1. Aller au contenu
  2. Aller au menu principal
  3. Voir les autres sites DW

Les deepfakes, comment les reconnaître ?

Carole Assignon | Julia Bayer
14 janvier 2022

Les deepfakes, des contenus multimédias créés ou modifiés à l'aide de l'intelligence artificielle, sont de plus en plus sophistiqués.

https://p.dw.com/p/45YhG
How to debunk disinformation | Deepfakes
Image : DW

Imaginez-vous en train de danser comme Bruno Mars ou chanter comme Whitney Houston. D'un point de vue technologique, c'est assez facile à faire : dans les vidéos manipulées, tout le monde peut se glisser dans un rôle différent. Tout ce qu'il faut pour créer une réalité alternative souhaitée, c'est du matériel visuel et un enregistrement vocal. Le résultat est appelé deepfake, c'est-à-dire un contenu multimédia créé ou modifié à l'aide de l'intelligence artificielle. Et de nos jours, les deepfakes peuvent aller encore plus loin.

A (re)lire aussi : Traquer les images truquées

Depuis quelques années maintenant, les deepfakes peuvent en effet être plus réalistes et convaincants. Seuls certains détails peuvent permettre de dire s'il s'agit d'un faux.

Créés à l'aide de l'intelligence artificielle, il existe toutes sortes de deepfakes :

- Les "échanges de visage", dans lesquels le visage d'une personne est échangé contre un autre.

- La synchronisation labiale : les mouvements de lèvres de la personne qui parle sont modifiés pour lui faire dire autre chose que dans la vidéo originale. 

- Le clonage de voix. Dans ce cas une voix est copiée, pour ainsi dire, pour faire d'autres déclarations.

A (re)lire aussi : Des conseils pour ne pas tomber dans le piège des fake news

Apprentissage automatique

Avec les deepfakes, des visages et des corps entièrement synthétiques peuvent également être générés, par exemple des avatars numériques. Avec la technologie, les personnes décédées peuvent également reprendre vie, au moins virtuellement.

Ces manipulations vidéo synthétiques sont produites avec des réseaux antagonistes génératifs (en anglais generative adversarial networks ou GANs).

Un GAN est un modèle d'apprentissage automatique dans lequel deux réseaux de neurones se font concurrence pour produire des résultats plus précis. En termes simples, un ordinateur dit à l'autre ordinateur si le clone numérique qu'il a fait de vous est suffisamment convaincant en le comparant au matériel original.

A (re)lire aussi : Comment reconnaître une fake news ?

Est-ce que vous bougez de la même manière, avez-vous le même son, est-ce que votre expression faciale est la même ? Le système s'améliore au fil de plusieurs tentatives jusqu'à ce qu'il soit satisfait du résultat.

How to debunk disinformation | Fake News
Image : DW

Une question de détails

Mais même si la technologie s'améliore constamment et est très sophistiquée, on peut repérer les contrefaçons si l'on fait attention à certains détails.

Pour détecter les deepfake il faut donc :

1. Se demander si ce qu'on voit peut vraiment être réel ? Si on n'est pas sûr, il faut donc éviter de partager le contenu sur les réseaux sociaux.

2. Vérifiez si une autre source fiable raconte la même histoire ou le même récit.

3. Un défi bien plus important est la détection de traces presque invisibles dans les médias synthétiques et manipulés. De telles manipulations peuvent être détectées en recherchant des sauts étranges dans une vidéo, une insistance modifiée sur la voix, une mauvaise qualité audio, des taches floues, des formes de membres étranges et d'autres incohérences inhabituelles.

4. Faites attention aux caractéristiques deepfake connues : un visage parfaitement symétrique, des boucles d'oreilles dépareillées, des lunettes déformées, des formes inhabituelles d'oreilles, de nez et de dents, une perte de contraste, des incohérences dans la région du cou, des cheveux ou des doigts.

5. Parfois, on doit regarder une vidéo image par image pour voir ces incohérences.

6. Zoomez sur les mouvements de la bouche et des lèvres et comparez-les à votre propre comportement humain pour voir la synchronisation des lèvres, à quoi devrait ressembler une bouche lorsqu'elle émet un certain son.

A (re)lire aussi : Démêler le vrai du faux sur internet

La détection des deepfakes dépend donc de nos sens, des sens qu'on peut entraîner.

DW Sendung Shift | Hate Speech
Image : Artgrid/Colourbox

Comment les deepfakes sont-ils utilisés ?

La technologie Deepfake a un impact important, notamment dans le domaine de la pornographie et plus particulièrement dans ce que l'on appelle le revenge porn. Les fausses vidéos et images pornographiques se généralisent et nuisent à leurs victimes, qui vont des célébrités aux écoliers.

Pour la société, le danger des deepfakes réside aussi dans la manière dont les médias sont utilisés aujourd'hui. Le citoyen lamda est inondée d’informations sur Internet et n'est pas toujours certain de la véracité de ce qu’il partage.
Dans les sociétés polarisées, cela offre de nombreuses occasions de tromper. Par conséquent, la qualité de la vidéo n'est pas si importante. Il s'agit de ce que vous semblez avoir vu de vos propres yeux, même si ce n'est pas vrai. 

Deutschland | KI - Ausstellung im DHMD
Image : Mario Klingemann


Ensuite, il y a le "dividende du mensonge". Cela signifie un "ticket gratuit" pour les mensonges publics ciblés. Cela suggère que certains politiciens bénéficient d'un environnement d'information saturé de désinformation.

L'existence même de la technologie deepfake permet à certains de prétendre que ce qu'ils ont dit est un deepfake. Prouver que quelque chose est réellement vrai est extrêmement difficile. 

La plupart des informations erronées sont diffusées pour une raison : soulever des doutes, soutenir des croyances populaires ou s'exprimer haut et fort contre d'autres croyances.

Et avec les progrès de la technologie de l'intelligence artificielle, il est probable que les deepfakes seront utilisés à l'avenir plus fréquemment à cette fin précisément, ce qui pourrait augmenter le risque de fausses nouvelles à un tout autre niveau. 

DW Französisch Carole Assignon
Carole Assignon Journaliste au programme francophone de la Deutsche Welledw_afrique