Taille, part et analyse de l’industrie de la détection d’images fausses, par solution (détection d’images Photoshop, détection d’images Deepfake, vérification en temps réel, détection d’images générées par l’IA et autres (authentification de contenu, applications mobiles)), par technologie (apprentissage automatique et IA et traitement et analyse d’images), par déploiement (cloud et sur site), par industrie (BFSI, gouvernement, défense, informatique et télécommunications, médias et divertissement, et autres (vente au détail et commerce électronique)) et prévisions régionales, 2025-2032

La taille du marché mondial de la détection de fausses images était évaluée à 1,08 milliard de dollars en 2024. Le marché devrait passer de 1,33 milliard de dollars en 2025 à 5,7 milliards de dollars d’ici 2032, avec un TCAC de 38,45 % au cours de la période de prévision.

La détection de fausses images est le processus de mécanismes qui reconnaissent les images ou les photos fabriquées ou manipulées. La détection de fausses images est l'opération de détection de fausses images ou vidéos générées par le biais de l'apprentissage en profondeur ou d'autres mécanismes. Les images sont manipulées pour diffuser de la désinformation en ligne sur les réseaux sociaux et d’autres sites Web. Par conséquent, les technologies de détection de fausses images sont utilisées pour reconnaître la désinformation, authentifier les œuvres d’art et protéger la sécurité en ligne.

Les différents types de fausses images incluent les images profondément fausses, les images retouchées, les images générées par l'IA et bien d'autres. Les mécanismes de détection de fausses images aident à authentifier les images, à sécuriser la réputation en ligne, à détecter les informations erronées et bien plus encore. L’utilisation de ces images fausses ou deepfakes a un impact négatif sur différents secteurs tels que le journalisme, la politique, le divertissement, la finance, etc. Par exemple,

• Selon Sumsub Research 2023, le nombre de deepfakes identifiés dans le monde entier a été multiplié par 10 entre 2022 et 2023, avec des variations régionales importantes : 1 740 % de croissance des deepfakes en Amérique du Nord, 780 % en Europe (y compris le Royaume-Uni), 1 530 % en Asie-Pacifique, 450 % au Moyen-Orient et en Afrique et 410 % en Amérique latine.

En outre, la propagation de la désinformation, du chantage par le biais de fausses images et d’autres fraudes en ligne a augmenté en 2020. Les images contrefaites de remèdes obligeant les gens à acheter des produits nocifs, les images de résultats de traitements contre le COVID-19 manipulés et bien d’autres. Une telle augmentation des escroqueries a accru la demande d’outils de détection de fausses images sur le marché. Par exemple,

• Une augmentation d’environ 94 % des escroqueries et des activités de phishing a été enregistrée depuis 2020, avec des pics importants, comme les 2,2 millions de sites frauduleux identifiés rien qu’en août.

L’augmentation du nombre d’images retouchées, d’images deepfake, d’images créées par l’IA et autres contribue au besoin de solutions avancées capables de détecter et de prévenir de telles menaces.

Segmentation

Informations clés

Le rapport couvre les informations clés suivantes :

• Indicateurs micro-macroéconomiques
• Facteurs, contraintes, tendances et opportunités
• Stratégies commerciales adoptées par les acteurs clés
• Analyse SWOT consolidée des principaux acteurs

Analyse par industrie

Le marché est classé dans divers secteurs, tels que BFSI, gouvernement, défense, informatique et télécommunications, médias et divertissement, et autres (vente au détail, commerce électronique).

Avec l’essor des mécanismes de manipulation d’images, il peut s’avérer difficile de faire la différence entre les images falsifiées et les images réelles. La détection de fausses images à l’aide d’outils et d’algorithmes est devenue essentielle dans la lutte contre ces problèmes. Les professionnels de la détection de fausses images s’efforcent constamment de lutter contre de telles données manipulées et invisibles. À mesure que les gens rencontrent divers exemples de visuels trompeurs, l’incrédulité se construit à travers leurs expériences en ligne. Avec la croissance de la technologie modernisée et l’utilisation intensive des plateformes de médias sociaux, la distribution et la manipulation de fausses images sont devenues plus prédominantes qu’auparavant. Par exemple,

• Selon le rapport Deepfake Forensics 2024 de PeerJ, YouTube est la plateforme la plus importante, représentant 40 % des deepfakes détectés. Parallèlement, X (Twitter) et Facebook représentent 25 % et 20 % des faux contenus.

À mesure que les deepfakes se propagent, les entreprises de médias sociaux sont contraintes d’accélérer leurs efforts de détection de fausses images. Le bluff vidéo et image a une influence directe sur la cybersécurité. Les escrocs utilisent depuis des années de fausses vidéos et images pour tromper leurs cibles et les faire chanter pour leur argent. Par exemple,

• En mars 2024, la Première ministre italienne, Giorgia Meloni, a engagé une action en justice et demandé 109 345 dollars de dommages et intérêts après que de fausses vidéos explicites la mettant en scène aient été générées et diffusées sur Internet sans son consentement.

Une telle augmentation du nombre de fausses images et vidéos sur les réseaux sociaux et autres plateformes stimule la demande d’outils de détection de fausses images dans l’industrie des médias et du divertissement. 

Analyse régionale

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Le marché mondial de la détection de fausses images est divisé en cinq régions : Amérique du Nord, Amérique du Sud, Europe, Moyen-Orient et Afrique, et Asie-Pacifique. En 2023, l’Amérique du Nord représentait la part la plus élevée du marché de la détection de fausses images, en raison de l’acceptation plus rapide des technologies avancées, telles que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML). Avec la croissance de ces technologies avancées, la fraude en ligne, les escroqueries liées aux fausses images et les attaques deepfake sont également en augmentation. Par exemple,

• Selon une enquête menée par NordVPN 2023, plus d'un adulte sur quatre aux États-Unis, soit environ 24 %, a été ciblé par une escroquerie amoureuse. Parmi les personnes assiégées, 19 % ont déclaré avoir perdu entre 401 et 2 000 dollars à cause de ces escroqueries amoureuses. L'étude a également révélé que 27 % des adultes aux États-Unis ont réseauté avec un profil qui s'est avéré être un robot ou un faux, tandis que 27 % ont précisé avoir reçu des images offensantes qu'ils n'avaient pas demandées.

Par conséquent, il y a eu une augmentation des règles et réglementations émanant des gouvernements et des organismes de réglementation aux États-Unis et au Canada. En outre, la région compte des acteurs de premier plan sur le marché, contribuant à la croissance du marché en Amérique du Nord.

La répartition du marché mondial de la détection de fausses images par région d’origine est la suivante :

• Amérique du Nord – 33 %
• Amérique du Sud – 7%
• Europe – 26%
• Moyen-Orient et Afrique – 10 %
• Asie-Pacifique – 24 %

Acteurs clés couverts

Les principaux acteurs de ce marché sont Canon, OpenAI, Microsoft Corporation, DuckDuckGoose AI, Reality Defender, Sensity AI, Primeau Forensics LTD., DeepWare AI, iProov, Amped, Gradiant, Facia, iDenfy, Qualcomm, Sentinel, Deepgram et Q-integrity.

Développements clés de l’industrie

• En mai 2024,OpenAI a annoncé l'introduction d'un outil capable d'identifier son créateur de texte en image, DALL-E 3. La société a déclaré que l'outil identifie avec précision les images générées par DALL-E 3 plus de 98 % du temps lors de tests internes. Il peut gérer les modifications courantes telles que les variations de recadrage, de compression et de saturation avec un impact négligeable.
• En septembre 2023,Google a annoncé le lancement d'un outil, SynthID, qui identifie les images créées par l'IA et installe des filigranes invisibles mesurables par les ordinateurs. Cet outil permet d'identifier les images créées par l'intelligence artificielle, qui deviennent de plus en plus réalistes. Les ordinateurs génèrent ces images générées par l’IA, qui peuvent parfois être confondues avec les images réelles.