Qu’est ce qu’un deepfake ?

Vous avez peut-être entendu le terme Deepfake récemment, mais vous ne savez pas exactement de quoi il s’agit. Si vous avez été sur les réseaux sociaux ou regardé les informations récemment, vous savez qu’il s’agit d’une sorte de filtrage d’images numériques. Si cela ne vous a pas beaucoup aidé, continuez à lire pour une explication des Deepfakes et ce qu’ils signifient pour l’avenir de l’IA et des images numériques.

Qu’est-ce qu’un Deepfake ?

Un Deepfake est un terme utilisé pour décrire une fausse vidéo ou un faux son qui a été créé à l’aide d’une intelligence artificielle. Cela peut se faire en alimentant un algorithme avec des images ou des vidéos de quelqu’un et en lui faisant produire un résultat entièrement nouveau, comme une nouvelle vidéo de cette personne ou même une vidéo d’une personne différente. La technologie Deepfake a rendu plus facile que jamais la création de vidéos convaincantes, mais fausses, de personnes faisant ou disant des choses qu’elles n’ont jamais faites, d’où l’importance de pouvoir distinguer les faux des vraies séquences.

Comment fonctionne un Deepfake ?

Un Deepfake fonctionne en utilisant un algorithme pour traiter les images et les vidéos d’une personne, puis en traitant l’audio ou la vidéo de quelqu’un d’autre disant quelque chose et en demandant à l’algorithme de mélanger les deux pour créer une nouvelle vidéo entièrement fausse de la personne dans le premier ensemble d’images ou de vidéos disant quelque chose de complètement différent et nouveau. Pour ce faire, on prend un fichier audio ou vidéo d’une personne qui dit ou fait quelque chose et on introduit ce fichier dans un algorithme appelé réseau neuronal. Le réseau neuronal traite le fichier audio ou vidéo et produit une série de chiffres qui représentent ce qu’il a entendu ou vu dans ce fichier audio ou vidéo. Ensuite, l’algorithme prend une image source d’une personne et la traite par le même réseau neuronal pour que l’algorithme traite ce qu’il voit dans l’image. Enfin, l’algorithme mélange l’audio ou la vidéo de la première personne qui parle avec l’image de la deuxième personne pour créer une nouvelle vidéo, entièrement fausse, où la deuxième personne dit quelque chose que la première personne n’a jamais dit.

Pourquoi les gens utilisent-ils les Deepfakes ?

Les gens utilisent les Deepfakes pour de nombreuses raisons. Certains les utilisent pour créer de la fausse propagande politique et des fausses nouvelles. Et d’autres encore les utilisent comme une forme d’art numérique. Il existe également d’autres raisons pour lesquelles les gens utilisent les Deepfakes, notamment pour entraîner l’intelligence artificielle en lui fournissant de fausses images et vidéos.

Problèmes liés aux Deepfakes

Comme vous pouvez le constater, les Deepfakes peuvent être utilisés de nombreuses façons, dont certaines sont positives. Cependant, ils peuvent également causer divers problèmes. Par exemple, les fake news sont toujours un problème, mais c’est encore plus grave lorsqu’une fausse vidéo circule, par opposition à un faux article. C’est également un problème si un système d’IA est entraîné sur un tas de fausses images. L’IA pourrait finir par avoir une fausse compréhension du monde réel. En outre, la question de la vie privée se pose lorsqu’il s’agit de créer de fausses vidéos de personnes réelles.

AI et fausses images

Les Deepfakes sont un excellent exemple de la façon dont l’IA peut être utilisées pour nuire. L’IA est construite à partir de données et d’images de la vie réelle, mais les Deepfakes sont créés à partir de fausses images et vidéos. Comme vous pouvez le voir dans l’exemple des Deepfakes, l’IA a du mal à faire la différence entre les vraies et les fausses images. Cela peut poser un problème si un système d’IA est entraîné sur un ensemble d’images qui ne sont pas réelles. L’IA pourrait finir par avoir une fausse compréhension du monde réel. C’est l’une des raisons pour lesquelles les chercheurs en IA s’efforcent de faire en sorte que les systèmes d’IA soient formés sur des images et des vidéos réelles autant que possible.

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