Le détecteur de deepfakes de Nvidia atteint une précision pouvant aller jusqu'à 94 %.

Au fil du temps, les fausses informations deviennent de plus en plus difficiles à repérer, les vidéos générées par l’IA rendant presque impossible la distinction entre les incidents réels et ceux qui sont inventés. Nvidia s’impose désormais sur le marché grand public avec un outil spécialement conçu pour permettre aux entreprises du secteur des médias de vérifier la véracité des informations qu’elles diffusent.

Nvidia a dévoilé son nouveau « Synthetic Video Detector » lors du SIGGRAPH 2026. Il s’agit d’un microservice NIM qui analyse chaque image d’une vidéo ou d’une séquence présumée et fournit ensuite un score ou une prédiction indiquant si la vidéo est générée par l’IA. L’objectif de ce microservice NIM est de soutenir l’expansion de Nvidia dans le secteur des médias en permettant aux équipes éditoriales de diffuser rapidement des informations précises et de signaler les fausses informations avant qu’elles n’atteignent la télévision nationale.

Rev Lebaredian, vice-président chargé de la technologie de simulation physique par IA chez Nvidia, a expliqué dans un communiqué de presse la raison d’être de la création du système de détection de vidéos synthétiques, en précisant que la même technologie utilisée pour créer des vidéos générées par l’IA peut également servir à les détecter.

À l’heure actuelle, Nvidia fournit déjà cette technologie à Wowza, une solution de serveurs vidéo et multimédia en direct destinée aux entreprises et utilisée par plusieurs chaînes d’information. Le PDG de Wowza, Krish Kumar, a déjà confirmé l’intégration du détecteur de vidéos synthétiques de Nvidia dans l’infrastructure de Wowza. Il a déclaré que l’entreprise s’orientait vers l’intégration de l’IA dans ses diffusions en temps réel et ses flux en direct, soulignant que « le marché s’oriente vers des systèmes de vidéo en direct capables de générer de la valeur pendant que le flux est encore en cours ».

Une baisse non linéaire prometteuse de la précision en cas de compression

En matière de performances en temps réel, Nvidia affirme que le « Synthetic Video Detector » est capable de détecter les contenus générés par l’IA avec une précision de 92 % sur des vidéos non compressées. La précision chute à 87 % lorsque la vidéo est compressée à 15 %, tandis qu’elle reste à un niveau relativement respectable, avec une baisse non linéaire à 82 % pour une compression de 50 %.

Une solution rapide dont les tests indiquent une précision potentiellement supérieure grâce à quelques ajustements

L’aspect le plus intéressant et le plus rentable du microservice NIM pour les réseaux médiatiques réside dans sa capacité à détecter des séquences générées par l’IA à une vitesse de 22 ms par fichier vidéo 1080p sur les systèmes RTX et de 30 ms sur les GPU L40.

Toutefois, les tests internes menés par Nvidia avec le tout dernier modèle ont permis d’atteindre un AUC de 0,9614 et une précision de 94 %. Les chaînes d’information et autres organisations peuvent ajuster et configurer leurs seuils en fonction de leurs besoins.

À l’heure actuelle, Wowza intègre déjà le service NIM dans son Video Intelligence Framework, qui compte 35 000 déploiements dans près de 170 pays, ce qui signifie que le signalement vidéo en temps réel s’étendra aux services de diffusion en direct au-delà des salles de rédaction traditionnelles.