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Qu’est ce qu’un Deepfake ? Tout ce que vous devez savoir

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Qu’est ce qu’un Deepfake ? Tout ce que vous devez savoir

Les “Deepfakes” utilisent l’intelligence artificielle d’apprentissage en profondeur pour remplacer la ressemblance d’une personne par une autre dans la vidéo et d’autres médias numériques.
Cet article donne un aperçu des Deepfakes – ce que c’est, comment ils fonctionnent et comment ils peuvent être détectés.
Les ordinateurs sont de plus en plus performants pour simuler la réalité. Le cinéma moderne, par exemple, repose souvent sur des décors et des personnages générés par ordinateur, et ces scènes sont, la plupart du temps, indiscernables de la réalité.

Qu’est-ce qu’un deepfake et comment ça marche?

Le terme “Deepfake” vient de la technologie sous-jacente “deep learning”, qui est une forme d’IA. Les algorithmes d’apprentissage en profondeur, qui apprennent eux-mêmes à résoudre les problèmes lorsqu’ils reçoivent de grands ensembles de données, sont utilisés pour permuter les visages dans le contenu vidéo afin de créer de faux médias d’apparence réaliste.

Il existe plusieurs méthodes pour créer des Deepfakes. Mais la plus courante repose sur l’utilisation de réseaux de neurones profonds impliquant des auto-encodeurs qui utilisent une technique “d’échange” de visage. Vous avez d’abord besoin d’une vidéo cible à utiliser comme base du Deepfake, puis d’une collection de clips vidéo de la personne que vous souhaitez insérer.

L’autoencoder est un programme d’IA d’apprentissage en profondeur chargé d’étudier les clips vidéo pour comprendre à quoi ressemble la personne sous différents angles, puis de cartographier cette personne sur l’individu dans la vidéo cible en trouvant des caractéristiques communes.

Un autre type d’apprentissage automatique est ajouté au mélange: connu sous le nom de Generative Adversarial Networks (GAN), qui détecte et améliore toutes les failles dans le Deepfake en plusieurs tours, ce qui rend plus difficile pour les détecteurs de Deepfake de les décoder.

Plusieurs applications et logiciels facilitent la génération de Deepfakes même pour les débutants, tels que l’application DeepFace Lab, FaceApp (qui est une application de retouche photo avec des techniques d’IA intégrées), Face Swap…

Une grande quantité de logiciels deepfake peut être trouvée sur GitHub, une communauté open source de développement logiciel. Certaines de ces applications sont utilisées à des fins de divertissement pur – c’est pourquoi la création de deepfake n’est pas interdite. Tandis que d’autres sont beaucoup plus susceptibles d’être utilisées à des fins malveillantes.

Comment les Deepfakes sont-ils utilisés?

Alors que le Deepfake est utilisé de manière intéressante (comme dans le cinéma et les jeux), il peut être très dangereux.

En 2017, un utilisateur de reddit nommé « deepfakes » a créé un forum à caractère pornographique mettant en scène des acteurs avec le visage changé. Depuis lors, ce type de vidéos a fait l’actualité à plusieurs reprises, portant gravement atteinte à la réputation des célébrités et des personnalités. Selon un rapport Deeptrace, la pornographie représentait 96% des vidéos deepfake trouvées en ligne en 2019.

La vidéo Deepfake a également été utilisée en politique. En 2018, par exemple, un parti politique belge a publié une vidéo de Donald Trump prononçant un discours appelant la Belgique à se retirer de l’accord de Paris sur le climat. Trump n’a cependant jamais prononcé ce discours.

Bien sûr, toutes les vidéos Deepfake ne constituent pas une menace existentielle pour la politique. Les Deepfakes sont également utilisés pour l’humour et la satire.

Les Deepfakes ne sont-ils que des vidéos?

Les Deepfakes ne se limitent pas aux vidéos. L’audio Deepfake est un domaine en croissance rapide et qui a à son tour un nombre énorme d’applications.

Des deepfakes audio réalistes peuvent être créés à l’aide d’algorithmes d’apprentissage en profondeur en seulement quelques heures (ou dans certains cas, en quelques minutes). L’audio d’une personne est cloné afin de créer un modèle de voix, et pourra “dire” n’importe quel propos souhaité.

Le Deepfake audio peut également être utilisé dans le gaming, en permettant aux personnages du joueur de “parler” en temps réel et sortir des scripts enregistrés avant le jeu.

Comment détecter un Deepfake?

Au fur et à mesure que les Deepfakes deviennent plus courants, la société devra probablement s’adapter à la détection de vidéos Deepfake.

Souvent, comme c’est le cas avec la cybersécurité, une technologie plus profonde doit émerger afin de la détecter et de l’empêcher de se propager. Ce qui peut à son tour déclencher un cercle vicieux et potentiellement créer plus de dommages.

Il existe quelques indicateurs qui aident à détecter des Deepfakes:

Les Deepfakes actuels ont du mal à animer les visages de manière réaliste, et le résultat est une vidéo dans laquelle le sujet ne cligne jamais des yeux, ou cligne trop souvent ou de manière anormale.

On peut également détecter des problèmes de peau ou de cheveux, ou des visages qui semblent plus flous que l’environnement dans lequel ils sont positionnés.

L’éclairage peut aussi ne pas avoir l’air naturel. Souvent, les algorithmes Deepfake conservent l’éclairage des clips qui ont été utilisés comme modèles pour la fausse vidéo, ce qui correspond mal à l’éclairage de la vidéo cible.
L’audio peut ne pas sembler correspondre à la personne, en particulier si la vidéo a été falsifiée mais que l’audio d’origine n’a pas été manipulé avec autant de soin.

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