detection Challenge, Facebook a créé un jeu de données de 100 000 vidéos avec des acteurs rémunérés et pour des scénarios voulus réalistes. Aucune donnée d'utilisateur de Facebook n'est utilisée dans le jeu de données qui comprend 54 % de femmes et 46 % d'hommes. Des vidéos ont donc été manipulées par IA. Des deepfakes qui sont annotés.

Dans le tweet ci-dessous, la vidéo originale à gauche et le deepfake à droite.

" Les chercheurs en intelligence artificielle de Facebook ont utilisé un certain nombre de techniques différentes pour générer des échanges de visages et des altérations de voix des vidéos originales. Avec un sous-ensemble de vidéos, nous avons également appliqué des augmentations qui se rapprochent de dégradations réelles observées dans des vidéos partagées en ligne ", écrit Facebook.

Gage aux participants de mettre au point des outils de détection en entraînant leurs modèles. Le code sera soumis dans un environnement de boîte noire pour les tests. Pour prétendre à une récompense, les participants doivent accepter de partager leur travail en open source pour en faire bénéficier la communauté de la recherche.

" Ce projet combine deux éléments qui ont été efficaces pour catalyser la recherche sur l'IA dans d'autres domaines : un défi ouvert pour que les chercheurs puissent rivaliser et comparer leurs résultats, et un ensemble de données à grande échelle et de grande qualité conçu expressément pour ce cas d'usage ", déclare Jérôme Presenti, vice-président Facebook AI.

Il ajoute : " Les deepfakes sont un défi à évolution rapide, tout comme le spam, le phishing et d'autres menaces, et des progrès rapides exigeront les contributions d'experts de toute la communauté de l'IA. "