Une puce optique détecte les deepfakes avec 98 % de précision sur 15 flux simultanés

Une équipe de l'UCLA dirigée par le professeur Aydogan Ozcan a dévoilé un système d'intelligence artificielle alimenté par la lumière, capable de détecter les deepfakes dans des vidéos avec une précision proche de 98 %. Les travaux ont été publiés dans la revue eLight et ont bénéficié d'une large couverture médiatique le 1er octobre 2026. Contrairement aux classificateurs numériques classiques, qui traitent les images une par une, ce dispositif s'appuie sur des couches optiques diffractives passives permettant aux photons d'effectuer physiquement une reconnaissance de motifs en parallèle sur plusieurs flux vidéo simultanément.

Lors de tests de référence portant sur 15 extraits issus de la base Celeb-DF, le processeur a atteint une précision globale de 97,79 %, avec une sensibilité de 99,86 % face aux vidéos manipulées et une spécificité de 95,72 % sur les clips authentiques. Étendu à 18 flux traités en parallèle, le système a maintenu une précision de 96,13 %.

L'ajout de deux couches diffractives supplémentaires, spécialement conçues pour détecter les manipulations les plus sophistiquées, a permis d'augmenter la précision de détection d'environ 6,8 points de pourcentage face aux faux les plus difficiles à identifier, avec une consommation d'énergie et un temps de traitement supplémentaires quasi nuls.

Comme les calculs s'effectuent à la vitesse de la lumière tout en consommant très peu d'énergie, les chercheurs présentent cette puce comme une première ligne de défense à haut débit pour les plateformes sociales, les diffuseurs et les laboratoires des forces de l'ordre, confrontés à une explosion de contenus vidéo générés par intelligence artificielle.