L'évolution fulgurante de l'apprentissage profond et plus particulièrement la découverte des réseaux antagonistes génératifs (RAG) a révolutionné le monde du Deepfake. Les falsifications sont de plus en plus réalistes et par conséquent de plus en plus difficiles à détecter. Attester si un contenu vidéo est authentique est de plus en plus sensible et le libre accès aux technologies de falsification rend la menace d'autant plus inquiétante. De nombreuses méthodes ont été proposées pour détecter ces faux et il est difficile de savoir quelles méthodes de détection sont encore d'actualité face aux progrès. Dans cet article, nous présentons notre approche pour la détection de permutation de visages dans les vidéos hypertruquées basée sur l'analyse des signaux résiduels. Mots clefs Vidéos hypertruquées, permutation de visages signaux résiduels, investigation numérique, apprentissage profond.