Des chercheurs ont présenté PairCLIP-SWA, un détecteur d’images deepfake reposant sur un seul modèle de vision OpenCLIP. Sur le benchmark IEEE SP Cup 2025, ils font état d’une précision de 97.04%, contre 94.46% pour un ensemble publié de trois modèles entraînés selon le même protocole.
Les chercheurs ont également constaté que le classement des points de contrôle sur les données de validation pouvait être trompeur : sur un jeu de test dérivé d’OpenForensics, le point de contrôle choisi en fonction des résultats de validation a obtenu 88.85%, tandis que le modèle dont les points de contrôle avaient été moyennés a atteint 94.76%. Il s’agit des résultats des expériences présentées dans l’article, et non d’une preuve de performance pour tous les types de deepfakes.
Pourquoi c'est important
Pour les équipes qui choisissent un détecteur de deepfakes, ces résultats suggèrent que s’appuyer sur le seul point de contrôle ayant obtenu le meilleur score de validation peut entraîner de moins bonnes performances sur des images de test distinctes. Les performances au-delà de ces benchmarks restent inconnues.
