Cet algorithme effrayant va devenir une arme de propagande redoutable

Utilisant la méthode dite des « réseaux génératifs antagonistes », qui permet d’appliquer le style d’un contenu vidéo à un autre, cet algorithme effrayant est capable de faire parler Barack Obama comme Donald Trump. Il pourrait devenir dans le futur une arme de propagande redoutable.

Quand Barack Obama s’exprime comme Donald Trump

Il y a tout juste trois ans, l’algorithme vidéo Face2Face faisait sensation en permettant de faire dire à une personnalité des propos qu’elle n’avait jamais tenus. Pour obtenir ce résultat confondant, celui-ci modifiait en temps réel les mouvements de la bouche et des lèvres de la personne sur la séquence vidéo. Récemment, une équipe constituée de chercheurs américains est parvenue à mettre au point une technique encore plus impressionnante : faire en sorte qu’une personne apparaissant sur une séquence vidéo s’exprime et se comporte de la même manière qu’une autre, et cela de façon parfaitement synchronisée.

Ainsi, les chercheurs ont réussi à faire en sorte que Barack Obama s’exprime comme Martin Luther King (et inversement), et ont ensuite fait de même avec l’ex-président des États-Unis et son successeur Donald Trump. En se rendant sur le site de l’équipe en charge de cette prouesse, il est d’ailleurs possible de découvrir d’autres exemples impressionnants des possibilités offertes par ce puissant algorithme : un coucher de soleil se transformant en lever, la course des nuages s’accélérant pour donner l’illusion qu’il y avait beaucoup de vent… rien ne semble impossible.

Un procédé révolutionnaire

Inventée en 2014, la méthode GAN, jusqu’alors employée pour obtenir ce genre de résultats, consiste à faire interagir deux algorithmes : le premier, appelé générateur, va essayer de créer un contenu (image, vidéo ou son) semblable au contenu que le second, appelé discriminateur, a appris à reconnaître. Tant que le générateur ne propose pas un résultat crédible à même de tromper la vigilance du discriminateur, il continue à améliorer son rendu, en se basant non plus sur une base de données, comme c’était le cas auparavant, mais sur les retours du discriminateur.

Les chercheurs américains se sont basés sur ce procédé afin d’en proposer une variante encore plus impressionnante, connue sous le nom de Recycle-GAN, capable de fournir un mimétisme de rythme et de mouvement d’une image à l’autre encore plus sidérant. Si ces illusions confondantes font craindre à certains scientifiques la possibilité qu’elles soient exploitées à des fins douteuses et puissent déboucher sur toutes sortes de manipulations visuelles, ces derniers reconnaissent également qu’elles pourraient avoir de nombreuses applications intéressantes dans le domaine du graphisme ou de la réalité virtuelle.

Il serait ainsi théoriquement possible de faire passer un paysage du jour à la nuit ou du noir et blanc à la couleur, et ce procédé pourrait également permettre à l’IA équipant les systèmes de conduite autonome de mieux identifier les environnements que le véhicule serait amené à traverser.


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