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Faux-semblant

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Deepfake technology, a rapidly progressing field, specializes in generating forged yet extremely convincing images, videos, or audio clips. With its roots tracing back to the 19th-century photo alteration, the technology took a significant leap forward in the vidéo numérique^[1] era of the 1990s. Through the application of techniques such as Generative Adversarial Networks (GANs), deepfakes have reached an unprecedented level of realism. Yet, they come with their share of disputes, including ethical concerns, particularly in the realm of pornography, and the risk of being utilized for spreading désinformation^[2], leading to discussions about regulatory measures. Despite the controversies, deepfakes have found commendable uses in sectors like entertainment, where they’re employed for visual effects and de-ageing roles, and in corporate training, where they enable the creation of customized videos. However, as the evolution of deepfakes persists, the dialogue about their societal influence and the potential for exploitation remains ongoing.

Définitions des termes

1. ↑ vidéo numérique. Le sujet principal de ce passage, la vidéo numérique, est une méthode d'enregistrement numérique qui utilise un signal numérique au lieu d'un signal vidéo analogique. Cette technologie a vu le jour lorsque des capteurs d'image MOS ont été incorporés dans les caméras vidéo numériques. Depuis sa création, elle a évolué de manière significative, marquée par la création du premier capteur d'image à semi-conducteur, le CCD, et par la transition de l'industrie du divertissement vers l'imagerie numérique. À l'heure actuelle, la vidéo numérique est largement utilisée dans divers secteurs, tels que le divertissement, l'éducation et la recherche. Elle est également utilisée dans diverses applications telles que la surveillance, le stockage et le contrôle des signes vitaux dans l'industrie des soins de santé. L'une des caractéristiques de la vidéo numérique est sa capacité à être dupliquée et distribuée sans effort et sans perte de qualité. Elle offre également diverses possibilités de stockage, notamment les disques Blu-ray, les dispositifs de stockage de données et la diffusion en continu sur l'internet. Ses éléments techniques comprennent l'utilisation de la bande passante pour les vidéos en direct et l'utilisation du stockage pour les vidéos enregistrées, la compression réduisant considérablement l'utilisation des données. Il existe également des formats vidéo distincts pour les consommateurs et les professionnels. La résolution la plus élevée de la vidéo numérique présentée jusqu'à présent est de 132,7 mégapixels.

2. ↑ désinformation. La désinformation, terme qui trouve ses racines dans la famille des langues proto-indo-européennes, est la propagation délibérée de données inexactes ou trompeuses, généralement à des fins de manipulation politique ou socioculturelle. Cette pratique a pris de l'ampleur dans les années 1980 et a fait l'objet de recherches approfondies visant à décrypter ses origines, ses techniques et ses effets. La désinformation est fréquemment employée dans des stratégies trompeuses sur les plateformes sociales et se distingue de la désinformation et de la malinformation. Elle est répandue dans les contextes politiques, ce qui a souvent pour effet d'embrouiller les citoyens et de décourager leur participation. La désinformation a des conséquences mondiales et est utilisée par les gouvernements, les ONG et les entreprises internationales. Elle constitue une menace pour l'intégrité des élections et peut être à l'origine de fractures sociétales. Des entités telles que l'OTAN et l'UE ont mis en œuvre diverses stratégies pour s'attaquer à ce problème. L'exploration de la désinformation englobe également les aspects éthiques et son application dans la guerre. Malgré ces initiatives, la désinformation reste un problème persistant en raison de son omniprésence et de la difficulté à évaluer son impact réel.

Faux-semblant (Wikipedia)

It has been suggested that this article be fusionné avec Synthetic media. (Discuter) Proposed since January 2024.

Deepfakes (portmanteau de "apprentissage profond" and "fake") are synthetic media that have been digitally manipulated to replace one person's likeness convincingly with that of another. It can also refer to computer-generated images of human subjects that do not exist in real life. While the act of creating fake content is not new, deepfakes leverage tools and techniques from apprentissage automatique et intelligence artificielle, y compris facial recognition algorithms and artificial neural networks tels que variational autoencoders (VAEs) and generative adversarial networks (GANs). In turn the field of image forensics develops techniques to detect manipulated images.

Deepfakes have garnered widespread attention for their potential use in creating child sexual abuse material, celebrity pornographic videos, revenge porn, fake news, canulars, bullyinget financial fraud. The spreading of disinformation and hate speech through deepfakes has a potential to undermine core functions and norms of democratic systems by interfering with people's ability to participate in decisions that affect them, determine collective agendas and express political will through informed decision-making. This has elicited responses from both industry and government to detect and limit their use.

From traditional divertissement à jeux, deepfake technology has evolved to be increasingly convincing and available to the public, allowing the disruption of the entertainment and médias industries.