Environnement de test gratuit (sandbox)
Testez les requêtes et les réponses d’exemple sans carte bancaire. Vos fichiers ne sont pas analysés.
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Analysez photos et vidéos dans votre produit. Recevez les constats du détecteur et les prochaines étapes en JSON, en texte ou dans un PDF avec votre logo.
{
"schemaVersion": "deepfakepolicy.report.v1",
"reportId": "DFP-SAMPLE-IMAGE-0001",
"generatedAt": "2026-09-13T12:00:00.000Z",
"source": {
"modality": "image",
"sha256": "55c824c6118dfb18ef5156c3e7c6b5bf4cf9cd53ef44c3f1b5f5efa27c45910e",
"name": "demo-portrait.jpg",
"mediaType": "image/jpeg",
"format": "JPG",
"url": null,
"sizeBytes": 63578,
"pageCount": null,
"characterCount": null
},
"analysis": {
"mode": "quick",
"status": "complete",
"creditsUsed": 1,
"method": "DeepfakePolicy evidence synthesis"
},
"evidencePath": [
{
"id": "provenance",
"label": "Provenance",
"status": "limited",
"summary": "No verified origin credential or complete chain of custody was available for this report.",
"signals": []
},
{
"id": "metadata",
"label": "Metadata",
"status": "reviewed",
"summary": "Available format, coverage and metadata observations were reviewed.",
"signals": [
{
"label": "Submitted format",
"finding": "JPG",
"score": null,
"scoreLabel": null
}
]
},
{
"id": "media-signals",
"label": "Media signals",
"status": "not-available",
"summary": "No separate human-readable media observation was available for this modality.",
"signals": []
},
{
"id": "model-signals",
"label": "Model signals",
"status": "reviewed",
"summary": "The returned classifications are listed separately, including unavailable checks and any segment findings.",
"signals": [
{
"label": "AI-generated image",
"finding": "Indicators found",
"score": 82,
"scoreLabel": "82% signal score"
},
{
"label": "Deepfake face manipulation",
"finding": "No strong signal in this example",
"score": 6,
"scoreLabel": "6% signal score"
}
]
},
{
"id": "web-evidence",
"label": "Public web evidence",
"status": "not-available",
"summary": "Automated public-source research was not included in this analysis.",
"signals": []
}
],
"verdict": {
"code": "suspicious",
"label": "Suspicious signals detected",
"aiLikelihood": 82,
"confidenceBand": "not-rated",
"summary": "The analysed media contains signals that require review. The individual findings identify what to examine.",
"rationale": [
"The AI-generation detector returned an elevated signal.",
"No independently verified capture history is supplied in this example."
]
},
"recommendedActions": [
"Preserve the earliest available, highest-quality original and its surrounding context.",
"Confirm the publisher, identities and important claims through an independent channel.",
"Compare key frames, audio segments or images with an attributable original source.",
"Escalate high-stakes use to a qualified forensic reviewer before acting."
],
"limitations": [
"This is a probabilistic assessment, not proof of authenticity, authorship or intent.",
"Compression, editing, transcription, translation, short samples and unseen generation methods can change results.",
"A low score does not certify authenticity, and a high score does not identify a creator.",
"Public-source research can miss private, deleted, paywalled or unindexed material."
],
"privacy": {
"originalStoredWithReport": false,
"researchContributionSeparate": true,
"reportVisibility": "response-only",
"statement": "The report contains normalized findings, not the submitted source. Any optional research contribution is governed and deleted separately."
}
}Cet exemple fictif d’image illustre une analyse standard. La recherche de sources est une option distincte ; les éléments disponibles dépendent du fichier et du mode choisi. aiLikelihood est un signal du modèle, pas une probabilité de fraude ni une garantie d’authenticité. Les noms des champs API restent identiques entre les intégrations.
Les résultats d’image Full associent aux signaux du détecteur spécialisé un examen visuel automatisé distinct. Le rapport explique les éléments concordants, les divergences, les limites et les vérifications à poursuivre, sans intégrer l’auto-évaluation du modèle visuel au score du détecteur.
Utilisez des traitements asynchrones, des rapports versionnés et des webhooks signés. Vos utilisateurs déposent les fichiers et examinent les résultats dans votre propre application. JSON, texte et PDF reprennent les mêmes constats ; un nouvel export ne déclenche pas de frais d’analyse supplémentaires.
Testez gratuitement l’intégration avec des réponses d’exemple. Activez la facturation professionnelle après usage pour analyser de vrais fichiers, fixez un plafond et suivez la consommation dans la console développeur.
Téléchargez un PDF prêt à l’emploi aux couleurs de votre entreprise. Le JSON et le TXT fournissent les mêmes résultats enregistrés pour votre interface et vos modèles de documents.
Résultats structurés pour votre application, dans un format versionné.
Résultats en texte brut pour vos notes CRM, dossiers, e-mails ou modèles de documents.
Enregistrez le nom de l’entreprise, le logo et la couleur d’accent dans Paramètres. Les PDF téléchargés via l’API reprennent automatiquement l’identité visuelle de votre espace de travail.
POST /v1/jobs renvoie un identifiant d’analyse et une adresse d’importation protégée.
POST /v1/jobsEnvoyez une image compatible ou une vidéo de 60 secondes maximum depuis votre serveur.
PUT /v1/jobs/{id}/uploadVotre application reste disponible pendant l’analyse. Consultez le statut de l’analyse ou attendez un webhook signé.
GET /v1/jobs/{id}Téléchargez le PDF avec l’identité visuelle enregistrée pour votre espace de travail. Utilisez result.evidenceReport, le JSON ou le TXT pour présenter les mêmes résultats dans votre interface.
JSON · TEXT · PDFIntégrez la même analyse photo et vidéo à l’endroit où votre entreprise reçoit des médias. Votre équipe décide de la suite.
Analysez les photos de dommages et les courtes vidéos reçues avant de poursuivre l’examen du sinistre.
Voir le parcoursRecherchez des signes de génération par IA dès l’ajout d’un portrait ou d’une photo de profil.
Voir le parcoursAnalysez les images d’annonces, les contenus utilisateurs et les courtes vidéos dans votre parcours de publication ou de modération.
Voir le parcoursAnalysez les photos et images compatibles extraites de vos documents.
Voir le parcoursCréez, faites expirer et révoquez les clés de votre entreprise. Séparez les accès sandbox et production. La valeur secrète de chaque clé n’est affichée qu’une fois.
Recevez des notifications signées par HMAC avec de nouvelles tentatives, ou interrogez les résultats. Utilisez un schéma de rapport versionné.
La facturation professionnelle après usage n’impose aucun abonnement mensuel. Définissez un plafond ; les analyses en cours y sont comptabilisées. Les échecs de traitement ne sont pas facturés.
Choisissez une durée d’une heure à sept jours, avec 24 heures par défaut. Demandez la suppression par API et consultez son statut.
Le rapport explique les signaux de détection du fichier envoyé. Complétez-le avec sa source et les autres pièces du dossier ; votre équipe décide de la suite.
Traitement et conservation des données · Accord de traitement des données · Sous-traitants
Utilisez la sandbox gratuite pour vérifier les requêtes, les réponses d’exemple fixes et les webhooks. Elle n’analyse pas vos fichiers. Utilisez une vérification individuelle ou une clé de production pour évaluer vos propres médias. Un rapport terminé mais non concluant est facturé ; un échec de traitement ne l’est pas.
OpenAPI 3.1 · JSON Schema · Python / JavaScript / curl · Rapports avec votre logo
Importez un workflow n8n pour transmettre un dossier, suivre son traitement et récupérer les résultats avec votre identifiant de dossier d’origine.
L’action resume consulte l’analyse enregistrée. Elle ne soumet pas les fichiers à une nouvelle analyse.
Jusqu’à 6 fichiers · 10 Mio par dossier · tentatives limitées
Vous configurez la destination et ses identifiants. Aucun CRM n’est connecté automatiquement. Les Cross-checks Live terminés sont facturables ; le sandbox n’analyse pas ces fichiers.
Une tâche terminée fournit un rapport structuré avec les résultats du détecteur, les informations disponibles sur le fichier, l’interprétation, les limites et les prochaines vérifications proposées. Choisissez le JSON, le texte ou le PDF selon la façon dont vous souhaitez examiner et utiliser les résultats.
Créez une tâche par fichier pris en charge et suivez son statut ou son webhook. Les plafonds de dépenses et de traitement simultané s’appliquent à toutes les tâches de l’entreprise. Sans intégration, vous pouvez sélectionner vos fichiers dans l’espace entreprise : photos et courtes vidéos MP4, MOV ou M4V, avec une limite de 20 Mo et 60 secondes par vidéo.
Non. Elle évalue des signaux détectables associés à la génération et à la manipulation par IA. Une retouche courante peut ne pas produire ces signaux. Le résultat n’est pas un contrôle de présence réelle ou d’identité.
Créez un espace entreprise et une clé, puis utilisez les exemples fixes du sandbox pour tester requêtes, imports et rapports. Activez la facturation pour les fichiers réels et évaluez séparément la détection sur des médias représentatifs. Aucun appel commercial n’est obligatoire.
Testez votre fichier avec un compte personnel ou consultez un exemple de rapport avant de vous inscrire.
Créez un espace entreprise, générez une clé sandbox gratuite et testez les requêtes, les résultats d’exemple et les webhooks.
SANDBOX · POST /v1/jobsActivez la facturation de l’entreprise, créez une clé de production et envoyez des photos ou des vidéos. Suivez la consommation et définissez votre plafond mensuel.