Détection en des Deepfakes Audiovisuels dans les Flux Vidéo à l’aide de Représentations d’Apprentissage Profond

Temmar, Dia Elhak (2026). Détection en des Deepfakes Audiovisuels dans les Flux Vidéo à l’aide de Représentations d’Apprentissage Profond. Mémoire. Gatineau, Université du Québec en Outaouais, Département d'informatique et d'ingénierie, 114 p.

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Résumé

Ce mémoire aborde le défi croissant de la détection des deepfakes audiovisuels, stimulé par les avancées rapides des technologies d’IA générative. Il propose une étude centrée sur les incohérences fines qui apparaissent dans la parole et dans la dynamique visuelle de la bouche, souvent ignorées par les approches traditionnelles basées sur des caractéristiques globales. Le travail met l’accent sur une modélisation fine des dynamiques de la parole et des expressions faciales, en particulier sur les différences entre parole réelle et synthétique ainsi que sur les variations de géométrie et de texture des lèvres.
Pour cela, le mémoire présente deux contributions principales : (1) une analyse au niveau des phonèmes basée sur des représentations auto-supervisées de la parole afin d’identifier des motifs linguistiques sensibles aux manipulations et d’améliorer l’interprétabilité ; et (2) une stratégie de fusion précoce combinant la géométrie des lèvres et les caractéristiques de texture pour modéliser finement les variations de mouvement et d’apparence faciale. Une extension de fusion audio–vidéo avec localisation temporelle des segments manipulés est conservée uniquement comme perspective de recherche et comme base possible pour un futur article scientifique.

Type de document:	Thèse (Mémoire)
Directeur de mémoire/thèse:	Said Allili, Mohand
Co-directeurs de mémoire/thèse:	Raymundo Avila, Anderson
Départements et école, unités de recherche et services:	Informatique et ingénierie
Date de dépôt:	08 sept. 2026 18:26
Dernière modification:	08 sept. 2026 18:26
URI:	https://di.uqo.ca/id/eprint/2005

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