Vous avez peut-être vu des mèmes dans lesquels on peut voir des politiciens de haut niveau ou des célébrités célèbres parler, mais ils n’ont pas vraiment réalisé cette vidéo. Dans certains cas, la personne dans la vidéo semble clairement être une IA, mais dans d’autres cas, la vidéo semble avoir été réalisée par la personne réelle.
Il s’agit de Deepfake, une technologie d’IA qui est une vidéo forgée numériquement d’une personne qui peut être utilisée à n’importe quelle fin, bonne ou mauvaise. La plupart du temps, il est utilisé à des fins néfastes et a causé sa part de dégâts. Qu’est-ce que la technologie deep fake et comment fonctionne-t-elle ? Nous allons tout apprendre dans cet article.
Plonger Profondément dans la Fausse Technologie
La technologie Deep Fake fait référence à une forme sophistiquée de manipulation numérique dans laquelle l'intelligence artificielle et les algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés pour créer de fausses vidéos, enregistrements audio ou images très réalistes qui représentent de manière convaincante des personnes disant ou faisant des choses qu'elles n'ont jamais réellement dites ou faites.
Ces manipulations sont réalisées en entraînant l’IA sur de grandes quantités de données, telles que des photos et des vidéos de l’individu cible, puis en utilisant ces connaissances pour superposer de manière transparente son image sur une autre personne ou créer un contenu entièrement fabriqué.
Les deep fakes ont suscité des inquiétudes dans le journalisme et les médias, car ils peuvent être utilisés pour générer des informations trompeuses ou fausses, ce qui rend de plus en plus difficile la distinction entre contenu authentique et contenu manipulé, érodant potentiellement la confiance dans les médias et les organes d'information. Les journalistes doivent être conscients des capacités de cette technologie et des problèmes potentiels d'éthique et de crédibilité qu'elle présente dans leurs reportages et leurs récits.
Histoire de la technologie Deep Fake
Vous devez avoir entendu parler du deep fake en ce moment, mais la technologie est développée depuis un certain temps déjà. Il est né au début des années 2010, en raison des progrès de l’apprentissage automatique et de la recherche sur les réseaux neuronaux. Bien qu'il soit difficile d'identifier une seule personne ou entité responsable de la création du premier deep fake, le développement de la technologie peut être attribué à un effort collectif au sein des communautés de recherche et de technologie. Nous ne pouvons donc pas vraiment pointer du doigt celui qui a créé la première technologie de deep fake.
Chercheurs en IA sur Facebook
Une étape importante dans le développement de la technologie de contrefaçon profonde a été la publication d'un document de recherche intitulé « DeepFace : Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification » par les chercheurs de Facebook en IA en 2014. Cet article a démontré le potentiel des techniques d'apprentissage profond pour générer des images faciales très réalistes. Cependant, il ne visait pas explicitement à créer des contrefaçons trompeuses, mais plutôt à améliorer la technologie de reconnaissance faciale.
Origine du terme « Deep Fake »
On pense que le terme « deep fake » lui-même est apparu fin 2017 sur un forum en ligne Reddit, où un utilisateur a publié une série de vidéos pour adultes montrant des visages de célébrités superposés de manière convaincante sur les corps d'acteurs de films pour adultes.
À mesure que la technologie évoluait et devenait plus accessible, elle a gagné en notoriété pour son potentiel d'utilisation abusive, notamment la création de contenu trompeur, l'usurpation d'identité et la diffusion de fausses informations. Depuis lors, de nombreux chercheurs, amateurs et acteurs malveillants ont contribué au développement et à la diffusion de technologies de deep fake, ce qui en fait une préoccupation majeure dans divers domaines, notamment le journalisme, la politique et le divertissement.
Modèle fonctionnel de la technologie Deep Fake
Initialement, cette technologie était utilisée pour le développement d’applications de reconnaissance faciale. Mais plus tard, certains programmeurs ont découvert qu’il pouvait être utilisé pour créer de fausses vidéos réalistes, mais personne ne savait à quel point les choses pouvaient devenir mauvaises. Voyons comment fonctionne cette technologie.
1. Collecte d'informations : la technologie Deep Fake commence par la collecte d'un vaste ensemble de données d'images et de vidéos de la personne cible dont l'image sera utilisée dans le faux contenu. Cet ensemble de données est essentiel pour entraîner les algorithmes de deep learning.
2. Formation d'un modèle génératif : Le cœur de la technologie deep fake repose sur des modèles génératifs, tels que les réseaux contradictoires génératifs (GAN) ou les auto-encodeurs variationnels (VAE). Ces modèles apprennent à générer du nouveau contenu en analysant les modèles et les fonctionnalités présents dans les données collectées. Durant l’entraînement, ils apprennent à imiter l’apparence et les mouvements de l’individu cible.
3. Reconnaissance faciale : pour garantir que le contenu généré correspond aux expressions faciales et aux mouvements de la cible, des techniques de reconnaissance faciale et d'alignement sont souvent utilisées pour suivre et cartographier avec précision le visage de la personne dans la vidéo source.
4. Échange de contenu : le modèle génératif formé est ensuite utilisé pour échanger le visage de la personne cible sur le corps ou dans le contexte de la vidéo source, créant ainsi une imitation convaincante de la personne cible disant ou faisant quelque chose qu'elle n'a jamais fait.
5. Post-traitement : des techniques de post-traitement supplémentaires peuvent être appliquées pour affiner le deep fake, améliorant ainsi sa qualité globale et son réalisme. Cela peut inclure l'ajustement de l'éclairage, de la couleur et du son pour qu'ils correspondent aux caractéristiques de la vidéo source.
6. Vérification et raffinement : les créateurs de deep fake affinent souvent leurs modèles de manière itérative en comparant le contenu généré avec le matériel source pour garantir un haut degré de réalisme et d'alignement.
7. Partage et distribution : Une fois le deep fake créé, il peut être partagé sur diverses plateformes en ligne, le rendant ainsi accessible à un large public.
Dommages causés par Deep Fake
Cela peut sembler amusant de dire des gens célèbres disant des choses de manière robotique, mais à mesure que le temps passe, l'imitation devient de plus en plus réaliste. Les dégâts de cette technologie sont infinis et peuvent faire ou défaire la carrière ou même la vie personnelle de quelqu’un. Nous devons être très critiques quant au partage de données personnelles et de nos photos sur les plateformes de réseaux sociaux.
Le plus grand dommage serait la perturbation des relations internationales. Cela pourrait conduire à des guerres et causer de graves dommages à des personnes qui ne connaissent même pas l’existence de cette technologie. Les personnes faisant autorité doivent prendre des précautions particulières dans la protection du matériel numérique personnel des personnes, en particulier des hauts fonctionnaires et des hommes politiques.
Déclaration de fin
Il est important de noter que la technologie du deep fake évolue continuellement et que de nouvelles méthodes et approches sont développées pour créer un contenu encore plus convaincant et réaliste. Cette technologie a des applications légitimes dans des domaines tels que les effets visuels et l’infographie, mais elle soulève également d’importants problèmes d’éthique et de sécurité lorsqu’elle est utilisée à des fins trompeuses.
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