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Deepfake réalisé à partir du film « Shining » de Stanley Kubrick. A gauche, l'acteur Jim Carrey, alors que dans le film, le personnage principal est interprété par Jack Nicholson, à droite de l’image. Réalisée par @ctrl_shift_face

Vidéos : avec les « deepfake », peut-on encore croire ce que l’on voit ?

6 min
À retrouver dans l'émission

Les "deepfake" sont des vidéos truquées dans lesquelles seuls les visages ont été modifiés. La réalisation de ce type de vidéos devient de plus en plus accessible et la question se pose désormais de savoir comment les détecter. Peut-on encore croire ce que l'on voit ?

Deepfake réalisé à partir du film « Shining » de Stanley Kubrick. A gauche, l'acteur Jim Carrey, alors que dans le film, le personnage principal est interprété par Jack Nicholson, à droite de l’image. Réalisée par @ctrl_shift_face
Deepfake réalisé à partir du film « Shining » de Stanley Kubrick. A gauche, l'acteur Jim Carrey, alors que dans le film, le personnage principal est interprété par Jack Nicholson, à droite de l’image. Réalisée par @ctrl_shift_face Crédits : Capture d’écran d’une vidéo extraite du compte twitter @ctrl_shift_face

Imaginez que vous vous retrouviez au beau milieu d’une vidéo dans un endroit où vous n’êtes jamais allé avec des personnes que vous n’avez jamais rencontrées ou que vous vous retrouviez dans une scène de film culte aux côtés de l’acteur ou de l’actrice dont vous avez toujours rêvé.

Début septembre 2019, une entreprise chinoise faisait grand bruit avec Zao, une application destinée à falsifier de manière hyperréaliste des vidéos dans lesquelles seuls les visages des personnages avaient été modifiés. Mais comment identifier le vrai du faux ? 

Bienvenue dans le monde des « deepfake », autrement dit, des vidéos truquées. Les applications destinées à falsifier les films de manière hyper réaliste se développent. Facebook lance un programme pour pouvoir les détecter. Comment définir les « deep fake » ? Comment fonctionnent-elles ? Faut-il s’en méfier ?  Après les « fakenews », sont-elles la prochaine menace sur l’information  ?

Guillaume Erner reçoit Vincent Nozick, maître de conférence en informatique à l’Université Paris Est Marne-La-Vallée, au laboratoire LIGM (Laboratoire d'informatique Gaspard Monge).

"Les deepfakes, c’est un programme informatique d’intelligence artificielle qui permet, sur une vidéo, de remplacer le visage de quelqu’un par celui de quelqu’un d’autre en gardant les intentions du visage... Les deepfakes se concentrent sur les personnes, sur les visages des gens." Vincent Nozick

"Les deepfakes datent de 2017, et ça (la technologie) a bien avancé depuis. Les premiers, on les reconnaît assez facilement. Mais maintenant, ils sont assez difficiles à reconnaître... On peut utiliser l'Intelligence Artificielle pour essayer de trouver un programme qui détecterait des failles, dans les deepfakes... Il faut aussi être attentif à l'image... quand on fabrique un deepfake, il y a quelques traces informatiques qui restent, par exemple, les couleurs qui ne sont pas tout à fait bien respectées. On peut aussi essayer de trouver la vidéo originale et comparer les deux, celle du deepfake et l'originale." Vincent Nozick

"De nouveaux deepakes commencent à sortir, des deepfakes qui n’ont pas besoin d’une base d’entraînement énorme, parfois une seule image suffit. Donc quelques images sur Facebook pourraient suffire à avoir une de base de données suffisante pour pouvoir faire un deepfake. Globalement, il s’agit d’utiliser du deep learning, de l’intelligence artificielle, qui  construit une sorte de modèle 3D de visage standard que l’on va essayer de modifier." Vincent Nozick

"Sur les deepfakes, beaucoup de collègues chercheurs de la planète s’emparent  du sujet, surtout en Chine ou aux Etats-Unis." Vincent Nozick

Vous pouvez écouter l'interview dans son intégralité en cliquant sur le player en haut à gauche de cette page ou consulter la vidéo ci-dessous.

Intervenants
  • Maître de conférences à l’Université Paris-Est Marne la Vallée, chercheur au laboratoire d’Informatique Gaspard Monge.
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