Nous allons tenter de vous expliquer: Qu’est-ce qu’un Deepfake ?

Un deepfake est une vidéo, un audio ou une image générée ou manipulée à l’aide de techniques d’intelligence artificielle, notamment les réseaux neuronaux profonds (deep learning). Ces contenus falsifiés peuvent faire dire ou faire faire à une personne quelque chose qu’elle n’a jamais fait, souvent de manière très convaincante.

Impact et Perspectives

Les deepfakes posent des défis éthiques, notamment en matière de désinformation, de vie privée et de sécurité. Cependant, ils offrent aussi des opportunités dans les domaines du divertissement, de l’éducation et de la création artistique. L’IA continuera de jouer un rôle clé, à la fois pour améliorer la qualité des deepfakes et pour développer des outils de détection plus performants.

Pour en savoir plus sur les deepfakes et leur impact, restez informé via nos articles et suivez les avancées en IA !

…voici un historique simplifié

L’Historique des Deepfakes

Les deepfakes ont émergé grâce aux progrès rapides de l’IA. Voici les grandes étapes de leur évolution :

• Années 1990 – Débuts de l’IA et du deep learning : Les bases des réseaux neuronaux, qui deviendront essentiels pour les deepfakes, sont posées avec des recherches sur le machine learning.
• 2014 – Apparition des GANs : Les réseaux antagonistes génératifs (GANs), introduits par Ian Goodfellow, permettent de générer des contenus réalistes en opposant deux réseaux neuronaux : un générateur et un discriminateur.
• 2017 – Émergence des deepfakes : Le terme « deepfake » apparaît sur Reddit, où un utilisateur commence à partager des vidéos pornographiques falsifiées en remplaçant les visages par ceux de célébrités à l’aide de GANs.
• 2018 – Popularisation et inquiétudes : Les deepfakes gagnent en notoriété, avec des outils comme DeepFaceLab et FakeApp rendant la technologie accessible au grand public. Les préoccupations éthiques et légales émergent.
• 2020 – Améliorations et usage commercial : Les deepfakes deviennent plus sophistiqués, utilisés dans le cinéma, la publicité et même la satire politique. Parallèlement, les outils de détection se développent.
• 2023 et au-delà : Les deepfakes sont intégrés dans des applications grand public, comme les filtres vidéo ou les avatars virtuels, tandis que les gouvernements commencent à légiférer pour en limiter les abus.

Le Rôle de l’Intelligence Artificielle

L’IA est au cœur de la création et de la détection des deepfakes :

• Création : Les GANs et les modèles de deep learning comme les autoencodeurs sont utilisés pour analyser et manipuler des données visuelles ou audio. Ces algorithmes apprennent à imiter les traits faciaux, les voix ou les mouvements d’une personne.
• Détection : L’IA est également utilisée pour identifier les deepfakes en repérant des incohérences subtiles, comme des anomalies dans les mouvements des lèvres ou des artefacts visuels.
• Amélioration éthique : Les chercheurs développent des IA pour créer des deepfakes « bénéfiques », comme la préservation de l’anonymat dans les vidéos ou la restauration d’images historiques.

Réalisé par Jean-Luc Desprez pour le cours de Veille Technologique de Monsieur Coorevits