1. Réseaux de neurones : Les Origines du Deep Learning
Les bases du deep learning remontent à 1943, grâce aux travaux pionniers d’Alan Turing et de Frank Rosenblatt. Turing, un mathématicien et cryptologue britannique, et Rosenblatt, un psychologue américain, ont posé les fondations des réseaux de neurones. En effet, dans leur étude « A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity », ils ont exploré comment combiner algorithmes et neurosciences. Ensuite, ils ont cherché à imiter le processus de pensée humain. Ainsi, ils ont posé les prémices des technologies de deepfake.
En 1965, Alexey Ivakhnenko a créé le premier réseau d’apprentissage profond, appelé « Deep Learning Network ». Il a d’abord développé la méthode de manipulation des données de groupe (GMDH). Cette méthode est une famille d’instructions algorithmiques. En effet, elle permet d’analyser des données en imitant les réseaux de neurones biologiques. Ensuite, la puissance croissante des ordinateurs personnels a accéléré le développement de l’intelligence artificielle. De plus, les contributions de chercheurs comme Yann LeCun et Christopher Watkins ont joué un rôle crucial.
2. L’Innovation de Facebook : DeepFace
En 2014, Ian Goodfellow a développé les réseaux antagonistes génératifs (GAN), qui sont au cœur des deepfakes. Ces GANs fonctionnent par la compétition entre deux algorithmes : l’un crée des images tandis que l’autre essaie de déterminer si elles sont fausses, améliorant ainsi continuellement la qualité des images générées.
La même année, Facebook a introduit DeepFace, un projet dirigé par Yann LeCun. Utilisant TensorFlow, un outil d’apprentissage machine open source de Google, DeepFace a été capable de créer des images 3D de visages à partir de milliers de photos trouvées en ligne.
3. L’Interdiction des Deepfakes sur Facebook
Malgré son rôle dans le développement de technologies de deepfake, Facebook a interdit en janvier 2020 les vidéos utilisant l’intelligence artificielle pour tromper les utilisateurs. Cette décision a été prise à quelques mois des élections américaines pour empêcher la diffusion de contenus manipulés.
Cette interdiction concerne les vidéos avec lesquelles l’utilisation de l’IA est indétectable pour un utilisateur lambda ou où le contenu original a été détourné. Les vidéos parodiques ou satiriques, ainsi que celles modifiées de manière évidente, ne sont pas concernées par cette interdiction.
4. La Naissance du Terme « Deepfake »
Le mot « deepfake » provient d’un utilisateur de Reddit nommé « deepfakes », qui a publié en 2017 les premières vidéos truquées à caractère pornographique sur le forum. Le groupe qu’il avait créé, r/deepfake, comptait 88 158 membres avant d’être banni en février 2018.
Les logiciels Deepfake et FakeApp, disponibles gratuitement, ont facilité la création et la propagation des deepfakes, notamment dans le domaine de la pornographie, en permettant d’intégrer le visage de célébrités dans des vidéos existantes.
5. La Différence entre Deepfake et Cheapfake
Contrairement aux deepfakes, qui utilisent l’intelligence artificielle pour créer des contenus hyper-réalistes, les cheapfakes, également appelés shallow fakes, modifient les vidéos de manière plus rudimentaire. En effet, ces dernières sont souvent altérées en ralentissant ou en accélérant les images.
Un exemple notable est une vidéo de mai 2019. En effet, cette vidéo montrait Nancy Pelosi, présidente de la Chambre des représentants des États-Unis, semblant ivre. Ensuite, cette vidéo a été diffusée par des membres du Parti républicain et le président Donald Trump. En réalité, la vidéo avait simplement été ralentie pour donner cette impression. Une enquête du Washington Post a révélé la manipulation, soulignant l’impact potentiel des cheapfakes dans les batailles politiques.
En conclusion, les deepfakes, issus de décennies de recherche en intelligence artificielle, représentent une avancée technologique majeure, mais aussi un défi en matière de désinformation et de sécurité. Comprendre leur origine et leur fonctionnement est essentiel pour naviguer dans un monde dans lequel les images et les vidéos peuvent être manipulées avec une précision inquiétante.
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