Détection de vidéos hyper-truquées (Post-Doc)

Eurecom; France; Remote; EUR 34,000 - 48,000; Full time

Job summary

EURECOM recherche un/une Post-Doctorant H/F pour travailler sur la détection de vidéos hyper-truquées dans le cadre d’un projet ANR ASTRID. Le candidat travaillera sur des approches audio-vidéo et leur cohérence temporelle, et développera des détecteurs adaptés à des cas spécifiques.

Le poste est à durée déterminée (CDD) de 18 mois, en collaboration avec IRCAM, et exige un fort niveau en anglais et des compétences avancées en vision par ordinateur et IA.

Qualifications

• Niveau académique: Doctorat.
• Bonne maîtrise de l’anglais.
• Domaines: vision par ordinateur, intelligence artificielle, traitement d’images.

Responsibilities

• Implémenter et apprendre des algorithmes de détection de deepfakes personnalisés.
• Analyser l’évolution temporelle des signaux audio-vidéo et leur cohérence.
• Contribuer au cadre d’un projet ANR collaboratif avec EURECOM et IRCAM.

Skills

Bon niveau en anglais

Education

Doctorat

Job description

Détection de vidéos hyper-truquées (Post-Doc)

Poste de Post-Doctorant H/F (Réf : SN/JLD/deepfake/PostDoc/022023)

Ces travaux s’inscrivent dans le cadre d’une nouveau projet national collaboratif ANR ASTRID Guerre Cognitive, proposé par EURECOM spécialisé en vision par ordinateur et IRCAM spécialisé en audio, intitulé: « Lutte contre les vidéos hyper-truquées de personnalités françaises».

Les récents challenges ont montré qu'il était extrêmement difficile de mettre au point des détecteurs universels de vidéos hyper-truquées - à l'exemple des "deepfakes" utilisés pour contrefaire l'identité d'une personne. Lorsque les détecteurs sont exposés à des vidéos générées par un algorithme nouveau, c'est-à-dire inconnu lors de la phase d'apprentissage, les performances sont encore extrêmement limitées. Pour la partie vidéo, les algorithmes examinent les images une par une, sans tenir compte de l'évolution de la dynamique faciale au cours du temps. Ceci constitue un point faible important des algorithmes de génération de vidéos hyper-truquées. Le présent projet vise à implémenter et à apprendre des algorithmes de détection de deepfakes personnalisés sur des individus pour lesquels on peut disposer et/ou fabriquer de nombreuses séquences audio-vidéo réelles et falsifiées. En se basant sur des briques technologiques de base en audio et vidéo récupérées de l'état de l'art, le projet se concentrera sur la prise en compte de l'évolution temporelle des signaux audio-visuels et de leur cohérence pour la génération et la détection. L’objectif est de démontrer qu'en utilisant simultanément l’audio et la vidéo et en se focalisant sur une personne précise lors de l'apprentissage et de la détection, il est possible de concevoir des détecteurs efficaces même face à des générateurs encore non répertoriés.

Prérequis

• Niveau académique/diplôme : Doctorat
• Domaine/spécialité : Traitement d’images, Vision par ordinateur, Intelligence artificielle
• Autres éléments importants: Bon niveau en anglais

Date d'embauche : Poste à pourvoir de suite (trimestre en cours)
Durée du contrat : CDD de 18 mois