L’authenticité d’une image est difficile à garantir. En effet, les techniques de retouches et modifications d’images sont de plus en plus efficaces et difficiles à déceler, notamment grâce à l’émergence et l’adoption des solutions d’IA génératives. Alors que les modifications produites par les logiciels pouvaient être détectées par des méthodes classiques utilisant les pixels, le format, la géométrie ou encore l’éclairage de l’image, la détection des images générées et/ou manipulées par les modèles d’IA générative Deep Fakes, demande un effort bien plus conséquent. Les solutions les plus communes pour identifier les DeepFakes utilisent des modèles d’apprentissage profond efficaces mais couteux en raison notamment de leur entraînement et la nécessité de bases de données d’entraînement adéquates et volumineuses.
Q-CHECK allie la rapidité des techniques d’analyse des pixels, à savoir l’analyse des niveaux d’erreur (ELA), la précision de l’apprentissage profond, à savoir un modèle de réseaux de neurones convolutifs pré-entraîné et l’efficacité des technologies quantiques émergentes pour identifier les régions manipulées efficacement en temps quasi-réel. Plus précisément, Q-CHECK tire parti du potentiel des algorithmes d’optimisation quantique, à savoir le recuit quantique, afin d’analyser les précieux détails qui se nichent dans des images ELA révéler les régions manipulées d’une image.
Les avantages de Q-CHECK sont multiples : Q-CHECK ne se contente pas d’évaluer la fiabilité d’une image, notre module va au-delà en permettant à l’utilisateur d’identifier précisément les zones manipulées de l’image. En effet, notre couche de segmentation quantique analyse efficacement et rapidement les subtilités de l’image afin de repérer les zones trafiquées de celle-ci. Cette segmentation facilite l’interprétation des résultats par les experts, permet de comprendre et justifier les accusations de retouche et d’évaluer l’ampleur des retouches effectuées ainsi que la gravité de la fraude.
Un large champ d’action : Q-CHECK permet de lutter efficacement contre tous types de retouches d’images allant du simple copié-collé en passant par le splicing jusqu’aux manipulations générées par les récents modèles d’IA générative, les fameux DeepFakes. Q-CHECK vous permet ainsi de garantir l’authenticité de vos images en utilisant un seul et unique outil.
Rapidité de calcul : Q-CHECK permet la vérification d’une image rapide et efficace. En alliant intelligemment la finesse et la précision des réseaux de neurones et la rapidité des machines analogiques quantiques pour résoudre les problèmes d’optimisation, Q-CHECK permet une identification rapide et efficace des zones trafiquées de vos images, permettant ainsi de faire face aux volumes croissants d’images à analyser en temps raisonnable.
Passage à l’échelle simplifié : Q-CHECK peut analyser des images de grande taille et/ou de haute résolution en temps raisonnable.
Amélioration de l’image et de la fiabilité : Q-CHECK permet de lutter efficacement contre la falsification des images et de garantir l’authenticité des images diffusées et utilisées.
Détail
Q-CHECK permet de déceler les manipulations effectuées dans les photos les plus réalistes, comme celles trafiquées par une intelligence artificielle générative.
De plus la segmentation quantique incluse dans Q-CHECK permet d’analyser les images jointes aux déclarations de sinistre afin de détecter les éventuelles régions modifiées dans les images, facilitant ainsi le travail des experts pour justifier, qualifier et quantifier la gravité de la fraude et leur permettant de prendre des décisions éclairées sur la nature des déclarations de sinistre.
Avantage : en vertu de sa sobriété en termes de ressources de calcul, Q-CHECK réduit les coûts d’analyse des images en termes économiques et environnementaux et permet de traiter un volume plus important de déclarations en un temps réduit. De plus, grâce au recuit quantique, l’opération de segmentation d’une image trafiquée est particulièrement rapide et efficace, puisque le modèle mathématique choisi est idéalement adapté au recuit quantique.
Détail
Q-CHECK permet de distinguer une image authentique d’une image qui a été manipulée par des retouches et des techniques de copie-déplacement, souvent utilisées afin d’améliorer la propreté d’une observation et masquer les zones indésirables des résultats, susceptibles de fragiliser un argument préfabriqué.
Avantage : bien que les sujets traités soient variés, notre algorithme hybride est en mesure de mettre en lumière ces opérations frauduleuses sur tout type d’image et couvre un large spectre de falsifications allant de la simple opération de copier-déplacer au DeepFake subtil. De plus, la couche de segmentation quantique permet d’identifier les zones manipulées permettant d’évaluer l’ampleur et la gravité de la fraude ainsi que son impact sur les résultats de l’étude.
Détail
Détails
Q-CHECK permet d’identifier rapidement si une photo relative à un produit a été modifiée, même à l’aide d’une intelligence artificielle générative.
Les détails manipulés sont identifiés de manière rapide et efficace grâce à notre algorithme de segmentation basé sur le recuit quantique.
Avantage : en vertu de leur sobriété computationnelle, les algorithmes de Q-CHECK se prêtent bien à l’exécution sur de larges ensembles d’images. De plus, l’identification des zones manipulées par la couche d’optimisation quantique facilite le travail des experts et la justification des accusations de contrefaçon et d’offres frauduleuses.
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