Détecteur gratuit de vidéos deepfake

Parcours réel de l'analyse

Ce que le détecteur vidéo examine vraiment

Le navigateur prélève jusqu'à 10 images sur toute la durée de l'extrait. Chaque image garde son horodatage afin que des anomalies répétées puissent être comparées dans le temps. Le même formulaire, pour une vidéo, une image, un audio ou un texte, est aussi sur le détecteur vidéo IA gratuit.

01 · Échantillonner. Couvrir toute la durée

Les images sont réparties sur l'extrait, et non prises seulement au début.

02 · Comparer. Chercher des conflits répétés

Les contours du visage, les objets, l'éclairage et le mouvement sont examinés à plusieurs horodatages.

03 · Conclure. Laisser incertain le bruit d'une seule image

Un artefact de compression ne suffit pas pour un résultat à risque élevé ; les éléments répétés pèsent davantage.

Début. Frise de l'extrait complet. Fin. Échantillons illustratifs d'images espacées de façon régulière : F1 9%, F2 18%, F3 27%, F4 36%, F5 45%, F6 55%, F7 64%, F8 73%, F9 82%, F10 91%.

Les pourcentages illustrent la règle d'espacement actuelle. C'est une explication de la méthode, pas un résultat fabriqué à partir d'un import précis.

WhatsApp et vidéo des réseaux sociaux

Vérifiez l'extrait en entier, puis vérifiez sa source

Le détecteur échantillonne toute la durée, pas seulement les visages ni les premières secondes. Une copie de plateforme peut encore masquer des éléments qui existent dans le fichier original.

1. Conservez l'original

Pour WhatsApp ou une autre messagerie, téléchargez le fichier vidéo joint. Un enregistrement d'écran ajoute une couche de compression et doit rester un recours de secours.

2. Examinez toute la frise

Jusqu'à 10 images horodatées sont réparties sur l'extrait. L'examen inclut les visages, les objets, le texte, l'éclairage et les changements répétés entre les échantillons.

3. Vérifiez en dehors du fichier

Contactez l'expéditeur par un canal connu et cherchez une publication d'origine. Un résultat du détecteur ne peut pas authentifier la personne, la légende ou l'événement.

Si le sujet est précisément une identité remplacée, utilisez le détecteur d'échange de visage. Pour les arnaques de paiement ou d'usurpation, suivez le parcours de vérification des fraudes appuyé sur les sources.

Détection de deepfake vidéo : cette vidéo est-elle réelle ou générée par IA ?

DeepFakeCheck vous aide à examiner une vidéo d'échange de visage, générée par IA ou retouchée par IA. Importez un fichier MP4, MOV ou WebM jusqu'à 100 MB. Le navigateur prélève jusqu'à 10 images horodatées sur toute la durée, puis le modèle d'analyse examine des incohérences visuelles répétées. Aucune inscription n'est requise ; le contenu analysé est conservé jusqu'à 7 jours, puis supprimé.

Comment fonctionne la détection de vidéo deepfake

Le parcours actuel est volontairement simple et transparent :

• Échantillonnage uniforme des images. Jusqu'à 10 images sont réparties sur tout l'extrait, et pas seulement sur les premières secondes.
• Examen horodaté. Chaque image prélevée conserve son horodatage d'origine, afin qu'un problème visible puisse être contrôlé à plusieurs moments.
• Raisonnement visuel. Le modèle examine les contours du visage, la continuité des objets, l'éclairage et les changements physiquement invraisemblables sur les images prélevées.
• Conclusion prudente. Un seul bloc de compression ou une image floue ne suffit pas pour un résultat à risque élevé. Les conflits répétés et indépendants pèsent davantage.

Ce que l'examen peut faire apparaître

Les éléments prélevés peuvent faire apparaître des motifs associés à plusieurs types courants de manipulation :

• Échanges de visage : des conflits répétés de contour, de teint ou d'éclairage autour du visage et de la ligne des cheveux.
• Vidéo entièrement générée : des objets, une anatomie, du texte, des reflets ou des ombres qui changent de façon invraisemblable entre les échantillons.
• Retouche par IA : une zone localisée qui change différemment de la scène autour d'elle.

Usages courants du détecteur vidéo

• Rédactions qui vérifient des extraits politiques viraux avant de les diffuser.
• Équipes KYC et fraude qui repèrent une vidéo deepfake pendant une vérification d'identité : un vecteur d'attaque en forte croissance dans la fintech.
• Managers d'influenceurs et marques qui surveillent si le talent qu'ils représentent est usurpé par deepfake dans des vidéos d'arnaque.
• Membres de la famille qui contrôlent des appels vidéo suspects : les arnaques qui combinent clone de voix et échange de visage contre des proches âgés sont désormais courantes.