Le deepfake est une invention qui existe grâce à la combinaison entre big data, informatique et mathématiques. Aujourd’hui, revenons dessus et tâchons de comprendre comment cela fonctionne.
Qu’est ce qu’un deepfake ?
Appelé aussi en français hypertrucage, le deepfake consiste à utiliser l’intelligence artificielle pour superposer des fichiers audio et vidéo sur des vidéos. Le préfixe de deepfake, deep vient de deep learning, ou en français, apprentissage profond, et de fake, faux. Si vous n’êtes pas familiers avec les anglicismes utilisés dans le domaine de la data, je vous conseille de lire notre article à ce propos.
Les GAN
Ils n’ont aucun lien avec la compagnie d’assurance. Les GAN (Generative Adversarial Networks) ou réseaux adverses génératifs sont une classe d’algorithmes de Deep Learning. Les GAN ont été inventés par le chercheur Ian Goodfellow.
Le principe
Deux réseaux de neurone sont en compétition. L’un envoie des objets, l’autre essaie de prédire si ces objets sont réels ou non. Les objets peuvent être des images, des sons audio ou encore des vidéos. Et on peut imaginer beaucoup plus de choses plus ou moins complexes : un roman, un morceau de rock….
On envoie au discriminateur des objets et celui-ci doit deviner si ce sont ou non des faux. Lorsqu’il se trompe, on apporte au discriminateur cette information sur laquelle il va apprendre. Le discriminateur va alors devenir de plus en plus précis dans sa détermination. On a montré au discriminateur des images réelles pour qu’il puisse s’entrainer à les reconnaitre.
Le générateur envoie des objets fakes au discriminateur. Son but est de le tromper. Il obtient alors l’information de s’il a trompé ou non le discriminateur et va donc s’améliorer en devenant de plus en plus précis. Les images du générateur seront alors quasi indiscernables des vraies images.
Quelques exemples
thispersondoesnotexist.com fournit des images de personnes qui n’existent pas dans la vraie vie, générée automatiquement via un GAN :
Et le même auteur a fait ceci avec des chats :
Impressionnant n’est-ce-pas ? Difficile à croire mais ces images ont bien été générées automatiquement via un ordinateur.
Transformer un dessin en une oeuvre de Picasso ? Facile pour les GAN :
Retour au Deepfake
Lien entre Deepfake et GAN
Le rapport entre DeepFake et GAN ? Je pense que vous l’avez compris : Les DeepFakes s’appuient en grande partie sur les GAN pour apprendre à rendre réaliste ce mélange entre images, audio et vidéos entre différentes sources.
Encore des exemples
Le compte instagram iamdeepfaker s’amuse à créer des Deepfakes à partir de photos de star qu’il appose sur sa tête.
Donald Trump dans Breaking Bad ? Et voilà :
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