Deepfakes

Les deepfakes sont des médias (vidéos, images ou audio) modifiés ou générés à l’aide de l’intelligence artificielle pour faire apparaître quelqu’un en train de dire ou de faire quelque chose qu’il n’a jamais fait. Le terme vient de la combinaison de « deep learning » (apprentissage profond) et « fake » (faux).

1. Comment fonctionnent les deepfakes ?

Les deepfakes utilisent des algorithmes d’intelligence artificielle (IA), en particulier des réseaux de neurones artificiels et des techniques d’apprentissage profond. Voici les étapes principales :

a) Collecte de données

  • Pour créer un deepfake réaliste, il faut un grand nombre d’images ou de vidéos du sujet sous différents angles et expressions.
  • Dans le cas des deepfakes audio, il faut plusieurs heures d’enregistrement de la voix de la personne.

b) Entraînement du modèle d’IA

  • Un réseau antagoniste génératif (GAN – Generative Adversarial Network) est souvent utilisé. Ce réseau est constitué de deux parties :
    • Un générateur, qui crée des images réalistes.
    • Un discriminateur, qui tente de détecter si l’image est fausse ou réelle.
  • Ces deux composants s’améliorent mutuellement jusqu’à produire un résultat quasi-indétectable.

c) Superposition et modification

  • Une fois le modèle entraîné, il est capable de superposer et d’ajuster le visage, la voix ou même les gestes d’une personne sur une autre vidéo existante.
  • Il est aussi possible d’animer une image statique (comme une photo) en lui donnant du mouvement et des expressions faciales.

2. Applications des deepfakes

Les deepfakes peuvent être utilisés pour le meilleur comme pour le pire :

a) Applications positives

  • Cinéma et effets spéciaux : Réanimer des acteurs décédés (comme Carrie Fisher dans Star Wars).
  • Traduction et doublage : Adapter les mouvements des lèvres d’un acteur à différentes langues.
  • Divertissement et humour : Création de vidéos amusantes (ex. vidéos parodiques sur TikTok).
  • Éducation et histoire : Reconstituer des personnages historiques dans des documentaires interactifs.

b) Applications négatives et dangers

  • Désinformation et fake news : Faire dire à des politiciens ou des célébrités des choses qu’ils n’ont jamais dites.
  • Arnaques et usurpation d’identité : Faux appels vidéo et usurpation de voix pour tromper des entreprises ou des particuliers.
  • Pornographie non consensuelle : Des deepfakes ont été utilisés pour superposer le visage de célébrités sur des vidéos à caractère pornographique.
  • Cybercriminalité : Falsification de preuves visuelles et sonores.

3. Comment détecter un deepfake ?

Même si les deepfakes deviennent de plus en plus réalistes, il existe des indices pour les repérer :

  • Mouvements des yeux : Certaines vidéos deepfake montrent des yeux qui ne clignent pas de manière naturelle.
  • Expressions faciales étranges : Certaines expressions ou mimiques peuvent sembler légèrement « inhumaines ».
  • Détails flous ou artefacts : Des bordures mal fusionnées autour du visage ou des couleurs incohérentes.
  • Synchronisation labiale imparfaite : Les lèvres peuvent ne pas bouger exactement en accord avec la voix.
  • Déformations : Des parties du visage peuvent sembler se « mélanger » ou être légèrement déformées.

Certaines entreprises développent aussi des outils automatisés de détection des deepfakes, basés sur l’IA.

4. Législation et prévention

Face aux dangers des deepfakes, certains gouvernements et plateformes (YouTube, Facebook, Twitter) prennent des mesures :

  • Suppression des deepfakes nuisibles.
  • Lois interdisant leur utilisation abusive.
  • Développement de technologies pour détecter les faux contenus.

Conclusion

Les deepfakes sont une technologie puissante qui peut être utilisée à des fins artistiques, éducatives et créatives, mais aussi pour manipuler l’information et nuire à des personnes. Il est donc essentiel d’être vigilant face aux contenus que l’on voit en ligne et d’apprendre à les détecter.