Intelligence
Des explications compréhensibles accompagnent les résultats de détection déterministes.
SORTIE : contexte structuré et vérifiable
EN SAVOIR PLUS PRÉSENTATION D’UNE NOUVELLE FAÇON D’ÉVALUER LES CONTENUS SYNTHÉTIQUES
Les deepfakes sont partout. ressembler aide à les détecter.
Examinez les contenus audio, vidéo et les images grâce à une détection conçue pour éclairer vos décisions.
Détectez les contenus audio, vidéo et les images générés par l’IA grâce à des résultats que vos équipes peuvent comprendre. Vérifiez les contenus, réagissez à la fraude et prenez des décisions en toute confiance, sans perdre de temps.
Des modèles de détection utilisables partout où des deepfakes apparaissent.
Fraude dans les centres de contact
Intégrez la détection à un processus d’examen. Donnez à votre équipe le contexte nécessaire avant qu’une décision soit prise.
Commencer Appel audio entrant
Analyse Resemble
◎ Identité
▥ Détecter
◉ Signal
Exemple d'alerte
Appel signalé pour examen
Un analyste reçoit des informations contextuelles et une recommandation sur la marche à suivre.
Réponse suggérée
Suspendez la transaction et examinez l'appel.
EXEMPLE DE FLUX DE TRAVAIL · PAS UN RÉSULTAT EN DIRECT
Intégrez la détection aux outils que votre équipe utilise déjà.
Découvrez comment intégrer un flux de détection aux appels, aux réunions et à l'examen de contenu.
Explorer les intégrations
Déployez la détection avec une API.
Commencez avec un fichier, demandez une analyse et examinez une réponse structurée.
detection-example.py
# Examine an audio file
from resemble import Resemble
with open("sample.wav", "rb") as audio:
response = Resemble.detect(audio)
print(response["assessment"])Conçu pour les équipes des médias, des communications et de la sécurité
ÉQUIPES MÉDIAS◈ CommunicationsENTREPRISES◎ Confiance et sécuritéSÉCURITÉ✳ Développeurs
MODÈLES DE DÉTECTION
L’IA générative progresse rapidement vers le réalisme. La détection doit suivre le rythme.
Des modèles pour l’audio, l’image, la vidéo et le texte aident les équipes à évaluer les contenus qu’elles rencontrent, grâce à des résultats qu’elles peuvent replacer dans leur contexte.
DERNIÈRE VERSION
▥ DETECT-World
Évaluez les contenus audio, vidéo et les images générés par l’IA. DETECT-World associe l’analyse de motifs à une approche fondée sur un modèle du monde pour examiner les écarts par rapport à la réalité physique.
RÉSULTAT : score structuré, évaluation et contexte compréhensible
PRÉCISION DE RÉFÉRENCE : Audio 99.5% | Vidéo 98% | Image 96%
Trois générations de détection
■ AUDIO■ IMAGE■ VIDÉO
L’audio est présent dans les trois générations ; l’image et la vidéo ont été introduites plus tard. Les chiffres de référence varient selon les benchmarks et les conditions de test.
Signal
Alerter un examinateur lorsque le contenu semble ressembler à un schéma de fraude connu.
SORTIE : une alerte et une notification pouvant être examinées
EXPLORER SIGNALPerTh Multimodal
Des filigranes imperceptibles dans différents formats de médias.
SORTIE : des informations de provenance à examiner
EN SAVOIR PLUSIdentity
Enregistrer une voix ou une apparence, puis évaluer une correspondance d’identité ultérieure.
SORTIE : un score, une évaluation et un contexte lisible
EN SAVOIR PLUSÉVALUATIONS COMPARATIVES
Évaluations comparatives validées par des tiers
Une évaluation comparative est d’autant plus utile que ses méthodes sont transparentes. Les classements publics, les sources et les conditions de test permettent de mettre les résultats de détection en perspective.
Explorer les évaluations comparatives99.5%
Précision de la détection audio
95.8%
Précision de la détection d’images
98.2%
Précision de la détection vidéo
| # | Modèle | RTF | Précision |
|---|---|---|---|
| 1 | DETECT-World | 0.03 | 99.5 |
| 2 | DETECT-3B Omni | 0.08 | 98.2 |
| 3 | Whispeak | 0.39 | 97.70 |
| 4 | Aurigin AI | 0.33 | 96.75 |
| 5 | Pella Research | 0.021 | 95.82 |
| 6 | Pindrop | 0.076 | 95.05 |
| 7 | Corsound AI | 0.035 | 87.79 |
| 8 | Hive | 0.34 | 83.53 |
| 9 | Reality Defender | 1.52 | 71.27 |
| 10 | Wav2Vec2 (2019 LA) | 0.14 | 62.89 |
| 11 | AASIST | 0.017 | 56.83 |
| 12 | Wav2Vec2 (2024 mix) | 0.056 | 55.55 |
| 13 | Deepfake-V2 | 0.027 | 53.03 |
| 14 | AST | 0.003 | 50.99 |
| 15 | RawNet2 | 0.035 | 50.66 |
| 16 | LCNN-LFCC | 0.0056 | 50.00 |
| 17 | AASIST (2019 LA) | 0.11 | 48.17 |
| 18 | AASIST3 | 0.13 | 47.63 |
“
L’IA responsable a besoin d’un pont entre des outils de création puissants et la confiance nécessaire pour les utiliser.
Le point de vue de la communauté de l’IA responsable
IA responsable
“
La détection doit évoluer rapidement à mesure que les médias synthétiques changent. Des résultats clairs permettent de passer plus facilement à l’action.
Le point de vue des équipes de détection
Équipes de détection
“
À mesure que les voix générées deviennent plus convaincantes, la vérification s’intègre aux communications quotidiennes.
Le point de vue des équipes de communication
Équipes de communication
SÉCURITÉ ET CONFORMITÉ
Multimodal, de niveau entreprise et disponible sur site.
Dans les environnements où la sécurité est non négociable, examinez ensemble les exigences de déploiement, de conservation et de réglementation.
01RGPD
Organisez le traitement des données autour d’une base légale et de protections appropriées.
02ISO 27001
Évaluez les exigences en matière de gestion de la sécurité de l’information.
03Déploiement
Choisissez une méthode de déploiement adaptée à votre infrastructure et à votre processus de validation.
04API-first
Intégrez la détection à vos processus existants de sécurité et de gestion des identités.
05SOC 2
Demandez comment les contrôles de disponibilité et de confidentialité sont évalués.
06HIPAA
Examinez les besoins liés au traitement des données de santé avant le déploiement.
07Isolé du réseau
Explorez les options de déploiement sur site pour les environnements isolés.
08Conservation
Définissez des règles de conservation des médias adaptées à vos exigences.
INCIDENTS SIGNALÉS
Base de données des incidents liés aux deepfakes
Un échantillon d’incidents signalés. Beaucoup d’autres ne sont jamais signalés. Découvrez les types de cas rendus publics.
Explorer les incidents signalésContenu intime généré par l’IA signalé après la fin d’une relation
Un témoignage public décrit les préjudices personnels que peuvent causer les médias synthétiques créés sans consentement.
Une personne travaillant dans la restauration signale une tentative d’usurpation de sa voix
Une personne se faisant passer pour un employé aurait contacté un responsable et semblé parler au nom de cet employé.
Une publication en ligne soulève des questions sur une vidéo manipulée
Des spectateurs ont découvert des images dont l’authenticité nécessitait un examen plus approfondi.
Une voix synthétique utilisée dans une escroquerie fondée sur une urgence familiale
Un message à la voix familière aurait été utilisé pour demander de l’argent en urgence.
Une escroquerie par messagerie signalée impliquait des messages vocaux générés par IA
Des messages vocaux présentés comme provenant d’un membre de la famille auraient été utilisés pour demander des virements.
Une publicité deepfake entraîne une mise en garde contre une fraude à l’investissement
Une vidéo promotionnelle manipulée aurait été liée à une tentative de virement.
Une vidéo publiée sur les réseaux sociaux usurpe l’identité d’une personnalité publique
Un compte aurait diffusé des vidéos synthétiques pour solliciter de l’argent auprès de ses abonnés.
Un enregistrement audio frauduleux partagé dans le cadre d’une demande urgente
Une voix convaincante ne suffisait pas, à elle seule, à établir l’identité de l’expéditeur du message.
RESSOURCES
Vous découvrez le sujet ? Commencez ici.
Rapport 2026 sur les menaces liées aux deepfakes
Explorez les tendances des attaques par médias synthétiques, les fraudes signalées et les questions auxquelles font face les équipes de défense des entreprises.
VOIR LE RAPPORT
Présentation d’un modèle du monde pour la détection des deepfakes
Découvrez comment l’analyse du comportement des médias peut compléter la recherche d’artefacts de génération connus.
VOIR LA RECHERCHE
Guide pratique de la divulgation des médias synthétiques
Comprenez les questions que les fournisseurs et les responsables du déploiement doivent se poser sur l’étiquetage, la provenance et la divulgation.
VOIR LE GUIDESachez ce qui est réel — et ce qui constitue une menace réelle.
Explorez la détection des contenus audio, des vidéos et des images auxquels votre équipe est confrontée, et établissez un parcours plus clair, de la découverte à la décision.
Essayer la détection