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Qu’est-ce qu’un deepfake ? Définition, significations, comment fonctionne un deepfake… tout ce que vous devez savoir sur le deepfake.
Définition de deepfake : la contraction de « deep learning » et de « fake »
Les deepfakes sont de fausses vidéos créées à l’aide de logiciels numériques, d’apprentissage automatique et d’échanges de visages. Les deepfakes sont des vidéos artificielles générées par ordinateur dans lesquelles des images sont combinées pour créer de nouvelles séquences illustrant des événements, des déclarations ou des actions qui ne se sont jamais réellement produits. Les résultats sont assez convaincants. Les deepfakes diffèrent des autres formes de désinformation car il est difficile de les identifier comme de fausses informations.
Les vidéos deepfakes sont souvent utilisées à des fins inoffensives, comme les mèmes, les filtres de réseaux sociaux ou les applications de changement de visage. À la différence du doxing, qui consiste à dévoiler des données privées réelles de personnes, les deepfakes peuvent également être utilisés de manière malveillante pour diffuser des informations erronées, créer des fake news ou publier des vidéos de vengeance. Modifier l’apparence d’une personne pour la faire ressembler à quelqu’un d’autre est généralement une plaisanterie, mais cela peut aussi être utilisé à des fins de cyberintimidation ou d’usurpation d’identité.
Les « deepfakes » sont la forme la plus importante de ce que l’on appelle les « médias synthétiques » : des images, des sons et des vidéos qui semblent avoir été créés de manière traditionnelle, mais qui sont en fait construits à l’aide de logiciels sophistiqués. Les deepfakes existent depuis des années, ils ont le potentiel de créer des séquences captivantes de n’importe qui, n’importe où, faisant n’importe quoi.
Quel est l’origine du terme « deepfake » ?
Le mot « deepfake » est lui-même un mot composé de « deep learning » et de « fake ». Le sens profond de deepfake fait référence à l’apprentissage profond, une méthode permettant d’entraîner les ordinateurs à penser naturellement comme le cerveau humain. La partie « fake » de la définition souligne la nature trompeuse des médias deepfake.
Le terme « deepfake » provient de la technologie sous-jacente « deep learning », une forme d’intelligence artificielle. Les algorithmes d’apprentissage profond, qui apprennent par eux-mêmes à résoudre des problèmes à partir de grands ensembles de données, sont utilisés pour échanger des visages dans des vidéos et des contenus numériques afin de créer des faux médias réalistes.
Les deepfakes sont des images ou des vidéos qui ont été manipulées à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique. En d’autres termes, on « apprend » à l’ordinateur comment remplacer le visage d’une personne par celui d’une autre. Cette technique de changement de forme a également donné lieu à plusieurs problèmes sociaux et de sécurité, tels que la manipulation de vidéos et les fake news.
Comment fonctionne un deepfake ?
Le résultat final d’un deepfake peut être impossible à distinguer de la réalité. Il peut nuire à la réputation d’une personne ou l’amener à dire ou à faire quelque chose d’inutile. C’est l’arme parfaite dans les mains des escrocs. La création d’un système permettant de détecter les deepfakes prendra du temps. Ces procédures nécessitent également une formation.
Le contenu deepfake est créé à l’aide de deux algorithmes concurrents. L’un est appelé le générateur et l’autre le discriminateur. Le générateur crée un faux contenu numérique et demande au discriminateur de déterminer si le contenu est réel ou artificiel. Chaque fois que le discriminateur détermine correctement si le contenu est réel ou faux, il transmet cette information au générateur pour améliorer le prochain deepfake.
Les méthodes de deepfake couvrent des disciplines et des secteurs allant de l’informatique et de la programmation aux effets visuels, à l’animation informatique et même aux neurosciences. Lorsqu’elles sont bien faites et exécutées à l’aide de techniques complexes et puissantes, elles peuvent être très réalistes et difficiles à repérer.