Deepfake : De la désinformation à l’hyper-personnalisation

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Titre de la conférence
Deepfake : De la désinformation à l’hyper-personnalisation
Conférencier
Vincent Bergeron
Date de la conférence
29 October 2021
Résumé
L’hypertrucage (mieux connu sous Deepfake), est une technologie de synthèse audiovisuelle basée sur l’intelligence artificielle qui révolutionne déjà la création de contenu et permettra d’affecter grandement plusieurs industries au cours des prochaines années, dont celle des médias et du divertissement. Ceci dit, elle peut également être utilisée à des fins de désinformation et aux fins de causer des dommages importants. La présentation visera à faire un tour d’horizon de cette technologie et de ses impacts aussi prometteurs que préoccupants, en touchant notamment aux questions juridiques et de propriété intellectuelle.
concepts et mots-clés reliés
Intelligence artificielle
Deep fake
Citation tirée de la conférence
« Les deep fakes sont des contenus audio ou vidéo de synthèse qui vont avoir été modifiés en utilisant différentes techniques d'apprentissage profond, le fameux deeplearning en terme d'intelligence artificielle, pour créer des vidéos qui ont l'apparence d'être véridiques ou qui souvent auront été créés dans l'intention de tromper le public. »
« Dans les faits, il y a un déséquilibre total entre le perfectionnement des sytèmes pour créer les deepfakes versus ceux pour les détecter. [...] Sur certains panels où j'étais avec des experts techniques en recherche universitaire sur les algorithmes, on nous disait : même nous, qui sommes des experts du domaine, chacun d'entre nous on pourrait être trompé n'importe quand par un vidéo en pensant que c'est un original alors que c'est une contrefaçon. Donc même les experts peuvent se faire berner facilement. »
« D'un autre côté, l'effet pervers que tout ça va avoir c'est que si on commence à douter le la véracité de chaque vidéo qui nous est présenté, ce que ça crée c'est une certaine apathie de la réalité où finalement on doute absolument de tout et il n'y a plus rien pour nous qui est vrai ».
« Ici, on est dans une juridiction où pour avoir une protection de droit d'auteur sur le fichier vidéo, sur l'œuvre cinématographique, sur le fichier audio, en ce moment on a besoin d'un humain. Donc on est vraiment sur un droit d'auteur qui est basé sur l'auteur humain comme personne de qui émane la création. Dans beaucoup de juridictions c'est le cas également. Mais qu'en est-il dans ce cas-ci où c'est un algorithme qui va générer le fichier? Est-ce qu'on est face à une œuvre originale? Est-ce qu'on peut réclamer une protection de droit d'auteur sur cet amalgame-là qui va être fait? [...] À partir du moment où par exemple un humain va choisir le contexte, va choisir la mise en scène, va choisir les données qui vont être intégrées ensuite et traitées par l'algorithme, il y a quand même une certaine sélection de la mise en scène du côté artistique. Donc, le fichier résultant dans la majorité des cas pourra être protégé par le droit d'auteur et donc faire l'objet de licences ou autres. Ensuite, est-ce que ça ça a été fait par ailleurs en violation des droits d'un tiers? Souvent oui, aussi. Donc vous voyez que le niveau de questions sous-jacentes explose quand on commence à se creuse la tête sur le droit d'auteur. »
« Depuis février 2020, il y a certaines compétitions qui ont été mises en place à l'internationale [...] pour que les programmeurs et les meilleurs développeurs à travers le monde développent des solutions de détection des deepfakes parce que justement c'est tellement un problème en ce moment les détecter. [...] Ils sont partis dans le cadre de ces concours-là de données publiques, [...] donc qui étaient déjà accessibles publiquement, qui avaient certains autres éléments de validation tiers pour aller valider qu'il s'agissait de l'original. Ils ont réussi à avoir des taux de détection qui étaient un petit peu supérieur à 80%, donc quand même près de 20% du contenu qui est passé complètement sous le radar des meilleurs joueurs sur la planète. Dans le cas où on a pris des données privées, c'est-à-dire : « voici un jeu de données que vous n'avez peut-être jamais vu avant, donc difficile à valider avec des sources tierces, allez-y avec vos outils pour essayer d'avoir la meilleure détection possible », on est à peine au-dessus de 60% de détection. [...] Presque 40% du contenu contrefait, totalement, faux, est impossible à détecter par les meilleurs joueurs de la planète. »
URL de la capsule de la conférence
https://youtu.be/k06RmAgZzIM

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