Plus la technologie avance, plus elle fait partie de notre quotidien, mais non sans son lot d’inquiétudes et de menaces. Politiciens, acteurs, célébrités et même le fondateur de Facebook, plus personne n’est désormais épargnée par les deep fakes. En moins d’un an, le nombre de ces faux enregistrements qui s’immisce dans notre réalité internet à vue d’œil, est passé de 7 964 à 14 698 dont 96% est composé de contenu pornographique. En quoi consiste le deep fake ? Comment l’identifier et quels sont les cas de deep fakes les plus populaires ?
Réalisé via l’intelligence artificielle, le “deep fake” fait référence à toute modification de vidéos, de photos ou encore de GIF pour paraître réalistes. L’objectif principal est que le changement soit si imperceptible, qu’il semble réel. Autrement dit, le deep fake est une fausse vidéo créée avec un système d’intelligence artificielle utilisant l’apprentissage en profondeur. De même, la technique qui permet de faire de pareils montages vidéo, génère tout type de contenus, de la pornographie incluant des célébrités aux discours fictifs de politiciens influents.
Les effets spéciaux qui permettent de créer des visages et des scènes dans l’audiovisuel ne sont pas nouveaux. Le cinéma le fait depuis de nombreuses années. Mais le grand impact du deep fake réside dans la facilité avec laquelle ces effets peuvent être produits. Par rapport aux ressources qui étaient nécessaires auparavant, la méthode actuelle est simple et peu coûteuse. Toute personne ayant accès à des algorithmes et à bonne une connaissance de l’apprentissage profond, à un processeur graphique performant et à une grande collection d’images, peut créer une fausse vidéo ou un deep fake convaincant.
Depuis qu’ils sont apparus, les recherches constantes de nouvelles façons de détecter les deep fakes ont été entreprises par de nombreux chercheurs. L’une d’elles était basée sur l’identification et la reconnaissance des petits gestes faciaux, comme la fréquence à laquelle les paupières clignotent. Mais la dernière génération de deep fakes s’est immédiatement adaptée à ce mécanisme, obligeant à rechercher de nouvelles solutions.
D’autres méthodes pour démasquer les deep fakes sont l’analyse et l’observation, à travers un algorithme, des pixels dans certaines images spécifiques. Une autre utilisation des pixels, cette fois par précaution, consiste à insérer certains d’entre eux dans le fond d’une image sous forme de bruit afin d’éviter toute manipulation. Mais les méthodes basées sur l’intelligence artificielle pour créer des deep fakes deviennent très sophistiquées et accessibles. Par conséquent, il est urgent que de nouvelles politiques et technologies, soutenues par un arsenal juridique, soient développées.
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