FR 3151109 A1 20250117 FR 2307578 A 20230713 Méthode, mise en œuvre par ordinateur, de tatouage numérique d’une image comprenant les étapes de : Recevoir (201) une image numérique, Décomposer (202) l’image numérique en une pluralité de sous-blocs de mêmes dimensions prédéfinies, Générer (203) une signature binaire numérique, Pour chaque sous-bloc, Transformer le sous-bloc dans un espace intermédiaire via une transformée prédéterminée, Combiner la signature avec le sous-bloc dans l’espace intermédiaire pour obtenir un sous-bloc signé dans l’espace intermédiaire, Appliquer au sous-bloc signé une transformée inverse à la transformée prédéterminée, Concaténer (206) l’ensemble des sous-blocs signés pour former une image signée. Figure 2 Méthode de tatouage numérique d’une image, méthode d’extraction d’un tatouage numérique et méthode de détection de falsification d’une image tatouée L’invention concerne le domaine du suivi d’intégrité d’images numériques, en particulier d’images acquises par un satellite d’observation de la Terre. L’invention porte plus précisément sur une méthode de tatouage numérique d’une image, une méthode d’extraction d’un tatouage et une méthode de détection de falsification d’une image tatouée. Dans le contexte de l’accroissement des quantités de données, en particulier d’images, transmises via des systèmes de transmission numérique, il existe un besoin général pour détecter les atteintes volontaires ou non à l’intégrité des images reçues. En particulier, dans le domaine des transmissions d’images acquises par un satellite d’observation de la Terre, ce besoin est particulièrement présent car les images acquises peuvent transiter par différents équipements, réseaux de communications et plateformes de transmission. Dans ce contexte, les possibilités d’atteinte à l’intégrité des images augmentent et il est impératif pour un utilisateur de pouvoir vérifier cette intégrité avant l’utilisation finale des images. Un problème plus spécifique concerne la localisation, dans l’image, d’une falsification de l’image, c’est-à-dire la capacité à identifier quelle zone d’une image a été falsifiée. Un autre problème spécifique concerne la robustesse d’une méthode de tatouage numérique à certaines transformations dites classiques telles que les transformations de découpage ou recadrage d’une image. Différentes solutions existent dans l’état de l’art pour adresser le sujet de l’intégrité des images. Une première solution connue consiste à calculer, au moment de la production ou de la livraison de l’image une clé unique de longueur fixe représentant précisément un objet d’origine et ses caractéristiques. Cette clé peut être recalculée au moment de la vérification d’intégrité de l’image et comparée à la clé d’origine pour en déduire si une modification a eu lieu sur l’image. Cette première méthode présente l’avantage d’une faible complexité cependant elle a plusieurs inconvénients. Tout d’abord, elle n’est robuste à aucune transformation opérée sur l’image. La moindre modification de l’image telle qu’un découpage ou un miroir entraine une clé différente et donc conduit à détecter une falsification de l’image alors que celle-ci a uniquement subi une transformation acceptable. Un autre inconvénient est que cette méthode implique un calcul sur l’image entière ce qui ne permet pas de localiser les zones de l’image affectées par une falsification. Une deuxième solution connue consiste à appliquer un tatouage numérique sur une image entière. En cas de modification de l’image, le tatouage est altéré de façon visible et permet de détecter les falsifications. L’inconvénient principal de cette méthode est qu’elle altère visuellement et fonctionnellement l’utilisabilité de l’image. Un autre inconvénient est que cette méthode ne permet pas de localiser une falsification dans une zone locale de l’image. Une troisième solution connue consiste à analyser le contenu de l’image reçue et à comparer à un attendu statistique pour évaluer la probabilité d’authenticité de l’information contenue dans l’image. Cette solution ne s’applique pas à tous les domaines techniques car elle suppose des a priori forts sur le contenu des images traitées et les falsifications éventuellement appliquées à l’image. L’invention consiste en une nouvelle méthode de tatouage numérique qui consiste en l’intégration d’un tatouage sur chaque sous-bloc d’une grille appliquée à l’image de manière à permettre une localisation de falsification dans l’image. L’invention porte également sur une méthode d’extraction du tatouage numérique ainsi qu’une méthode de localisation de falsification qui ne nécessite pas de tatouage de référence. Avantageusement, l’invention s’appuie sur un moteur d’intelligence artificielle pour réaliser l’apprentissage des fonctions de tatouage et d’extraction de tatouage. La méthode proposée présente notamment l’avantage d’être robuste aux opérations de découpage ou recadrage d’une image. L’invention s’applique avantageusement à la vérification d’intégrité d’images satellites d’observations de la Terre. L’invention a pour objet une méthode, mise en œuvre par ordinateur, de tatouage numérique d’une image comprenant les étapes de : Recevoir une image numérique, Décomposer l’image numérique en une pluralité de sous-blocs de mêmes dimensions prédéfinies, Générer une signature binaire numérique, Pour chaque sous-bloc, Transformer le sous-bloc dans un espace intermédiaire via une transformée prédéterminée, Combiner la signature avec le sous-bloc dans l’espace intermédiaire pour obtenir un sous-bloc signé dans l’espace intermédiaire, Appliquer au sous-bloc signé une transformée inverse à la transformée prédéterminée, Concaténer l’ensemble des sous-blocs signés pour former une image signée. Dans une variante de réalisation, la méthode de tatouage numérique selon l’invention comprend en outre les étapes de : Ajouter à la signature binaire numérique un motif binaire, Transformer la signature binaire en une matrice de dimensions inférieures aux dimensions d’un sous-bloc, Le motif binaire étant inséré dans la signature binaire de sorte à être positionné sur des positions prédéfinies de la matrice identiques pour chaque sous-bloc Selon un aspect particulier de l’invention, le motif binaire est positionné sur au moins trois zones de la matrice correspondant à trois coins d’un carré, par exemple trois coins de la matrice. Selon un aspect particulier de l’invention, l’étape de combiner la signature avec un sous-bloc est réalisée au moyen d’un premier moteur d’intelligence artificielle entrainé pour minimiser l’impact visuel d’une signature sur une image signée. L’invention a aussi pour objet une méthode, mise en œuvre par ordinateur, d’extraction d’un tatouage numérique comprenant les étapes de : Recevoir une image numérique signée au moyen de la méthode de tatouage numérique selon l’invention, Décomposer l’image numérique en une pluralité de sous-blocs de mêmes dimensions utilisées pour générer l’image numérique signée, Pour chaque sous-bloc, Extraire la signature binaire tatouée dans le sous-bloc Selon un aspect particulier de l’invention, l’étape d’extraire la signature binaire d’un sous bloc est réalisée au moyen d’un second moteur d’intelligence artificielle entrainé pour minimiser un écart entre la signature binaire générée à l’origine et la signature binaire extraite d’un sous bloc. Selon un aspect particulier de l’invention, le premier moteur d’intelligence artificielle et le second moteur d’intelligence artificielle sont entrainés conjointement. Dans une variante de réalisation, la méthode d’extraction d’un tatouage numérique selon l’invention comprend en outre les étapes de : Détecter, pour au moins un sous-bloc, un motif binaire inséré dans la signature extraite, Comparer les positions du motif binaire détecté à un ensemble de positions attendues et si elles diffèrent des positions attendues, en déduire que l’image numérique reçue a subi une opération de découpage, Reconstruire la signature binaire associée à l’image avant opération de découpage à partir des positions du motif binaire en appliquant à la signature numérique une opération inverse à l’opération de découpage L’invention a encore pour objet une méthode, mise en œuvre par ordinateur, de détection de falsification d’une image tatouée numériquement au moyen de la méthode de tatouage numérique selon l’invention, la méthode comprenant les étapes de: Exécuter la méthode d’extraction d’un tatouage numérique pour une image reçue selon l’invention, Rechercher, pour l’ensemble des sous-blocs de l’image, la signature extraite majoritaire parmi cet ensemble, pour chaque sous-bloc, comparer la signature extraite pour le sous-bloc à la signature majoritaire et, en déduire si le sous-bloc de l’image a été falsifié ou non Selon un aspect particulier de l’invention, l’image numérique est une image acquise par un satellite. D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront mieux à la lecture de la description qui suit en relation aux dessins annexés suivants. représente un schéma de principe général d’une méthode de tatouage numérique selon l’art antérieur, représente un schéma d’une méthode de tatouage numérique selon un mode de réalisation de l’invention, représente un schéma d’une méthode d’extraction d’un tatouage numérique selon un mode de réalisation de l’invention, représente un schéma d’un moteur d’intelligence artificielle entrainé pour réaliser une première fonction de tatouage numérique et une seconde fonction d’extraction de tatouage numérique selon un mode de réalisation de l’invention, représente un exemple de modèle d’intelligence artificielle entrainé pour réaliser la première fonction de tatouage numérique, représente un exemple de modèle d’intelligence artificielle entrainé pour réaliser la seconde fonction d’extraction de tatouage numérique, représente un organigramme détaillant les étapes de mise en œuvre d’une méthode de détection de falsification selon un mode de réalisation de l’invention, représente pour le même exemple, le tatouage numérique extrait si aucun découpage de l’image n’a eu lieu, représente un exemple de tatouage numérique extrait suite à une opération de découpage d’une image, représente un premier exemple de motif combiné à un tatouage numérique selon un mode de réalisation de l’invention, représente un second exemple de motif combiné à un tatouage numérique selon un mode de réalisation de l’invention, La illustre un schéma de principe d’une méthode de tatouage numérique d’une image pour vérifier l’intégrité de l’image. Le principe du tatouage numérique ou « watermarking » en anglais est d’intégrer dans une image I un tatouage ou signature binaire qui soit non visible au sens où elle n’altère pas le contenu de l’image mais qui est modifiée lorsqu’une falsification de l’image est réalisée au cours de la chaine de transmission. Sur la , on a représenté une image I qui est projetée dans un espace particulier au moyen d’une transformation donnée, par exemple une transformée de Fourier, une transformée DCT ou autre pour obtenir une image transformée I’. Un tatouage ou signature binaire W est ensuite combiné à l’image transformée I’ pour obtenir une image tatouée I’ t . L’image tatouée I’ t dans l’espace de transformation est ensuite convertie dans l’espace initial via une transformation inverse pour obtenir l’image signée I t . Pour extraire la signature W de l’image tatouée I t , les opérations inverses sont appliquées, c’est à dire qu’on transforme l’image tatouée dans l’espace de transformation puis on applique l’opération inverse à l’opération de combinaison pour récupérer la signature. Il est ensuite possible de comparer la signature extraite à la signature d’origine pour détecter une falsification de l’image. L’opération de combinaison peut prendre différentes formes mais doit être robuste à certaines opérations de traitement d’image, par exemple les opérations de découpage ou « cropping » en anglais. Autrement dit, une opération de découpage de l’image tatouée I t ne doit pas altérer la signature enfouie dans l’image. L’invention concerne une méthode particulière de tatouage numérique qui permet notamment la localisation dans l’image d’une falsification. La représente un organigramme détaillant les étapes d’une méthode de tatouage numérique selon un mode de réalisation de l’invention. La méthode débute à l’étape 201 par la réception d’une image numérique qui est, par exemple, une image d’observation de la Terre acquise par un satellite. La méthode de tatouage peut être appliquée par exemple dans une station sol appartenant à un segment sol d’un système de communications par satellite ou dans un serveur déporté. L’image peut être une image à un seul canal ou une image multi-spectrales comprenant plusieurs canaux à différentes longueurs d’ondes. A l’étape 202, on applique une décomposition de l’image en sous-blocs de dimensions identiques selon une grille de découpage de l’image prédéterminée. Les dimensions des sous-blocs sont choisies a priori en fonction de contraintes liées au stockage des données et à la complexité des traitements mais aussi selon le niveau de granularité souhaité pour localiser l’impact d’une falsification de l’image. A l’étape 203, on reçoit une signature binaire S ou tatouage qui contient par exemple des informations utiles. Cette signature est ensuite intégrée à chaque sous- bloc à l’étape 205 selon un processus de tatouage numérique tel que décrit à la . Une différence notable est que l’opération de tatouage n’est pas appliquée à l’image I entière mais à chaque sous-bloc dans lequel est intégrée la même signature. Ensuite à l’étape 206, on reconstruit l’image signée en agrégeant tous les sous-blocs tatoués selon la même grille de décomposition utilisée à l’étape 202. La représente un organigramme détaillant les étapes d’une méthode d’extraction de signatures d’une image tatouée numériquement, selon un mode de réalisation de l’invention. La méthode de la débute avec la réception 301 d’une image I t qui a été tatouée au moyen de la méthode de tatouage de la . A l’étape 302, l’image est décomposée en sous-blocs selon la même grille de découpage utilisée pour tatouer l’image. Ensuite, à l’étape 303, une signature est extraite de chaque sous-bloc au moyen d’une procédure d’extraction de signature qui met en œuvre des opérations inverses à celles utilisées pour tatouer l’image. On obtient in fine un nombre N de signatures, où N est le nombre de blocs de l’image. Une étape 304 de détection de falsification peut ensuite être appliquée en comparant ces signatures entre elles puisque ces signatures sont censées être toutes identiques si l’image n’a pas été falsifiée. La divulgue un exemple particulier de mise en œuvre des étapes d’intégration d’une signature dans un sous bloc (étape 205) et d’extraction des signatures d’un sous bloc (étape 303). Dans un mode de réalisation particulier de l’invention, la technique de tatouage numérique est basée sur l’emploi de deux moteurs d’intelligence artificielle. Le premier moteur d’intelligence artificielle est entrainé pour apprendre à réaliser une fonction d’intégration d’une signature binaire dans une image de manière à minimiser l’impact visuel de la signature sur l’image. Le second moteur d’intelligence artificielle est entrainé pour apprendre à réaliser une fonction d’extraction d’une signature d’une image tatouée de manière à reconstruire au mieux la signature initiale. Un exemple d’un ensemble de deux moteurs d’intelligence artificielle entrainés conjointement est décrit à la . Une image I est reçue en entrée puis décomposée en sous blocs B i . Chaque sous-bloc est produit en entrée d’un premier réseau R1 de type encodeur chargé de transformer chaque sous bloc dans un espace latent. Une signature S binaire est reçue en entrée, elle est transformée en une matrice W de taille au plus égale à celle d’un sous bloc. La signature matricielle W est ensuite concaténée, via une opération de concaténation C, au vecteur de sortie du premier réseau encodeur R1, puis l’ensemble est fourni à un second réseau R2 de type décodeur qui décode les informations de l’espace latent pour obtenir un sous bloc signé Bs i . Une fonction de cout F1 est utilisée pour l’apprentissage du réseau auto-encodeur constitué de R1 et R2. Cette fonction de cout est, par exemple, définie par une minimisation d’une erreur entre un sous bloc signé Bs i et un sous bloc d’origine B i . Un troisième réseau R3 est entrainé pour extraire une signature d’un bloc signé Bs i pour retrouver une signature extraite Se. Dans une variante de réalisation, le troisième réseau R3 est entrainé en appliquant certaines perturbations aux blocs en entrée afin d’encourager un apprentissage robuste. Les perturbations correspondent à des altérations de l’image qui pourraient être réalisées par un tiers. Par exemple, il peut s’agir de l’ajout de différents types de bruit, d’un changement d’intensité ou de contraste dans l’image, d’une compression de l’image ou encore d’une transformation géométrique telle qu’une rotation ou une mise à l’échelle. Une seconde fonction de cout F2 est utilisée pour l’entrainement du troisième réseau R3, par exemple définie par une erreur entre la signature extraite Se et la signature d’origine S. Avantageusement l’entrainement des trois réseaux R1,R2,R3 est réalisé conjointement à partir d’une base de données d’images, par exemple des images satellites, en produisant en entrée du premier réseau R1 des sous blocs choisis aléatoirement dans chaque image. Un objectif de l’apprentissage de ces réseaux est notamment une robustesse à certaines transformations de l’image, telles que par exemple une transformation miroir, une invisibilité de la signature enfouie dans l’image, une absence d’impact fonctionnel sur l’utilisabilité de l’image mais aussi une capacité minimum des quantités de données pouvant être inclues dans la signature. Différents algorithmes d’intelligence artificielle peuvent être utilisés pour réaliser les réseaux R1,R2,R3. Un exemple de modèles d’intelligence artificielle compatible du système décrit à la est présenté aux figures 5 et 6. Il est basé sur le modèle décrit dans la référence [1]. Le schéma de la représente un exemple de réseau de neurones artificiels auto-encodeur pour réaliser les réseaux R1 et R2 de la . Il est composé d’une première couche de convolution 501 à paramètres fixes pour transformer un bloc d’une image dans un espace latent, une opération de concaténation C pour concaténer une signature S à l’image transformée, un réseau de neurones artificiels 502 et une seconde couche de convolution 503 à paramètres fixes pour transformer le résultat obtenu vers l’espace image. Le réseau 502 est entrainé pour apprendre à intégrer la signature dans l’image sans impact visuel. Il est par exemple composé de plusieurs couches de convolutions successives. La décrit un exemple de réseau de neurones artificiels pour réaliser le réseau R3 de la . Il est composé d’une première couche de convolution 601 à paramètres fixes puis un ensemble de couches de convolution 602 dont les paramètres sont appris pour extraire une signature Se d’un bloc signé Bs. Sans sortir du cadre de l’invention, tout autre modèle d’intelligence artificielle entrainable pour apprendre à réaliser les deux fonctions précitées peut être utilisé en remplacement des réseaux de neurones décrits aux figures 5 et 6. La représente, sur un organigramme, les étapes de mise en œuvre d’une méthode de détection et localisation de falsification dans une image selon un mode de réalisation de l’invention. Cette méthode correspond à un exemple de réalisation de l’étape 304 de la méthode de la . La méthode de la débute à l’étape 701 avec l’extraction de N signatures correspondants à N sous-blocs d’une image telle que décrite à la . A l’étape 702, on recherche la signature dominante parmi les N signatures extraites. La signature dominante ou majoritaire est la signature la plus présente parmi les N signatures extraites. Pour réaliser l’étape 702, on compare les N signatures entre elles et on les regroupe par groupes de signatures identiques. Le groupe contenant le plus grand nombre de signatures identiques correspond au groupe majoritaire. Les étapes suivantes 703 à 707 sont exécutées pour chaque sous-bloc de l’image. A l’étape 703 on compare la signature extraite du sous-bloc d’indice i à la signature dominante. Si ces deux signatures sont identiques, on en déduit à l’étape 704 que le sous-bloc d’indice i n’a pas été falsifié. Dans le cas contraire, on calcule, à l’étape 705, la différence entre les deux signatures puis on compare, à l’étape 706, cette différence à un seuil de détection prédéfini. Si la différence est inférieure ou égale au seuil, on retourne à l’étape 704 pour conclure que le sous-bloc d’indice i n’a pas été falsifié. Dans le cas contraire, on passe à l’étape 707 pour signaler le sous-bloc d’indice i comme un sous-bloc falsifié. Les étapes 703 à 707 sont itérées pour tous les sous-blocs de l’image. Une étape 708 optionnelle permet de générer une carte de falsification indiquant quels sous blocs de l’image ont été falsifiés. Ainsi, la méthode de la permet de localiser précisément les zones de l’image qui ont été falsifiées à la différence des méthodes globales qui intègrent une seule signature dans une image. On décrit à présent un mode de réalisation particulier de l’invention qui permet de rendre la technique proposée robuste aux opérations de découpage ou « cropping » en anglais sur une image. La illustre un exemple de signature ou tatouage représenté sous la forme d’une matrice. Selon l’invention, ce tatouage est intégré à chaque bloc d’une image décomposée en N blocs. Lorsque l’image subit, au cours de sa transmission, une opération de découpage ou recadrage, l’extraction des signatures pour chaque bloc est faussée comme cela est illustré à la qui représente une signature extraite pour un bloc d’une image après que celle-ci ait subi un recadrage. On voit que la signature extraite ne correspond alors plus à la signature intégrée dans un bloc car le découpage n’est plus cohérent avec la grille de définition initiale des blocs. Afin de pallier cet inconvénient, il est proposé d’ajouter à une signature un motif identifiable avant de l’intégrer dans un bloc. Un exemple d’un tel motif est donné à la , il s’agit de placer des bits à 1 dans au moins 3 zones 901,902,903,904 correspondant à des coins de la matrice. Les motifs ainsi créés dans les coins de la matrice doivent être identiques. En référence à la , avant l’intégration 205 de la signature dans un bloc de l’image, le motif décrit à la est ajouté à la signature reçue à l’étape 203, l’ensemble étant représenté sous une forme matricielle. La taille de la matrice est inférieure ou égale à celle d’un bloc de l’image et est telle que le ratio entre la taille d’un bloc et la taille de la matrice est fixe. Lors de l’extraction des signatures, une étape supplémentaire 305 (en référence à la ) est exécutée pour recombiner les signatures extraites à l’aide du motif M pour compenser l’opération de découpage de l’image. Pour cela, les éléments du motif M sont détectés dans la signature extraite (par exemple elle de la ), puis on en déduit le décalage entre la position initiale du motif M lors de son intégration dans un bloc et la position de ce motif dans la signature extraite. Un décalage vertical et un décalage horizontal peuvent être estimés. Ensuite ces décalages sont appliqués aux pixels de la signature matricielle pour obtenir la signature décodée. La montre un autre exemple de motif M possible constitué de quatre éléments de même forme géométrique (par exemple des croix) situés aux quatre coins d’un carré. De façon générale, le motif M est constitué d’au moins trois éléments disposés en trois positions fixes, par exemple trois coins d’un carré inscrit dans la matrice de la signature. Les éléments du motif sont constitués de valeurs à 1. Avantageusement ils sont placés sur les bords ou les coins de la matrice de manière à éviter des zones où sont situés les bits utiles de la signature. Les étapes de l’invention peuvent être mises en œuvre en tant que programme d’ordinateur comportant des instructions pour son exécution. Le programme d’ordinateur peut être enregistré sur un support d’enregistrement lisible par un processeur. La référence à un programme d'ordinateur qui, lorsqu'il est exécuté, effectue l'une quelconque des fonctions décrites précédemment, ne se limite pas à un programme d'application s'exécutant sur un ordinateur hôte unique. Au contraire, les termes programme d'ordinateur et logiciel sont utilisés ici dans un sens général pour faire référence à tout type de code informatique (par exemple, un logiciel d'application, un micro logiciel, un microcode, ou toute autre forme d'instruction d'ordinateur) qui peut être utilisé pour programmer un ou plusieurs processeurs pour mettre en œuvre des aspects des techniques décrites ici. Les moyens ou ressources informatiques peuvent notamment être distribués (" Cloud computing "), éventuellement selon des technologies de pair-à-pair. Le code logiciel peut être exécuté sur n'importe quel processeur approprié (par exemple, un microprocesseur) ou cœur de processeur ou un ensemble de processeurs, qu'ils soient prévus dans un dispositif de calcul unique ou répartis entre plusieurs dispositifs de calcul (par exemple tels qu’éventuellement accessibles dans l’environnement du dispositif). Le code exécutable de chaque programme permettant au dispositif programmable de mettre en œuvre les processus selon l'invention, peut être stocké, par exemple, dans le disque dur ou en mémoire morte. De manière générale, le ou les programmes pourront être chargés dans un des moyens de stockage du dispositif avant d'être exécutés. L'unité centrale peut commander et diriger l'exécution des instructions ou portions de code logiciel du ou des programmes selon l'invention, instructions qui sont stockées dans le disque dur ou dans la mémoire morte ou bien dans les autres éléments de stockage précités. Méthode, mise en œuvre par ordinateur, de tatouage numérique d’une image comprenant les étapes de : Recevoir (201) une image numérique, Décomposer (202) l’image numérique en une pluralité de sous-blocs de mêmes dimensions prédéfinies, Générer (203) une signature binaire numérique, Pour chaque sous-bloc, Transformer le sous-bloc dans un espace intermédiaire via une transformée prédéterminée, Combiner la signature avec le sous-bloc dans l’espace intermédiaire pour obtenir un sous-bloc signé dans l’espace intermédiaire, Appliquer au sous-bloc signé une transformée inverse à la transformée prédéterminée, Concaténer (206) l’ensemble des sous-blocs signés pour former une image signée. Méthode de tatouage numérique selon la revendication 1 comprenant en outre les étapes de : Ajouter (204) à la signature binaire numérique un motif binaire, Transformer la signature binaire en une matrice de dimensions inférieures aux dimensions d’un sous-bloc, Le motif binaire étant inséré dans la signature binaire de sorte à être positionné sur des positions prédéfinies de la matrice identiques pour chaque sous-bloc Méthode de tatouage numérique selon la revendication 2 dans laquelle le motif binaire est positionné sur au moins trois zones de la matrice correspondant à trois coins d’un carré, par exemple trois coins de la matrice. Méthode de tatouage numérique selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle l’étape de combiner la signature avec un sous-bloc est réalisée au moyen d’un premier moteur d’intelligence artificielle entrainé pour minimiser l’impact visuel d’une signature sur une image signée. Méthode, mise en œuvre par ordinateur, d’extraction d’un tatouage numérique comprenant les étapes de : Recevoir (301) une image numérique signée au moyen de la méthode de tatouage numérique selon la revendication 1, Décomposer (302) l’image numérique en une pluralité de sous-blocs de mêmes dimensions utilisées pour générer l’image numérique signée, Pour chaque sous-bloc, Extraire (303) la signature binaire tatouée dans le sous-bloc Méthode d’extraction d’un tatouage numérique selon la revendication 5 dans laquelle l’étape d’extraire la signature binaire d’un sous bloc est réalisée au moyen d’un second moteur d’intelligence artificielle entrainé pour minimiser un écart entre la signature binaire générée à l’origine et la signature binaire extraite d’un sous bloc. Méthode d’extraction d’un tatouage numérique selon la revendication 6 dans laquelle : l’étape de combiner la signature avec un sous-bloc de la méthode de tatouage numérique est réalisée au moyen d’un premier moteur d’intelligence artificielle entrainé pour minimiser l’impact visuel d’une signature sur une image signée, le premier moteur d’intelligence artificielle et le second moteur d’intelligence artificielle sont entrainés conjointement. Méthode d’extraction d’un tatouage numérique selon l’une quelconque des revendications 5 à 7 comprenant en outre les étapes de : Détecter (305), pour au moins un sous-bloc, un motif binaire inséré dans la signature extraite, Comparer (305) les positions du motif binaire détecté à un ensemble de positions attendues et si elles diffèrent des positions attendues, en déduire que l’image numérique reçue a subi une opération de découpage, Reconstruire (305) la signature binaire associée à l’image avant opération de découpage à partir des positions du motif binaire en appliquant à la signature numérique une opération inverse à l’opération de découpage Méthode, mise en œuvre par ordinateur, de détection de falsification d’une image tatouée numériquement, la méthode comprenant les étapes de: Exécuter (701) la méthode d’extraction d’un tatouage numérique pour une image reçue selon l’une quelconque des revendications 5 à 8, Rechercher (702), pour l’ensemble des sous-blocs de l’image, la signature extraite majoritaire parmi cet ensemble, pour chaque sous-bloc, comparer (703) la signature extraite pour le sous-bloc à la signature majoritaire et, en déduire si le sous-bloc de l’image a été falsifié ou non Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle l’image numérique est une image acquise par un satellite.