Le terme "deepfake" est une contraction de "Deep Learning" (apprentissage profond), une composante essentielle de l’intelligence artificielle, et de "fake" (faux). L’apprentissage profond permet à un système d’Intelligence Artificielle (IA) de reproduire des comportements humains complexes, tels que la parole ou les expressions faciales, en s’appuyant sur des données sans intervention humaine directe. Les deepfakes ont émergé avec la technique GAN (Generative Adverarial Networks) inventée par le chercheur américain Ian Goodfellow en 2014. Cette approche implique deux algorithmes s’entraînant mutuellement : l’un pour générer des contrefaçons crédibles et l’autre pour les détecter, améliorant ainsi leur performance au fil du temps.

Officiellement apparus en 2017 sur le site Reddit, les deepfakes se sont rapidement répandus, avec environ 15 000 vidéos recensées en 2019, selon les recherches de la société Deeptrace, soit près du double par rapport à l’année précédente.
Ainsi, les risques associés aux deepfakes sont multiples. En plus de la désinformation et de la manipulation, ils posent une menace de réputation et de confidentialité des individus, ainsi qu’à la confiance aux médias et aux informations en ligne.

Comment détecter un deepfake ?

Pour détecter les deepfakes, il existe quelques astuces. Observer attentivement les mouvements des lèvres peuvent révéler des incohérences avec le son. De même, les expressions faciales figées ou l’absence de clignement des yeux peuvent trahir une manipulation. Les défauts dans la reproduction de la couleur de la peau ou des anomalies dans la qualité de l’image sont également des indicateurs potentiels.
Bien qu’il existe plusieurs outils en ligne pouvant détecter les deepfakes, leur efficacité reste mitigée et dépend souvent de la sophistication de la manipulation. Ce sont entre autres Deepware scanner, Deepfake detection challenge, Deepware scanner, Sensity AI, Deepware changes.

Les bonnes pratiques pour se protéger des deepfakes

Pour se protéger des deepfakes, il est recommandé de vérifier la source des contenus et de privilégier les informations provenant de sources fiables et vérifiées. Faire preuve de bon sens en remettant en question les contenus douteux et surtout effectuer des recherches supplémentaires peut également aider à éviter la propagation de fausses informations.

En somme, bien que les deepfakes présentent d’importants importants défis, il est à préciser qu’à leur début, ils étaient associés à des usages humoristiques ou artistiques. Au fil du temps, ils ont été détournés à des fins de désinformations, de falsification ou encore pour du cyber-harcèlement. Une sensibilisation accrue et des pratiques de vérification rigoureuses peuvent contribuer à atténuer leurs effets néfastes.

Source :Oracle, 01Net

Laéticia Sadongo

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