Loading…
Exemple fictif : une courte vidéo republiée semble usurper l’identité d’une personne. Les données servent uniquement à la démonstration. Elles ne proviennent ni d’un dossier client ni d’un test mesuré, et ne constituent aucun élément concernant une personne réelle.
Ce scénario fictif ne fournit ni enregistrement source à télécharger ni résultats de tests mesurés. Le guide des champs du rapport explique comment le même format présente les résultats individuels, les vérifications indisponibles et les limites. Consultez l’exemple complet de rapport d’image en JSON, texte et PDF pour télécharger un exemple de cette structure.
Chaque type d’analyse répond à une question précise. L’absence de provenance, les indices du modèle et le contexte d’une éventuelle fraude sont présentés séparément, sans être fusionnés dans un score unique de certitude.
L’exemple présente un indice possible de génération vidéo. Les résultats concernant les visages et l’audio sont indiqués séparément.
Certaines images où un visage est visible nécessitent un examen plus attentif. Le rapport ne peut pas identifier l’auteur de la vidéo ni ses intentions.
La parole est analysée séparément des images. Un résultat audio ne détermine pas à lui seul le résultat de la vidéo.
L’enregistrement original et son historique de publication ne sont pas disponibles dans cet exemple.
Les résultats et le scénario sont fictifs. Lorsqu’un portrait de démonstration est fourni, les informations du fichier permettent de l’identifier. Cette démonstration ne permet de tirer aucune conclusion sur les performances d’un détecteur, le résultat d’un dossier client ou une accusation.
Lire le guide de vérification des vidéos, consultez guide des champs du rapport, ou utilisez les formats JSON, texte et PDF dans votre produit.