Deepfake : définition, techniques et risques

Deepfake : définition, techniques et risques

Le deepfake ou hypertrucage exploite les ressources de l'intelligence artificielle pour manipuler une vidéo ou un son. Il s'agit d'une démarche frauduleuse qui vise à créer des canulars et de fausses informations.

Un deepfake, qu’est-ce que c’est ?

Le deepfake utilise l'intelligence artificielle afin de modifier une image, une vidéo ou un son en vue de tromper les internautes. La réalisation de cet "hypertrucage" multimédia consiste généralement à nuire en détournant sciemment l’image ou la voix d’une personne.

Il est ainsi possible de prêter à quelqu'un un comportement ou des propos qu’il ne partage pas et n'a pas tenus. Pour rendre les falsifications plausibles, le deepfake s’appuie plus spécifiquement sur les techniques d'IA de type deep learning, et notamment les GAN (generative adversarial networks) ou réseaux antagonistes génératifs.

Comment réaliser un deepfake ?

On distingue plusieurs techniques de synthèse et de trucage vidéo pour créer un deepfake :

  • Le face swap : Il s’agit de la méthode la plus répandue qui consiste à remplacer le visage d’un individu en conservant son corps. Pour un rendu crédible, les proportions doivent être similaires.
  • Le face to face : Le principe est semblable, mais plus subtil, car on reprend uniquement la bouche d’une autre personne. Avec une intonation équivalente, un imitateur peut donc faire dire n’importe quoi au modèle.
  • Le lip sync : Ce deepfake ne change rien au support original si ce n’est la synchronisation labiale pour obtenir un résultat vocal encore plus réaliste et troublant que le face to face.

Comment reconnaître un deepfake ?

Une vidéo truquée peut cacher de multiples petites imperfections : absence de clignement des yeux, mouvement de la bouche peu naturel, scintillement autour des visages... Cependant, chaque problème détecté sera en général rapidement corrigé par les auteurs. Autre méthode généralement plus efficace, le niveau de fiabilité de la source permettra de dénicher la supercherie. On en revient toujours au bonne veille méthode.

Qui a inventé le deepfake ?

Le chercheur Ian Goodfellow est le premier qui, en 2014, met sur pied le GAN (generative adverarial network) qui est la technologie la plus utilisée en matière de deepfake. Elle consiste en deux modèles d'apprentissage qui s'entraînent mutuellement. Dans le cas d'usage du deepfake, le premier modèle de machine learning crée des contrefaçons alors que le second essaie de les identifier. Une opposition qui permet de créer des faux les hyper-réalistes. 

Le terme de deepfake apparaît pour la première fois à l'automne 2017 lorsqu'un utilisateur anonyme de Reddit met en ligne plusieurs vidéos pour adultes. Il utilise alors le pseudonyme "Deepfakes". Depuis, le nombre d'hypertrucages a explosé. Selon l'éditeur américain expert en cybersécurité Sensity, le volume de vidéos de deepfakes qui s'élevait à 15 000 en 2019 double depuis tous les six mois.

Exemples de deepfake

Il existe différents exemples de deepfake qui ont défrayé l’actualité internationale. C’est notamment le cas d’un discours de Barack Obama qui insulte ouvertement Donald Trump de manière truquée. Mark Zuckerberg a aussi été victime de ce procédé, avec des vidéos qui l’impliquent soi-disant dans des organisations criminelles ou des complots de domination planétaire.

Quel logiciel pour faire du deepfake ?

Comme évoqué précédemment, le principe du deepfake peut avoir un impact néfaste pour la personne lésée, comme l’intégration de son visage dans une vidéo pornographique ou un discours public tendancieux. Le concept peut avoir une tonalité plus légère en se mettant en scène dans un contexte décalé. Plusieurs sites et applications en ont fait une spécialité. C'est le cas de Reface, Zao ou Doublicat qui permettent, entre autres, de s’incruster dans des séquences cultes de films. Des possibilités similaires se retrouvent sur MachineTube et Deepfakes web.

Quels sont les risques du deepfake ?

L’influence des deepfakes est particulièrement vaste. Cette technique frauduleuse touche particulièrement les célébrités issues de différents milieux, comme les acteurs, les chanteurs ou même les hommes politiques. La nuisance tient à l’atteinte de la crédibilité de la personne à travers son image et ses valeurs. Les risques inhérents sont multiples, comme la diffamation et la désinformation.