En 1995, une phrase culte du film Usual Suspects proclamait : « Le plus grand tour que le diable ait jamais joué, c’est de faire croire au monde qu’il n’existait pas. » Aujourd’hui, ce diable a un nouveau visage : le deepfake. Imaginez une vidéo où Elon Musk annonce que Tesla accepte désormais les paiements en Monopoly, où Rihanna dévoile un album surprise qui n’existe pas, ou encore où un journaliste annonce la fin du monde… sauf qu’aucun d’entre eux n’a réellement dit ces mots. Bienvenue dans l’ère où voir ne signifie plus croire.
Grâce aux avancées spectaculaires de l’intelligence artificielle, il est désormais possible de manipuler images et vidéos avec un réalisme troublant. Ce qui relevait autrefois de la science-fiction est aujourd’hui une menace bien réelle, capable de redéfinir la confiance que nous accordons aux médias, aux personnalités publiques et même à nos proches. Mais jusqu’où peut aller cette technologie ? Opportunité ou bombe à retardement ?
Qu’est-ce que le Deepfake ?
Le deepfake, contraction de deep learning et fake, désigne une technique de manipulation d’images et de vidéos basée sur l’intelligence artificielle. Son principe est simple : un algorithme analyse des milliers d’images d’un visage et les fusionne avec une autre vidéo existante pour générer une illusion quasi-parfaite. Ce procédé repose sur des réseaux de neurones appelés GANs (Generative Adversarial Networks), où deux intelligences artificielles jouent une partie d’échecs sans fin : l’une génère une fausse image, tandis que l’autre tente de la détecter. Plus elles s’affrontent, plus le résultat devient réaliste (IA School, 2024).
Cette technologie est désormais à la portée de tous. Des logiciels comme DeepFaceLab, Zao ou encore Reface permettent à n’importe qui, avec quelques connaissances en IA, de créer des vidéos truquées convaincantes. Si ces outils peuvent prêter à sourire lorsqu’ils nous transforment en super-héros hollywoodiens, ils soulèvent aussi de graves inquiétudes lorsqu’ils sont utilisés pour manipuler l’opinion publique, nuire à des individus ou orchestrer des fraudes sophistiquées.
Le Deepfake : Une Arme à Double Tranchant
Si certains deepfakes sont inoffensifs, d’autres prennent une tournure bien plus inquiétante. La désinformation en est un parfait exemple. Imaginez une vidéo d’un chef d’État déclarant la guerre à un pays voisin. Même si elle est rapidement démentie, le mal est fait : la vidéo circule, l’indignation monte, et des millions de personnes la croient authentique. En 2018, un deepfake de Barack Obama, créé par le cinéaste Jordan Peele en collaboration avec BuzzFeed, montrait l’ancien président dire des absurdités. L’objectif ? Sensibiliser le public à cette nouvelle menace. Pourtant, aujourd’hui encore, les deepfakes politiques restent une arme redoutable pour influencer l’opinion publique (Silverman, 2018).
Un autre danger du deepfake c’est la fraude. En 2020, une entreprise britannique a perdu 220 000 euros après qu’un escroc a utilisé une IA pour imiter la voix du PDG et ordonner un virement urgent. La voix était si convaincante que l’employé n’a pas douté une seule seconde avant d’exécuter l’ordre. Ce type d’arnaque, appelé “spoofing”, se développe à grande vitesse et représente une nouvelle forme de cybercriminalité (DMARC, 2024).
Et puis, il y a l’aspect le plus sordide des deepfakes : leur utilisation à des fins de chantage et d’humiliation. L’un des deepfakes les plus recensés sur Internet concerne les contenus pornographiques non consenties, mettant en scène des femmes dont le visage est artificiellement inséré dans des vidéos compromettantes. Des célébrités, mais aussi des anonymes, en sont victimes, ruinant leur réputation en quelques clics. Selon une étude de l’ESET, près de 2 femmes sur 3 craignent d’être une victime de deepfake pornographie (ESET, 2024).
Peut-on Encore Croire ce que l’on Voit ?
Le plus inquiétant avec les deepfakes, ce n’est pas seulement leur existence, mais la méfiance qu’ils instaurent. Lorsque tout peut être truqué, que reste-t-il de la vérité ?
Certains politiciens ont déjà commencé à jouer cette carte pour discréditer des vidéos bien réelles en affirmant qu’il s’agit de deepfakes. On parle ici du phénomène de “dividende du menteur” : l’idée qu’à force d’être exposés à des contenus falsifiés, nous finissons par douter même des preuves tangibles.
Cela soulève un enjeu majeur : comment réguler cette technologie ? Certains pays, comme la Chine, ont déjà adopté des lois interdisant la diffusion de deepfakes non signalés. Aux États-Unis, certaines plateformes comme Facebook et Twitter travaillent sur des algorithmes capables de détecter ces vidéos truquées. Mais la course est difficile : à mesure que les IA de détection s’améliorent, les créateurs de deepfakes perfectionnent également leurs techniques.
Deepfake : Une Technologie qui a Aussi du Bon
Heureusement, tout n’est pas noir. Les deepfakes ne servent pas qu’à manipuler l’opinion ou à escroquer des entreprises. Dans le domaine du cinéma, ils ouvrent des possibilités infinies. Hollywood, par exemple, utilise déjà ces outils pour rajeunir des acteurs sans avoir recours à des maquillages lourds. Dans The Irishman (2019), Martin Scorsese a ainsi pu redonner à Robert De Niro son apparence de jeune gangster, sans avoir à recaster le rôle.
Autre avancée : la préservation des voix. Grâce aux deepfakes, des personnes atteintes de maladies neurologiques, comme la sclérose latérale amyotrophique (SLA), peuvent retrouver leur voix synthétisée à partir d’enregistrements passés.
Enfin, les deepfakes offrent aussi une opportunité unique en matière d’éducation et d’histoire. Imaginez pouvoir écouter un discours d’Einstein recréé à partir de ses écrits, ou assister à une reconstitution immersive d’un événement historique raconté par ses protagonistes.
Conclusion : Faut-il Craindre les Deepfakes ?
Les deepfakes sont une technologie à double tranchant. Entre les mains des bonnes personnes, ils peuvent améliorer le divertissement, la communication et l’accessibilité. Mais lorsqu’ils sont utilisés à des fins malveillantes, ils deviennent une arme redoutable contre la vérité et la confiance.
Aujourd’hui, la vraie question n’est pas de savoir si nous devons interdire les deepfakes – ce serait peine perdue – mais plutôt comment nous pouvons les encadrer intelligemment. Développer des outils de détection, renforcer les régulations et surtout, éduquer le public à ces nouvelles manipulations numériques seront des étapes cruciales.
Alors, la prochaine fois que vous voyez une vidéo trop choquante pour être vraie, prenez un instant de recul. Parce qu’à l’ère du deepfake, nos yeux ne sont plus des témoins fiables de la réalité.
DMARC. (2024, Octobre 11). Qu’est-ce que le spoofing et comment le prévenir ? dmarcadvisor.com. https://dmarcadvisor.com/fr/quest-ce-que-le-spoofing/
ESET. (2024, Mars 20). Nearly two-thirds of women worry about being a victim of deepfake pornography, ESET UK Research reveals. ESET. https://www.eset.com/uk/about/newsroom/press-releases/nearly-two-thirds-of-women-worry-about-being-a-victim-of-deepfake-pornography-eset-uk-research-reveals/?srsltid=AfmBOooeVid-PNON7DLWNo5O_8IZTuFey0M-__J_D0Ipl7J-COb6emy8
IA School. (2024, Août 9). Qu’est-ce que les generative adversarial networks (GAN) ? IA School. https://www.intelligence-artificielle-school.com/ecole/technologies/quest-ce-que-les-generative-adversarial-networks/
Silverman, C. (2018, April 17). How to spot a deepfake like the Barack Obama-Jordan Peele Video. BuzzFeed. https://www.buzzfeed.com/craigsilverman/obama-jordan-peele-deepfake-video-debunk-buzzfeed
