Apprentissage : génération et détection de deepfake

Missions

Contexte : Au sein d’IDEMIA, l’unité Recherche & Technologie joue un rôle clé dans le développement des technologies de demain, intégrées dans l’ensemble de nos lignes de produits. Composée d’environ 100 chercheurs et ingénieurs passionnés, elle repousse chaque jour les limites de l’innovation dans des domaines à fort impact : reconnaissance faciale, empreintes digitales, reconnaissance de l’iris, détection de fraude, acquisition sécurisée, analyse vidéo, reconnaissance et authentification de documents.

Environnement technologique : Des progrès rapides se réalisent actuellement dans le domaine de l'IA générative et de la technologie deepfake [1, 2]. Bien que les vidéos deepfakes ne soient pas encore parfaites, elles ont déjà causé d'importants problèmes à un grand nombre de particuliers [3], et il est largement reconnu qu'elles représentent une menace significative pour la société. Par exemple, des deepfakes ont récemment été utilisés pour tenter de désinformer les forces armées ukrainiennes [4]. Il est donc de la plus haute importance que les défenses contre cette technologie menaçante restent robustes et à jour.
Diverses campagnes d'information publique, ainsi que le bouche-à-oreille, ont déjà commencé à rendre le grand public sceptique à l'égard des vidéos reçues de sources non fiables. Cependant, des formes de défense plus systématiques et plus fiables sont nécessaires. En l'absence d'une gouvernance stricte sur la provenance et la distribution des médias, la détection des deepfakes reste la seule option réaliste.
La détection automatique de deepfakes repose sur des méthodes de classification profonde. Leur prformance dépend largement de la qualité et de la quantité de données disponibles pour l'entraînement des réseaux neuronaux.
[1] Rombach et al. High-resolution image synthesis with latent diffusion models. In CVPR 2022
[2] Perov et al. DeepFaceLab: Integrated, flexible and extensible face-swapping framework. arXiv 2020
[3]
[4]

Missions :

Les tâches principales seront de générer des ensembles de données de vidéos deepfake de haute qualité en identifiant et reproduisant les technologies de deepfake les plus courants ainsi que d’apprendre des réseaux de détection de ces deepfakes. Au cours de cette alternance de deux ans, le candidat acquerra des connaissances avancées dans les techniques d'IA générative et bénéficiera de l'expertise d'IDEMIA en matière d'apprentissage profond.


Profile & Informations complémentaires

Formation : Université ou Ecole d'ingénieurs
Compétences techniques / langues requises :
• Première expérience dans le traitement de l'image, la vision par ordinateur, l'apprentissage
• Formation solide en mathématiques, analyse de données, C, Python, py.torch
• Anglais courant à l'oral et à l'écrit