Création, idée de départ, origine du nom, capacité de camouflage… Connaissons-nous vraiment les deepfakes, ces enregistrements vidéo ou audio fruits de l’intelligence artificielle ? Le deeplearning est né en 1943 Les travaux d’Alan Turing et Frank Rosenblatt ont commencé à poser les bases techniques du réseau de neurones. Le premier est un mathématicien et cryptologie britannique, le deuxième est un psychologue américain spécialisé sur l’intelligence artificielle (IA). Dans A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity, les deux chercheurs expliquent comment combiner algorithmes et neurosciences pour répliquer le processus de pensée humain. Ce sont les prémices des hypertrucages. En 1965, Alexey Ivakhnenko crée le premier réseau d’apprentissage profond ou “Deep Learning Network”. L’homme est à l’origine du Group Method of Data Handling (GMDH). Il s’agit d’une famille d’instructions algorithmique permettant d’analyser des données sur le modèle des réseaux de neurones biologiques. Par la suite, la montée en puissance des capacités de calcul des ordinateurs personnels et les chercheurs Yann LeCun et Christopher Watkins vont booster le développement de ce que l’on appellera plus tard “l’intelligence artificielle”. Le fruit d’un outil de Facebook En 2014, Ian Goodfellow développe à son tour les GANs, ou, réseaux antagonistes génératifs. Ils sont à la base de tout ce phénomène. Grâce à cette technologie, deux algorithmes s’entraînent mutuellement. L’un travaille sur la fabrication d’une image, tandis que l’autre cherche, en parallèle, à déterminer si cette image est fausse. En repérant ces failles, il entraîne le premier à s’améliorer et à produire l’image la plus vraisemblable possible. C’est ainsi que Deepface voit le jour, la même année. Ce logiciel est le fruit d’un projet de Facebook piloté par Yann Lecun. Concrètement, elle a été développée à partir de Tensor Flow, un outil d’apprentissage machine open source de Google. À partir de milliers de photos récupérées sur internet, ce dernier est capable de composer l’image 3D d’un visage. Les deepfakes sont désormais interdits sur Facebook Même si elles sont le résultat d’un projet de Facebook, en janvier 2020, la plateforme a décidé de supprimer les vidéos utilisant l’intelligence artificielle pour tromper les utilisateurs. En clair, à quelques mois des élections américaines, le réseau social a modifié sa politique de retrait des montages de vidéos, qui utilisent l’intelligence artificielle pour changer le visage des personnes. Autrement dit, sa politique sur les deepfakes. Cette suppression s’applique aux vidéos pour lesquelles une personne lambda ne peut pas détecter l’utilisation de l’IA et pour celles dont le sujet a été détourné de son discours d’origine. Même punition pour celles qui sont le fruit d’une intelligence artificielle ou d’un machine learning, qui a fusionné, remplacé ou qui s’est superposé au contenu de la vidéo dans le but de la rendre authentique. À noter que le règlement ne s’applique pas aux contenus parodiques ou satiriques, ou aux vidéos dont le montage vise à omettre des mots ou à en changer l’ordre. Le mot “deepfake” est né sur Reddit Deepfakes est le nom du premier développeur qui a posté des vidéos truquées à caractère pornographique sur le forum Reddit fin 2017. Il avait d’ailleurs créé un groupe spécialement dédié, r/deepfake. En février 2018, quelques jours avant d’être définitivement banni de Reddit, le groupe comptait 88 158 lecteurs. En clair, ce sont les logiciels Deepfake et FakeApp, disponibles gratuitement sur internet, qui ont permis la propagation rapide des premiers deepfakes dans le monde de la pornographie. Ils permettent de contrefaire des vidéos avec le visage d’actrices célèbres. Le cheapfake est différent Les deepfakes sont le fruit de l’intelligence artificielle. Tandis que les cheapfakes ou shallow fakes sont, eux, peu retravaillés. En effet, leur truquage consiste simplement à ralentir les images d’une séquence. Pour la petite anecdote, aux États-Unis, les cheapfakes se sont fait un nom dans le monde des batailles politiques. En mai 2019, sur Internet, une vidéo a circulé montrant Nancy Pelosi soi-disant ivre lors d’un discours. Elle a été relayée par le Parti républicain, l’Alt-right et par le président Donald Trump. Finalement, c’est une enquête menée par le Washington Post qui a rétabli la vérité. Celle-ci a révélé que le débit de paroles de la présidente de la Chambre des représentants avait été volontairement ralenti sur la vidéo. Et ce, dans le but de faire croire que la femme politique souffrait d’une addiction à l’alcool.