Procédé d’estimation de l’authenticité d’un contenu audio ou vidéo, le contenu audio ou vidéo étant représenté par un ensemble de valeurs d’entrée, le procédé comprenant des étapes de : - détermination (E6), au moyen d’un système de traitement (5) et sur la base dudit ensemble de valeurs d’entrée, d’un vecteur intermédiaire (w) conformément à une distribution apprise (p w ), le système de traitement (5) étant configuré, au préalable, pour produire, en sortie, des vecteurs de sortie répartis selon la distribution apprise (p w ) et conçus de sorte qu’un réseau générateur (34) produise un contenu de même type que le contenu audio ou vidéo lorsque lesdits vecteurs de sortie sont appliqués en entrée de ce réseau générateur (34), et - estimation (E22) d’un niveau d’authenticité (m) du contenu audio ou vidéo par application de moyens de classification (20) audit vecteur intermédiaire (w). Procédé selon la revendication 1, dans lequel il est également prévu, préalablement à l’étape d’estimation, un procédé préliminaire d’apprentissage de la distribution (p w ) comprenant des étapes de : - fourniture (E52), en entrée d’un réseau de redistribution (32), de données (z) réparties selon une distribution aléatoire, de manière à obtenir, en sortie, des vecteurs (u) répartis selon une distribution (p w ), lesdits vecteurs (u) étant fournis en entrée du réseau générateur (34) de manière à fournir, en sortie, un ensemble de valeurs d’apprentissage (x), et - entraînement (E54) du réseau de redistribution (32) et du réseau générateur (34) de manière à actualiser ladite distribution (p w ). Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel il est prévu, lors de l’étape de détermination (E6), des sous-étapes de : - fourniture (E10), en entrée d’un réseau générateur (34), dudit vecteur intermédiaire (w) de manière à obtenir, en sortie dudit réseau générateur (34), un ensemble généré de valeurs, et - actualisation (E18) dudit vecteur intermédiaire (w) de manière à optimiser une fonction de coût représentant une distance entre l’ensemble de valeurs d’entrée et ledit ensemble généré de valeurs, ledit vecteur intermédiaire actualisé étant utilisé en tant que vecteur intermédiaire (w) lors de l’étape d’estimation. Procédé selon la revendication 3, dans lequel l’étape d’actualisation (E18) est mise en œuvre par une méthode de descente de gradient. Procédé selon la revendication 3 ou 4, dans lequel il est prévu, préalablement à l’étape d’estimation (E22), des étapes de : - fourniture, en entrée du réseau générateur (34), dudit vecteur intermédiaire actualisé de manière à obtenir, en sortie dudit réseau générateur (34), un ensemble généré actualisé de valeurs, et - nouvelle actualisation dudit vecteur intermédiaire (w) de manière à optimiser une fonction de coût représentant une distance entre l’ensemble de valeurs d’entrée et ledit ensemble généré actualisé de valeurs. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel l’étape de détermination comprend la fourniture, en entrée du système de traitement (5), dudit ensemble de valeurs d’entrée de manière à obtenir, en sortie dudit système de traitement (5) et sur la base de la distribution apprise (p w ), ledit vecteur intermédiaire (w). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel l’ensemble de valeurs d’entrée comprend un premier nombre de valeurs et le vecteur intermédiaire (w) comprend un deuxième nombre de valeurs, le deuxième nombre de valeurs étant strictement inférieur au premier nombre de valeurs. Procédé selon la revendication 7, dans lequel le deuxième nombre de valeurs est compris entre un centième et un trentième du premier nombre de valeurs. Procédé selon la revendication 7 ou 8, dans lequel le deuxième nombre de valeurs est inférieur ou égal à 512. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel il est prévu, en amont de l’étape d’estimation (E22), une étape d’entraînement des moyens de classification (20) à partir d’une pluralité de vecteurs intermédiaires associés chacun à un contenu audio ou vidéo authentique ou falsifié de telle manière que l’estimation du niveau d’authenticité (m) pour un vecteur intermédiaire (w) associé à un contenu audio ou vidéo authentique donne un premier résultat et que l’estimation du niveau d’authenticité (m) pour un vecteur intermédiaire (w) associé à un contenu audio ou vidéo falsifié donne un deuxième résultat distinct du premier résultat. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 10, dans lequel l’ensemble de valeurs d’entrée est obtenu par extraction d’une partie du contenu audio ou vidéo. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 11, dans lequel l’ensemble de valeurs d’entrée est formé de valeurs associées à des pixels d’une image. Dispositif (50) d’estimation de l’authenticité d’un contenu audio ou vidéo, le contenu audio ou vidéo étant représenté par un ensemble de valeurs d’entrée, le dispositif (50) comprenant : - un système de traitement (5) configuré pour déterminer, sur la base dudit ensemble de valeurs d’entrée, un vecteur intermédiaire (w) conformément à une distribution apprise (p w ), le système de traitement (5) étant configuré pour produire, en sortie, des vecteurs de sortie répartis selon la distribution apprise (p w ) et conçus de sorte qu’un réseau générateur (34) produise un contenu de même type que le contenu audio ou vidéo lorsque lesdits vecteurs de sortie sont appliqués en entrée de ce réseau générateur (34), et - un module d’estimation d’un niveau d’authenticité (m) du contenu audio au vidéo par application de moyens de classification (20) audit vecteur intermédiaire (w). Programme d’ordinateur comprenant des instructions exécutables par un processeur (54) et conçues pour mettre en œuvre un procédé selon l’une des revendications 1 à 12 lorsque ces instructions sont exécutées par le processeur (54).