Deepfake : Menace imminente
ou outil d'aide à la production ?

Auteurs : Alia Rukubayihunga, Data Scientist

Ces dernières années, le deeplearning, technique utilisée dans l’Intelligence Artificielle, a montré des prouesses dans divers domaines d’application dans la santé, la robotique, la sécurité ou la bioinformatique. Cependant, celui-ci fait peur. En effet, il a aussi montré des capacités à manipuler facilement des données aussi bien visuelles qu’auditives en produisant des deepfakes suffisamment réalistes. Que sont les deepfakes ? Peuvent-ils être vus comme une menace uniquement ? Quelles mesures peuvent être prises pour les limiter ?

Qu’est-ce que le DeepFake ?

Le terme DeepFake peut être découpé, en anglais, en deux mots « deep » pour « profond » en français et « fake » pour « faux ». Il en découle ainsi deux caractéristiques :

  • Le premier concerne la qualité du média résultant issu d’une manipulation logicielle qui est tellement réaliste que les modifications apportées sont imperceptibles à l’œil et l’oreille humaine.
  • Le second est lié à la technologie utilisée. L’hypertrucage est basée sur des méthodes de deeplearning, notamment des GANs et des autoencoders.

Le deepfake ne consiste pas uniquement à du face swap (échange de visages) comme couramment évoqué. Dans l’image ou la vidéo, quatre niveaux de manipulation se concentrant sur le visage sont identifiables :

  • La synthèse du visage : un faux visage est créé synthétiquement (fig1)
  • La modification de ses caractéristiques morphologiques (cheveux, yeux, maquillage, …) (fig2)
  • La modification des expressions faciales (fig3)
  • Le face swap ou échange de visages (fig4)

Dans l’audio, on pourrait relever les mêmes niveaux de manipulations : la synthèse de voix, la modification de son expressivité et l’échange de voix.

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