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Édition
2016

Sélectionné

Challenge DEtection de FALSifications dans des images (DEFALS)

Cet appel à projets est clos. Consultez nos appels en cours en suivant ce lien.

Nos sociétés sont devenues à la fois perméables et dépendantes à l’information qui, grâce à Internet, peut être facilement disséminée. Dans ce contexte, les images sont un vecteur majeur d’information ; on leur accorde souvent valeur de preuve pour étayer des opinions ou justifier des décisions. C’est pourquoi elles sont parfois des vecteurs puissants de désinformation. En effet, les utilisateurs de photographies numériques disposent de moyens sophistiqués permettant de les retoucher, voire de les contrefaire, sans en laisser de trace évidente.

Or si des retouches classiques (recadrage, modification de la colorimétrie, du contraste, de la luminosité, ...) peuvent être acceptées dans certains métiers consommateurs d’images, il n’empêche qu’une information falsifiée ainsi produite peut également fournir le moyen d’exercer des contraintes ou des pressions, sans violence apparente, mais conduisant à décrédibiliser, désinformer ou surinformer. Il est donc important de disposer d’outils qui permettront d’évaluer la confiance que l’on peut accorder à ce que les images donnent à voir.

S’il est relativement aisé de produire une image falsifiée en apparence intègre à partir d’une image d’origine, il devient extrêmement difficile de détecter la ou les retouche(s) apportée(s) sans disposer de la source, d’autant que le domaine de l’authentification en est encore à ses débuts. Le développement d’outils fiables et automatisés permettrait de lever le doute sur une information qui peut :

  • Porter préjudice à une personne physique (ex. : ajout d’élément compromettant à une photographie personnelle) ;
  • Modifier l’examen d’un justiciable (ex. : changement de plaque minéralogique, pédophilie) ;
  • Créer un faux événement (ex. : enrichissement de données à des fins de propagande) ;
  • Porter un préjudice économique à une société ou un organisme (ex. : retouche d’images de presse, canular industriel).

Le challenge DEFALS s’inscrit dans cette problématique. Plus précisément il s’agit de :

  • Initier et faire progresser la recherche en analyse d’images à des fins de vérification d’intégrité (détection aveugle de modification dans des images réelles) ;
  • Susciter des rapprochements entre les communautés de l’image et de l’optique, les utilisateurs finaux et les industriels.

Les solutions des consortia sélectionnés en réponse au présent appel à projets seront comparées au cours d’une campagne d’évaluation qui vise à évaluer les performances de leur système sur une base de données commune et avec des critères partagés pour une évaluation objective.

L’objectif principal du challenge est pour chaque équipe sélectionnée dans le cadre du présent appel à projets de réaliser un système d’analyse, permettant la détection automatisée des modifications apportées à des images. Le travail attendu s’articulera en 2 étapes : l’élaboration des logiciels sur la base d’un ensemble d’images de test ; puis la fourniture des résultats de ces mêmes logiciels sur une autre base d’images lors de la phase d’évaluation. Cette évaluation sera réalisée par un organisme indépendant mandaté par la DGA. Les données fournies dans le cadre de ce défi montreront une grande variété dans les prises de vue (réalisées dans le domaine visible) de scènes naturelles d’intérieur et d’extérieur, de scènes urbaines et de paysages, que dans l’équipement utilisé.

Informations générales

Attention, les mentions de contact indiquées ci-dessous ne sont peut-être plus valables aujourd'hui. Pour trouver le correspondant adéquat, veuillez consulter notre rubrique "Suivi Bilan".

Chargé de missions scientifiques
M. Loïc Dubois
Email : loic.dubois@nullanr.fr

Contact DGA
Mme Emilie Dexter
Email : emilie.dexter@nullintradef.gouv.fr

Responsable de programme ANR
Mme Eva Crück
Email : eva.cruck@nullanr.fr

Date de l'appel à projets : mercredi 30 mars 2016

Limite de soumission des dossiers : mercredi 25 mai 2016 13:00