Si une image vous frappe, il vaut mieux s'informer avant de commenter et partager.
Avant de commenter ou partager une photo (comme pour toute information), posez-vous les bonnes questions :
Par exemple, le site Fotoforensics.com utilise une technique d'analyse de niveau d'erreur ( ELA ou Error Level Analysis) pour trouver des parties modifiées d'une image.
FotoForensics est un site qui permet d’analyser une photo afin de savoir si elle a fait l’objet de retouches ou de montages. Pour cela, le site analyse les différents niveaux de compression d’une image afin d’en faire ressortir les éventuelles modifications. Le processus s’appelle ELA (Error Level Analysis) et vous affichera une image avec ses différents « niveaux d’erreur ».
L’algorithme ELA (Error Level Analysis = analyse de niveau d’erreur) est explicitement conçu pour être utilisé avec JPEG : il permet d’identifier les zones d’une image qui sont à différents niveaux de compression. En effet, l’algorithme JPEG compresse les images avec perte : il enlève une certaine quantité des hautes fréquences et réduit les différences entre les bords, les textures et les surfaces à contraste élevé.
Chaque réencodage (réenregistrement) de l’image ajoute plus de perte de qualité à l’image.
Plus précisément, l’algorithme JPEG fonctionne sur une grille de 8 × 8 pixels. Chaque carré 8 × 8 est compressé indépendamment. Si l’image n’est pas modifiée, tous les carrés 8 × 8 doivent avoir des potentiels d’erreur similaires : chaque carré doit se dégrader approximativement au même rythme. Si une image est modifiée, les zones modifiées apparaîtront avec un niveau d’erreur plus élevé (plus clair).
ELA enregistre l’image à un niveau de qualité JPEG spécifié (souvent 75 %). Ce réenregistrement introduit une quantité d’erreur sur toute l’image. L’image réenregistrée est ensuite comparée à l’image d’origine.
Observez l'exemple donné sur Forensically : https://29a.ch/photo-forensics/#noise-analysis
Quand vous choisissez Noise Analysis dans le menu de droite, vous voyez nettement que le "bruit" est anormal et que l'ovni a été ajouté.
Original
ELA
Si une
image est réenregistrée plusieurs fois, elle peut être entièrement à un
niveau d’erreur minimum : la compresser encore (= réduire les hautes
fréquences) n’y fera plus rien : l’image est compressée au maximum. Dans
ce cas, ELA retournera une image noire et aucune modification ne peut
être identifiée à l’aide de cet algorithme. Conclusion : avant de faire
l’ELA, toujours chercher la meilleure version de l’image possible
(recherche inversée) ! Une photo diffusée sur Facebook ou Twitter ne
contient probablement pas beaucoup de détails, puisqu’ils enregistrent
les images à un niveau de basse qualité.
Original
ELA
En voici un exemple, avec le fameux montage de la statue de la liberté juste avant le passage de l’ouragan Sandy :
Les zones blanches indiquent des niveaux de compression différents mais aussi des différences conséquentes de tons au niveau de la couleur. Il faut donc apprendre à analyser ces données et s’intéresser notamment au taux de compression de la photo. Une photo JPG est compressée à chaque sauvegarde, ce qui dégrade sa qualité. Le niveau d’erreur est plus important sur des photos de basse qualité, il faut donc veiller à analyser des photos le moins compressées possibles (85-90% minimum). Pour cela, il est tout à fait indiqué de se procurer l’image source car une image redimensionnée et publiée, même automatiquement par Twitter ou votre blog, aura forcément subi une compression supplémentaire.
Dans cet article du Huffington Post, découvrez comment l'intelligence articicielle peut "fabriquer" des personnes qui n'existent pas en créant des photos, et comment vous pouvez savoir qu'elles sont de fausses images dans cet article de blog.
https://this-person-does-not-exist.com/fr
https://www.whichfaceisreal.com
Les deepfakes sont aussi audio :
https://www.mcafee.com/en-us/ai-news/ai-voice-scam.html?v=StartPage-B
Chaque année, France 24 publie une vidéo sur sa chaine Youtube :
à faire vous-même