Zoom intégrera en décembre 2026 un outil de détection des risques de deepfake dans ses visioconférences.
La fonction analysera en temps réel les signaux vidéo et audio pour identifier si l'image ou la voix d'un participant ont pu être altérées en dehors de la plateforme.
Le système affichera une alerte devant des contenus synthétiques potentiels et inclura un indicateur de confiance. Son objectif est d'aider à détecter les tentatives d'usurption d'identité lors d'entretiens d'embauche, de réunions corporatives et de contacts avec des fournisseurs ou des clients, des scénarios où une fausse identité peut faciliter des fraudes.
La nouveauté a été annoncée pendant Zoomtopia, la conférence annuelle des clients de l'entreprise.
Zoom prévoit que la fonction soit disponible en décembre 2026, dans un contexte où les outils d'intelligence artificielle permettent de créer des vidéos et des audios de plus en plus difficiles à distinguer du réel.
Autres fonctions d'intelligence artificielle qui arriveront sur Zoom
La détection de deepfakes fait partie d'un ensemble d'outils avec lequel Zoom cherche à concentrer les contrôles de sécurité, de conformité et d'administration de l'intelligence artificielle.
L'entreprise soutient que les agents d'IA interagissent déjà avec le contenu des réunions, les données clients et les systèmes corporatifs, de sorte que les organisations doivent savoir quelles informations elles peuvent consulter, générer ou modifier.
Parmi les nouveautés prévues figure Centralized AI Management, une console permettant aux administrateurs d'avoir une meilleure visibilité sur les agents et automatisations qui opèrent au sein d'une organisation.
L'outil permettra d'établir des politiques au niveau du compte, de réviser l'activité de l'IA et d'étendre les contrôles sur les agents créés par les utilisateurs. Zoom espère le lancer également en décembre 2026.
L'entreprise travaille également sur des barrières personnalisées pour limiter les informations qui peuvent apparaître dans les résultats générés par l'IA.
Ces règles pourraient empêcher que des données financières sensibles, des conversations sur des concurrents ou d'autres contenus définis par chaque entreprise n'apparaissent dans les résumés ou réponses automatiques.
Elles permettront d'exiger une révision humaine avant de partager certains textes avec des clients ou d'exclure des canaux spécifiques du traitement par IA. Leur arrivée est prévue pour le premier trimestre 2027.
Une autre fonction déjà disponible est l'intégration des étiquettes de sensibilité de Microsoft Purview avec Zoom Meetings et Whiteboard.
Le système synchronise les classifications utilisées dans Microsoft 365 pour appliquer des politiques de gestion des données de manière plus cohérente au sein de Zoom.
De plus, Zoom prévoit d'activer en janvier 2027 un administrateur de conformité pour archiver les résumés, notes et documents générés par l'IA dans My Notes et Zoom Canvas.
La mesure vise les secteurs réglementés qui ont besoin de conserver et de superviser ce type de contenu.
Comment détecter un deepfake
Les deepfakes les plus convaincants ne se détectent pas toujours au premier coup d'œil. Le projet Detect Fakes, du Media Lab du Massachusetts Institute of Technology (MIT), recommande d'observer les détails du visage et de vérifier s'ils restent cohérents avec l'éclairage, les mouvements et l'apparence générale de la personne.
L'un des premiers indices peut se trouver dans la peau. Il convient de vérifier si les joues et le front paraissent excessivement lisses ou, au contraire, trop ridés.
Le MIT conseille de prêter attention aux ombres autour des yeux et des sourcils, car les systèmes d'intelligence artificielle peuvent reproduire de manière imparfaite la physique de la lumière.
Les lunettes offrent un autre indice. Si une personne bouge la tête, la réflexion des verres devrait varier de manière naturelle.
Un reflet fixe, disproportionné ou à un angle étrange peut être un signal d'alerte. Il en va de même pour la pilosité faciale, les taches de naissance et d'autres petits traits que l'IA peut ajouter ou effacer sans parvenir à une intégration convaincante.
Enfin, il est important d'observer le clignement des yeux et la synchronisation entre les lèvres et la voix. Un rythme inhabituel de clignement ou des mouvements labiaux peu naturels peuvent indiquer que la vidéo a été altérée.