Deepfake : définition claire et risques expliqués

Infographie expliquant la définition du deepfake : une technique dIA pour imiter un visage ou une voix, ses usages positifs et négatifs, son fonctionnement et comment le repérer.

Un deepfake est une technique basée sur l’ intelligence artificielle qui sert à créer ou modifier une image, une vidéo ou un enregistrement audio pour imiter de façon très réaliste le visage ou la voix d’une personne.

Comment fonctionne un deepfake

Un deepfake s’appuie sur des réseaux de neurones entraînés à partir de nombreux exemples (photos, vidéos, extraits audio). L’IA apprend à reproduire :

  • les traits du visage
  • les expressions
  • les mouvements
  • la voix et l’intonation (pour l’audio)

Ensuite, le modèle peut superposer ou remplacer l’identité d’une personne par une autre dans un contenu numérique.

À quoi servent les deepfakes

Les deepfakes peuvent être utilisés pour :

  • le cinéma et les effets spéciaux
  • la publicité et les contenus créatifs
  • la formation et la simulation

Ils peuvent aussi être détournés pour :

  • la désinformation
  • l’ arnaque (fraude au président, usurpation d’identité, faux appels)
  • l’atteinte à la réputation ou à la vie privée

Comment repérer un deepfake

Même si la qualité progresse, certains indices peuvent aider :

  • mouvements du visage peu naturels (clignements, lèvres)
  • éclairage et ombres incohérents
  • voix trop lisse ou rythme étrange
  • artefacts visuels (contours, peau, arrière-plan)

Pour vérifier, comparez avec une source fiable, cherchez l’origine du fichier et, si possible, utilisez des outils de détection.

À retenir

Un deepfake est un contenu manipulé par IA qui imite une personne de manière convaincante. Il peut être utile dans un cadre créatif, mais il demande de la vigilance car il peut aussi servir à tromper.

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Questions fréquentes

Qu’est-ce qu’un « deepfake » et en quoi cela perturbe-t-il une recherche par reconnaissance faciale ?

Un deepfake est un contenu (photo/vidéo) généré ou modifié par IA pour faire croire qu’un visage appartient à une autre personne ou qu’une personne a dit/fait quelque chose. Pour un moteur de recherche par reconnaissance faciale, cela peut créer des correspondances trompeuses : soit le deepfake « matche » avec des images de la personne imitée (risque de fausse attribution), soit il ne matche avec rien de fiable (fausse impression d’absence de traces), car le visage est artificiellement altéré (texture, proportions, éclairage, artefacts).

Un deepfake peut-il « faire accuser la mauvaise personne » via un moteur de recherche facial ?

Oui. Si un deepfake est construit à partir du visage d’une personne A mais contextualisé comme s’il s’agissait d’une personne B, la recherche faciale peut renvoyer des occurrences d’A et donner l’illusion que B est impliquée. Pour limiter ce risque, il faut recouper avec des éléments non biométriques (date de publication, source originale, contexte, métadonnées disponibles, cohérence des vêtements/décor) et éviter de conclure à une identité ou à une responsabilité uniquement sur la base d’un « match » de visage.

Quels indices concrets peuvent suggérer qu’une image retrouvée par recherche faciale est un deepfake (ou fortement générée/altérée) ?

Des signaux fréquents incluent : incohérences de peau (lissage excessif, texture « cireuse »), contours du visage instables (oreilles/cheveux/bords), yeux ou reflets incohérents, dents ou lunettes déformées, ombres/éclairage incompatibles avec l’arrière-plan, mains ou accessoires irréalistes, et artefacts de compression localisés sur le visage. L’absence de source primaire (seulement des reposts, captures, agrégateurs) est aussi un indicateur important.

Comment utiliser un moteur de recherche facial de manière utile quand on soupçonne une vidéo deepfake (plutôt qu’une photo) ?

L’approche la plus fiable consiste à extraire plusieurs captures d’écran nettes de moments différents (face de face, léger profil, bonne lumière), puis à lancer plusieurs recherches séparées. Comparez si les résultats convergent vers les mêmes sources, et privilégiez les pages les plus anciennes/primaires (première apparition). Une divergence forte entre captures (résultats totalement différents) peut indiquer un visage instable typique d’une génération/altération.

FaceCheck.ID peut-il aider dans un cas de deepfake, et quelles vérifications supplémentaires faut-il faire ?

FaceCheck.ID (comme d’autres moteurs de recherche faciale) peut aider à retrouver des occurrences du visage utilisé (la personne imitée) ou à repérer des reposts du même visuel sur différents sites. Cependant, cela ne « prouve » pas qu’une personne est l’auteur du deepfake ni que la scène est réelle. Avant d’agir, vérifiez : (1) si les résultats pointent vers des sources primaires plutôt que des miroirs, (2) si plusieurs images/captures mènent aux mêmes pages, (3) si le contexte (date, lieu, narration) est cohérent, et (4) si vous pouvez obtenir l’URL d’origine et des preuves d’apparition (horodatage, captures, en-têtes, archivage) pour un signalement.

Christian Hidayat est un contributeur dévoué au blog de FaceCheck et est passionné par la promotion de la mission de FaceCheck de créer un Internet plus sûr pour tous.

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Un deepfake est un contenu numérique manipulé grâce à l’intelligence artificielle pour imiter de façon réaliste l’apparence ou la voix d’une personne.