Cet article propose une étude visant à surmonter les limites des modèles existants, qui se contentent de générer le résultat d'un « faux visage », dans le domaine de l'anti-usurpation faciale (FAS), un domaine qui prend de plus en plus d'importance en raison de l'utilisation croissante de la reconnaissance faciale au quotidien. Il souligne le problème suivant : malgré leur grande précision, les modèles FAS existants manquent de fiabilité et perturbent l'utilisateur, car ils ne peuvent en expliquer la cause. Par conséquent, cet article définit un nouveau problème appelé anti-usurpation faciale explicable (X-FAS) en intégrant l'intelligence artificielle explicable (XAI) à la FAS, et propose la découverte de traces d'usurpation (SPTD), une méthode X-FAS qui détecte les traces d'usurpation et fournit une explication fiable. De plus, nous présentons le benchmark X-FAS, qui comprend des traces d'usurpation annotées par des experts pour évaluer la qualité de la méthode X-FAS, analyser les explications de SPTD et démontrer expérimentalement la capacité de génération d'explications fiable de SPTD en la comparant quantitativement et qualitativement avec les méthodes XAI existantes.
