Le transhumanisme est une approche interdisciplinaire qui nous amène à comprendre et à évaluer les avenues qui nous permettrons de surmonter nos limites biologiques par les progrès technologiques.
Détection des deepfakes : un marché en plein essor estimé à 5 milliards de dollars d’ici 2027 pour la protection de l’identité numérique
Un nouveau rapport pour mieux comprendre et se protéger contre cette menace émergente
Aujourd’hui, des termes techniques comme deepfake, attaque par injection ou encore usurpation d’identité ne sont plus réservés aux spécialistes de la cybersécurité : ils font désormais partie de notre quotidien numérique. Face à ces nouvelles menaces, de nombreuses entreprises et institutions cherchent à sécuriser leurs processus d’accueil de clients, d’utilisateurs ou de collaborateurs, sans toujours savoir vers quelles solutions se tourner.
C’est dans ce contexte que Biometric Update et le cabinet d’analyse Goode Intelligence publient le 2025 Deepfake Detection Market Report & Buyer’s Guide. Ce document de 51 pages a pour objectif de vulgariser le sujet, d’aider à comprendre les enjeux, et surtout de guider les décideurs dans le choix de solutions technologiques adaptées.
Qu’est-ce qu’un deepfake ?
Le terme deepfake est une contraction de deep learning (apprentissage automatique en profondeur) et fake (faux). Il s’agit de contenus audio, vidéo ou images générés ou modifiés par intelligence artificielle, capables d’imiter à la perfection une voix ou un visage humain. Ces faux peuvent être utilisés à des fins malveillantes : usurpation d’identité, fraude bancaire, manipulation de l’opinion publique, etc.
Pourquoi la détection des deepfakes est-elle devenue un enjeu majeur ?
Selon le rapport, les technologies de détection des deepfakes seront utilisées pour analyser près de 10 milliards de tentatives de fraude d’ici 2027, générant près de 5 milliards de dollars de revenus. Cela illustre l’ampleur du phénomène et la nécessité croissante de solutions fiables pour :
Vérifier l’identité d’une personne lors de démarches en ligne (banque, assurance, services publics)
Lutter contre les faux profils ou les arnaques numériques
Protéger les systèmes de reconnaissance faciale et vocale
Attaque par injection : méthode de fraude où une vidéo ou un son modifié (deepfake) est injecté dans un système de reconnaissance pour tromper un logiciel de vérification d’identité.
KYC (Know Your Customer) : processus d’identification des clients, notamment dans les secteurs financiers, pour vérifier leur identité et lutter contre le blanchiment d’argent ou la fraude.
Détection de vivacité (liveness detection) : technologie qui permet de vérifier si un visage ou une voix appartient à une personne réelle et vivante, et non à une vidéo ou un enregistrement.
Analyse de contenu : méthode d’analyse basée sur l’examen des pixels, du son, ou des mouvements pour repérer les anomalies caractéristiques d’un deepfake.
Exemples d’attaques deepfakes
Les attaques par injection sont des techniques utilisées par des cybercriminels pour introduire du code malveillant ou des données non autorisées dans un système informatique, une application ou une base de données afin de manipuler son fonctionnement ou d’obtenir un accès non autorisé.
Quelques exemples courants :
* Injection SQL : insérer du code SQL dans une requête pour accéder ou modifier des données dans une base de données.
* Injection de commandes : insérer des commandes malveillantes dans une application pour qu’elle les exécute.
* Injection de scripts (XSS) : insérer du code JavaScript dans une page web pour voler des informations ou manipuler l’utilisateur.
Dans le contexte des deepfakes, les attaques par injection peuvent consister à insérer des données truquées dans des systèmes d’authentification ou d’analyse pour tromper les mécanismes de détection.
Type d’attaque
Objectif principal
Techniques mobilisées
Vidéoconférence deepfake
Transactions financières ou divulgation de données
Le rapport distingue les usages liés aux deepfakes vocaux (imitations de voix) et aux deepfakes faciaux (imitations visuelles). Il présente les tendances du marché par année, les solutions disponibles, ainsi que les acteurs majeurs du secteur, à travers des fiches fournisseurs détaillées.
Un guide d’achat pour choisir la bonne solution
Le guide intégré au rapport propose :
Un glossaire pour comprendre les termes techniques
Des critères de sélection pour comparer les solutions disponibles sur le marché
Des études de cas concrètes, dans les secteurs public et privé, pour illustrer l’application de ces technologies
Il permet ainsi aux entreprises, institutions ou administrations de mieux évaluer les solutions de détection et de s’assurer qu’elles correspondent à leurs besoins en matière de protection de l’identité numérique.
Télécharger le rapport
Le rapport 2025 Deepfake Detection Market Report & Buyer’s Guide, en version complète (51 pages), est disponible ici :
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