Le Centre interdisciplinaire de recherche et d’innovation en cybersécurité et société (CIRICS) est extrêmement fier d’annoncer que l’article intitulé « Interpretable Deepfake Detection in Videos via Explicit Forensic Features and Temporal Modeling » a remporté le prestigieux premier prix Fortinet Excellence in Practice Award. Cette distinction de haut niveau a été décernée lors de la 23e Conférence internationale annuelle sur la confidentialité, la sécurité et la confiance (23rd Annual International Conference on Privacy, Security, and Trust – PST2026), qui s’est tenue récemment à l’Université d’Ottawa. Ce prix vient souligner de façon éclatante la portée pratique et l’excellence des travaux menés au sein de notre centre sur les enjeux de cybersécurité contemporains.
Le développement accéléré des technologies d’intelligence artificielle générative a rendu la création de vidéos manipulées, communément appelées hypertrucages ou « deepfakes », plus sophistiquée et réaliste que jamais. Ces contenus falsifiés posent aujourd’hui des défis majeurs pour l’intégrité de l’information, la véracité des preuves numériques et, ultimement, la confiance du public envers les environnements numériques. Dans ce contexte de menace grandissante, la capacité à détecter ces manipulations avec certitude est devenue une priorité absolue pour la communauté scientifique et les experts en sécurité.
Face à ce défi critique, l’approche novatrice primée a été développée par l’étudiante à la maîtrise Chahira Benhama et l’assistante de recherche Assia Hamadene, sous la supervision du professeur Mohand Said Allili, directeur du laboratoire de recherche en Imagerie, Vision et intelligence artificielle (LARIVIA), et membre du CIRICS de l’UQO. Leurs travaux conjoints se démarquent significativement par leur méthodologie robuste. Celle-ci repose d’abord sur l’extraction de caractéristiques forensiques explicites ; contrairement aux approches traditionnelles globales, cette technique se concentre sur la description détaillée des différentes traces physiques laissées par la manipulation faciale sur les images.
La force de cette méthodologie réside dans l’intégration de la dimension temporelle et de l’interprétabilité. Plutôt que d’analyser les images isolément, le modèle examine l’évolution et la cohérence des traces forensiques au fil de la vidéo, permettant de détecter les micro-instabilités temporelles souvent produites par les techniques d’hypertrucage. L’approche fournit également des indices explicites permettant d’expliquer pourquoi un contenu est considéré comme manipulé, contrairement aux modèles fonctionnant comme des boîtes noires. Cette combinaison de précision, de robustesse et de transparence, reconnue par le prix PST–Fortinet Excellence in Practice, présente un intérêt particulier pour les domaines de la sécurité et du droit, où les décisions doivent pouvoir être appuyées par des éléments interprétables et vérifiables.
Cette importante reconnaissance à la conférence PST2026 met en lumière l’importance cruciale de la recherche menée au laboratoire LARIVIA et le CIRICS pour développer des solutions alliant innovation théorique et utilité concrète sur le terrain. Nous félicitons chaleureusement l’étudiante Chahira Benhama, l’assistante de recherche Assia Hamadene et le professeur Mohand Said Allili pour cette contribution exceptionnelle. Leur réussite démontre brillamment l’impact de notre écosystème de recherche et fait avancer de manière significative la lutte contre la désinformation visuelle pour un espace numérique plus sûr.