Face ID n'a pas à s'inquiéter des deepfakes IA

Les deepfakes deviennent de plus en plus convaincants, au point de susciter des interrogations sur la sécurité des systèmes de reconnaissance faciale. Face ID d'Apple est-il réellement vulnérable à ces faux visages générés par l'IA ? La réponse est NON.

Face ID face aux deepfakes : ce que la technologie d'Apple peut vraiment encaisser

Chaque nouvelle vague de panique autour des deepfakes finit par poser la même question : et si quelqu'un déverrouillait mon iPhone avec une fausse vidéo de mon visage ? La crainte est légitime tant les outils de génération d'image truquée progressent vite, mais la réponse demande de comprendre comment Face ID fonctionne réellement, et pourquoi il ne ressemble pas du tout à la reconnaissance faciale qu'on utilise pour se connecter à sa banque en ligne.

Ce que fait vraiment le capteur TrueDepth

Depuis l'iPhone X en 2017, Face ID s'appuie sur un module baptisé TrueDepth, logé dans l'encoche ou dans la Dynamic Island selon les générations. Il projette plus de 30 000 points infrarouges invisibles sur le visage, capture leur déformation pour construire une carte de profondeur en trois dimensions, puis envoie ces données directement à la Secure Enclave, une puce isolée du reste du système qui effectue la comparaison. Cette carte 3D n'est jamais transmise sous forme d'image classique consultable par une application tierce, et encore moins envoyée sur un serveur distant. Un module d'attention vérifie en plus que les yeux du propriétaire sont ouverts et dirigés vers l'appareil avant d'autoriser le déverrouillage.

Deepfake ne veut pas dire même attaque

C'est ici que la confusion s'installe. Les deepfakes qui inquiétent le plus aujourd'hui ciblent des systèmes de vérification d'identité à distance, ceux qu'on croise lors de l'ouverture d'un compte bancaire en ligne ou d'une vérification KYC (know your customer) sur une plateforme d'échange de cryptomonnaies. Dans ce contexte, un fraudeur peut utiliser une caméra virtuelle pour injecter un flux vidéo généré par IA directement dans le logiciel de vérification, sans jamais poser physiquement un visage devant un capteur. Ce type d'attaque, appelé injection attack, a bondi ces deux dernières années et concerne surtout les vérifications faites via un simple navigateur ou une caméra web classique.

Face ID fonctionne sur un principe totalement différent. Il n'existe pas de point d'entrée logiciel où glisser un flux vidéo à la place du vrai capteur, puisque la carte de profondeur infrarouge est générée et traitée à l'intérieur du matériel sécurisé de l'iPhone. Pour tromper Face ID, il faudrait donc reproduire physiquement la structure tridimensionnelle d'un visage face au capteur, pas simplement lui montrer une vidéo, aussi convaincante soit-elle à l'œil humain.

Ce que les chercheurs ont vraiment réussi à faire

Cela ne signifie pas que Face ID n'a jamais été testé. Depuis 2017, plusieurs équipes s'y sont attaquées. La société vietnamienne Bkav a affirmé avoir trompé un iPhone X avec un masque composite en silicone, papier et impression 3D, mais les tentatives ultérieures de journalistes et de spécialistes des effets spéciaux pour reproduire l'exploit dans des conditions réalistes ont toutes échoué.

Le magazine américain WIRED a de son côté engagé des experts en biométrie et un mouleur de visages d'Hollywood pour tenter de reproduire un visage capable de tromper Face ID : sans succès, malgré un budget confortable. Des chercheurs du laboratoire Tencent Xuanwu ont réussi à contourner uniquement la détection d'attention, en exploitant des lunettes spécialement conçues pour simuler un regard ouvert sur une personne endormie, une faille corrigée depuis. Aucune de ces méthodes ne repose sur un deepfake vidéo générée par IA.

Des démonstrations plus récentes prétendant injecter un visage synthétique dans le flux caméra d'un iPhone existent bien, mais elles ont systématiquement été réalisées sur des appareils jailbreakés, c'est-à-dire des iPhone dont les protections logicielles d'origine ont été volontairement désactivées. Cela ne dit rien de la sécurité d'un iPhone utilisé normalement.

Ce qu'il faut retenir

Les deepfakes IA représentent une menace réelle et grandissante, mais principalement pour les systèmes de vérification à distance qui reposent sur une simple caméra et un logiciel, à l'image du selfie vidéo que Google vient d'introduire pour la récupération de compte. Face ID reste protégé par sa nature même : une capture de profondeur en trois dimensions traitée dans une puce isolée, sans passage par un flux vidéo qu'on pourrait remplacer. Le risque théorique existe toujours à long terme, à mesure que les techniques de contournement des capteurs de profondeur progressent dans les laboratoires, mais aucune attaque par deepfake n'a pour l'instant démontré de résultat exploitable contre Face ID en conditions réelles.