Technologie Deepfake : Démêler la réalité de la fiction

Que sont les deepfakes ? Les deepfakes sont un produit de l'intelligence artificielle, en particulier des algorithmes d'apprentissage automatique et des réseaux neuronaux, utilisés pour créer ou...

Que sont les deepfakes ?

Les deepfakes sont un produit de l'intelligence artificielle, en particulier des algorithmes d'apprentissage automatique et des réseaux neuronaux, utilisés pour créer ou modifier du contenu vidéo. Cette technologie permet de générer un contenu réaliste mais entièrement faux. Grâce à l'apprentissage profond, notamment un système connu sous le nom de réseaux antagonistes génératifs (GANs), les deepfakes permettent l'échange de visages, les altérations de synchronisation labiale et d'autres manipulations qui peuvent superposer de manière convaincante les expressions faciales et la voix d'une personne sur une autre.

Un deepfake est-il illégal ?

La légalité des deepfakes varie selon leur utilisation. Bien que la technologie elle-même ne soit pas intrinsèquement illégale, son mauvais usage, notamment pour des escroqueries, de la désinformation ou de la pornographie vengeresse, peut être criminalisé. Des États comme la Californie et la Virginie ont adopté des lois contre certaines utilisations malveillantes des deepfakes, notamment dans les domaines des élections, de la pornographie et de la désinformation.

Pourquoi les deepfakes sont-ils interdits ?

Les deepfakes ont été interdits ou restreints sur de nombreuses plateformes en raison des risques associés à la désinformation, aux fausses nouvelles et au potentiel de nuisance. Mal utilisés, les deepfakes peuvent diffuser de la désinformation, usurper l'identité de personnes réelles ou être utilisés dans des escroqueries. Par exemple, des vidéos deepfake de Mark Zuckerberg, Donald Trump et Barack Obama ont fait les gros titres, trompant les spectateurs et soulignant le pouvoir de la technologie à déformer la réalité.

Peut-on utiliser les deepfakes gratuitement ?

Oui, plusieurs plateformes et applications offrent un accès gratuit à la technologie deepfake. Cependant, les versions gratuites peuvent avoir des limitations en termes de fonctionnalités et de capacités. Il est crucial de se méfier des abus et de respecter les normes éthiques.

Comment sont fabriqués les deepfakes ?

Les deepfakes exploitent l'apprentissage automatique, en particulier les GANs (réseaux antagonistes génératifs). Le processus implique un encodeur, qui compresse une image, et un décodeur, qui la décompresse pour en générer une nouvelle. En utilisant deux ensembles de données, par exemple des photos de deux personnes différentes, l'encodeur apprend à compresser les images des deux ensembles tandis qu'un décodeur partagé apprend à les décompresser. Cela permet la création d'images hybrides, échangeant des caractéristiques entre les ensembles de données.

Quels sont les risques des deepfakes ?

Les deepfakes peuvent poser de nombreuses menaces :

1. Désinformation et fausses nouvelles : Un contenu trompeur peut être diffusé sur les réseaux sociaux, manipulant l'opinion publique.
2. Escroqueries : Les criminels peuvent créer des deepfakes convaincants à des fins frauduleuses.
3. Pornographie vengeresse : Des acteurs malveillants peuvent superposer des visages sur du contenu explicite.
4. Manipulation politique : De fausses déclarations ou soutiens peuvent être créés.
5. Détournement dans les médias : Des célébrités et des personnalités publiques, comme Tom Cruise et des acteurs hollywoodiens, ont été imitées, causant confusion et potentiels dommages.

Différence entre un deepfake et une image retouchée ?

Alors que les photos peuvent être manipulées numériquement à l'aide d'outils comme Photoshop, les deepfakes ciblent spécifiquement les vidéos, utilisant des algorithmes avancés pour manipuler ou générer du contenu vidéo. Cependant, avec l'évolution de la technologie, des images deepfake statiques émergent également.

Principaux cas d'utilisation des deepfakes

Les deepfakes, alimentés par la technologie d'IA générative, ont une variété de cas d'utilisation, à la fois constructifs et controversés. Certains des principaux cas d'utilisation incluent :

1. Divertissement : Les deepfakes peuvent être utilisés dans le cinéma, la réalité virtuelle et les jeux vidéo pour créer des personnages et des scènes réalistes.
2. Journalisme et éducation : Des scénarios réalistes peuvent être simulés à des fins éducatives ou même pour le journalisme d'investigation, bien que les considérations éthiques soient primordiales ici.
3. Formation en entreprise : Simuler divers scénarios du monde réel pour la formation des employés peut être beaucoup plus efficace et économique avec les deepfakes.
4. Synthèse vocale : Les deepfakes ne se limitent pas aux visuels ; ils peuvent imiter des voix pour des applications comme les livres audio, les podcasts et la technologie d'assistant personnel.
5. Deepfake en tant que service : Diverses plateformes proposent désormais des outils de création de deepfakes pour des utilisations comme les messages vidéo personnalisés, mais ceux-ci incluent souvent des filigranes pour indiquer que le contenu est synthétisé.

Les deepfakes dans l'actualité

Cependant, les deepfakes ont été utilisés de manière controversée pour créer de fausses images et vidéos, soulevant de sérieuses questions éthiques et juridiques. Ils ont été utilisés pour la désinformation, les escroqueries et les attaques personnelles. En 2021, un deepfake russe d'un politicien américain a été largement diffusé, provoquant des tensions politiques et faisant la une des grands médias comme CNN, The Guardian et The Washington Post. Ces médias examinent souvent les implications et l'utilisation des deepfakes dans la société, y compris comment ils peuvent être utilisés ou détournés dans le domaine politique américain.

Le contenu deepfake peut effectivement être créé sur diverses plateformes. Bien que les deepfakes de haute qualité nécessitent généralement une puissance de calcul substantielle souvent disponible sur des configurations de bureau fonctionnant sous Windows ou Mac, des versions plus simplifiées peuvent également être réalisées sur des appareils Android. Divers logiciels existent pour chaque plateforme, certains ajoutant des filigranes pour signaler le contenu comme un deepfake, rendant la détection légèrement plus facile.

Étant donné leur impact, le rôle des médias comme CNN, The Guardian et The Washington Post devient crucial pour éduquer le public sur l'utilisation responsable des deepfakes et les dangers potentiels qu'ils posent, surtout lorsqu'ils sont utilisés pour créer des images et vidéos trompeuses ou fausses.

En résumé, les deepfakes offrent un potentiel énorme pour diverses industries mais comportent des risques significatifs. Il est donc essentiel de procéder avec prudence et de considérer les implications éthiques lors de l'exploration de cette technologie puissante.

Top 8 des logiciels ou applications de deepfake :

1. DeepFaceLab : Largement utilisé pour créer des vidéos deepfake, particulièrement populaire parmi la communauté des utilisateurs de Reddit.
2. FaceSwap : Un outil open-source offrant une plateforme pour la création de deepfakes.
3. ZAO : Une application chinoise qui a rapidement gagné en popularité pour ses capacités de deepfake convaincantes.
4. DeepArt : Transforme les images dans le style d'œuvres d'art célèbres en utilisant l'apprentissage profond.
5. DeepDream : Un projet de Google transformant les images en art onirique à l'aide de réseaux neuronaux.
6. ThisPersonDoesNotExist : Utilise des GANs pour créer des images réalistes de personnes inexistantes.
7. Deepware Scanner : Un outil de détection de deepfake identifiant le contenu manipulé.
8. DeepTrace : Entreprise de cybersécurité offrant des outils pour détecter et combattre les deepfakes malveillants.

Les deepfakes, comme toute technologie, présentent des potentiels et des périls. À mesure que la détection des deepfakes s'améliore grâce aux efforts de géants comme Microsoft et d'institutions de recherche comme le MIT, la course aux armements contre la désinformation se poursuit.