Les médias synthétiques désignent le contenu numérique (images, vidéos, audio ou texte) créé ou manipulé artificiellement à l'aide de technologies d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique, plutôt que d'être enregistré à partir d'événements du monde réel.
Cela inclut les deepfakes, les œuvres d'art générées par l'IA, les voix synthétiques et les images générées par ordinateur.
Un formulaire simple serait d'utiliser un filtre photo qui vieillit votre visage ou qui permet d'échanger votre sexe sur les applications de réseaux sociaux. Parmi les exemples les plus complexes, citons les outils d'intelligence artificielle tels que DALL-E qui peuvent créer de toutes nouvelles images à partir de descriptions textuelles, ou la technologie deepfake comme AKOOL qui peut donner l'impression qu'une personnalité publique dit quelque chose qu'elle n'a jamais dit.
La vérité combat l'artifice alors que les médias synthétiques remodèlent notre monde. Les créateurs créent des outils d'IA pour générer de fausses images, vidéos et voix. Les critiques craignent la tromperie, tandis que les artistes voient la libération.
Le marché exige de l'innovation, mais la société a soif d'authenticité. Les équipes s'affrontent pour des raisons éthiques, tandis que les créateurs individuels se sentent obligés de suivre le rythme. Qui contrôle ces outils ? À quel moment la créativité devient-elle manipulation ?
Dans cet article, nous allons tout couvrir.
Comment fonctionnent les médias synthétiques
Les médias synthétiques utilisent des algorithmes d'IA avancés, tels que l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux, pour analyser de grandes quantités de données et générer de nouveaux contenus en fonction des modèles et des caractéristiques de l'entrée d'origine.
Le processus comprend généralement les étapes suivantes :
- Collecte de données : De grands ensembles de données contenant des images, des vidéos, du son ou du texte sont collectés pour entraîner les modèles d'IA.
- Traitement des données : Les données collectées sont nettoyées, formatées et étiquetées pour garantir des performances optimales pendant le processus d'entraînement.
- Modèle de formation : Les algorithmes d'IA sont exposés aux données prétraitées afin d'apprendre et de reconnaître des modèles, des styles et des fonctionnalités spécifiques au type de contenu.
- Génération de contenu : Une fois entraînés, les modèles d'IA peuvent générer de nouveaux contenus en combinant et en manipulant les modèles et caractéristiques appris. Cela peut impliquer la création d'un contenu entièrement nouveau ou la modification d'un contenu existant.
- Raffinement et optimisation : Le contenu généré est affiné et optimisé en fonction des commentaires des utilisateurs, des entrées de données supplémentaires et des objectifs ou contraintes spécifiques.
Les médias non synthétiques sont des contenus capturés directement à partir de la réalité, comme une photo prise avec votre téléphone ou une vidéo enregistrée lors d'un événement. Les médias synthétiques sont créés ou manipulés artificiellement à l'aide de l'IA et de l'apprentissage automatique, mais sur la base de données de modèles provenant de supports non synthétiques.
Voici des exemples de supports synthétiques :
Voici quelques exemples de réussite concrets :
Comment les médias synthétiques se connectent aux deepfakes
L'une des applications modernes les plus connues des supports synthétiques est technologie deepfake. Les Deepfakes utilisent des techniques avancées d'IA pour créer des vidéos convaincantes de personnes disant ou faisant des choses qu'elles n'ont jamais dites ou faites.
Le processus consiste à entraîner un modèle d'IA sur un vaste ensemble de données d'images ou de vidéos d'une personne spécifique, afin de lui permettre d'apprendre et de reproduire les traits, les expressions et les mouvements de son visage avec un haut degré de précision.
Aujourd'hui, ils s'appellent Avatars d'IA plus souvent.
À créer un deepfake, le visage de la personne cible est extrait des données d'entraînement à l'aide de techniques de vision par ordinateur. Les visages extraits sont ensuite alignés et codés dans une représentation compacte qui capture les caractéristiques essentielles de l'apparence de la personne.
Les traits faciaux codés sont superposés à une vidéo de destination, remplaçant le visage de la personne d'origine par le visage de la personne cible. Des techniques de mélange complexes garantissent un résultat final de premier ordre.
Les deepfakes ont attiré l'attention ces dernières années en raison d'utilisations abusives, telles que la diffusion de désinformations, la fraude ou le harcèlement d'individus. En 2024, la plus grande utilisation abusive de deepfake concernait les images de Taylor Swift.
Alors que la technologie qui sous-tend les deepfakes continue de s'améliorer, il devient de plus en plus difficile pour les spectateurs de faire la distinction entre un contenu authentique et un contenu fabriqué.
Dans le même temps, les deepfakes peuvent également être utilisés à des fins positives, telles que la création de contenu divertissant, l'amélioration des expériences éducatives ou même l'aide à la recherche médicale.
Types de supports synthétiques
Les médias synthétiques couvrent un large éventail de contenus générés par l'IA, notamment du texte, du son, des vidéos et des images. Voyons la liste jusqu'à présent :
- Médias synthétiques textuels
Les médias synthétiques basés sur du texte impliquent l'utilisation d'algorithmes d'IA, tels que le GPT (Generative Pre-trained Transformer), pour générer un texte semblable à celui d'un humain. Ces algorithmes sont entraînés sur de grandes quantités de données textuelles afin de comprendre et de reproduire des modèles, des styles et une sémantique. Les cas d'utilisation des médias synthétiques textuels sont les suivants :
- Chatbots et assistants virtuels alimentés par l'IA
- Création automatique de contenu pour les articles de presse, les descriptions de produits et les publications sur les réseaux sociaux
- Traduction linguistique et résumé
Les principales applications positives des médias synthétiques à base de texte sont les suivantes :
- Aider les personnes handicapées à écrire en les aidant à exprimer leurs pensées plus couramment grâce à la complétion et à l'affinement du texte grâce à l'IA
- Traduction et localisation rapides du contenu dans toutes les langues tout en préservant un texte naturel
- Aider les étudiants et les chercheurs à réfléchir à des idées et à générer les premières ébauches pour surmonter le blocage de l'écriture
Médias synthétiques basés sur l'audio Les médias synthétiques basés sur l'audio sont un terme désignant la génération ou la manipulation de la parole et d'autres sons à l'aide de l'IA. En s'entraînant sur de grands ensembles de données de parole humaine et d'enregistrements audio, les modèles d'IA peuvent créer un contenu audio réaliste et convaincant. Voici quelques exemples de médias synthétiques basés sur l'audio :
- Systèmes de synthèse vocale qui génèrent une parole semblable à celle d'un humain à partir de texte écrit
- Clonage vocal et des deepfakes vocaux pour reproduire la voix d'une personne
- Musique et effets sonores générés par l'IA
Les principales applications positives des médias synthétiques basés sur l'audio sont les suivantes :
- Permet la production efficace de livres audio et de contenus éducatifs dans plusieurs langues sans réenregistrement
- Aide les entreprises à créer des voix cohérentes en matière de service client dans différentes langues et plateformes
Médias synthétiques basés sur la vidéoLes médias synthétiques basés sur la vidéo impliquent la création et la manipulation de contenu vidéo à l'aide d'algorithmes d'IA. Ce type de média synthétique a attiré beaucoup d'attention en raison de l'essor des deepfakes, qui sont des vidéos très réalistes qui montrent des personnes disant ou faisant des choses qu'elles n'ont jamais dites ou faites. Les autres applications des médias synthétiques basés sur la vidéo incluent :
- Avatars virtuels et des humains numériques pour le divertissement, l'éducation et le service client
- Synthèse vidéo et animation, qui permettent la création de contenu vidéo réaliste sans avoir besoin d'acteurs physiques ou de décors
- Amélioration et restauration de vidéos, amélioration de la qualité des séquences vidéo existantes
Les principales applications positives des médias synthétiques basés sur la vidéo sont les suivantes :
- Contenu pédagogique présentant des événements historiques ou des concepts scientifiques impossibles à filmer
- Génération numérique de scènes d'arrière-plan et d'effets spéciaux pour les films afin de réduire les coûts
- Vidéos de formation accessibles en plusieurs langues en synchronisant les mouvements des lèvres avec la traduction audio
Médias synthétiques basés sur l'image
Les médias synthétiques basés sur l'image se concentrent sur la génération, la manipulation et l'amélioration d'images à l'aide d'algorithmes d'IA. En s'entraînant sur de grands ensembles de données d'images, les modèles d'IA peuvent créer des images très réalistes et détaillées qui imitent le contenu du monde réel. Voici quelques exemples de médias synthétiques basés sur l'image :
- Art et designs générés par l'IA, tels que ceux créés par DALL-E, Midjourney ou Stable Diffusion
- Des images synthétiques de personnes, d'objets et de scènes qui ne peuvent être distinguées de vraies photographies
- Manipulation et édition d'images, telles que la suppression d'objets, la modification de l'arrière-plan ou l'ajustement des traits du visage
Les principales applications positives des médias synthétiques basés sur l'image sont les suivantes :
- Aide les architectes et les concepteurs à visualiser les projets avant la construction en générant des rendus photoréalistes
- Permet aux artistes de prototyper rapidement différents concepts créatifs avant de passer à l'œuvre finale
- Aide les forces de l'ordre à vieillir les photos de personnes disparues ou à générer des composites suspects à partir de descriptions
Médias synthétiques et non synthétiques : voici les différences
La distinction entre le contenu authentique et le contenu généré par l'IA devient de plus en plus importante. Expliquons donc les différences.
Création de contenu
Médias synthétiques :
- Systèmes d'IA sophistiqués
- Production d'images et de vidéos sans matériel source
- Utilisation de modèles de PNL pour recréer du matériel du monde réel
Médias traditionnels :
- Images brutes provenant de caméras et de smartphones
- Photographies inédites
- Enregistrements audio naturels
- Contenu diffusé en direct
Ces formats conservent leur intégrité d'origine tout au long du processus de création, ce qui les rend précieux en termes de documentation et d'authenticité.
Applications pratiques
Médias synthétiques :
- Projets créatifs
- Divertissement
- Campagnes de marketing
- Expériences virtuelles
Médias traditionnels :
- Journalisme et documentation
- Preuve légale
- Communications d'entreprise
- Matériel pédagogique
Avantages des médias synthétiques
Explorons certains des principaux avantages des médias synthétiques :
Création de contenu plus rapide
Les médias synthétiques permettent de créer rapidement et à moindre coût du contenu de haute qualité. Grâce aux algorithmes d'IA permettant de générer du texte, du son, de la vidéo et des images, les entreprises et les particuliers peuvent économiser du temps et des ressources par rapport aux méthodes de production de contenu traditionnelles.
Cela est particulièrement utile pour les secteurs tels que la publicité, le marketing et le divertissement, où la demande de contenu frais et engageant est constante.
Accessibilité et localisation
Les médias synthétiques peuvent contribuer à rendre le contenu plus accessible à un public plus large. Les systèmes de synthèse vocale et les sous-titres générés par l'IA peuvent aider les personnes malvoyantes ou malentendantes, tandis que la traduction linguistique basée sur l'IA peut aider les entreprises à atteindre plus efficacement un public mondial.
De plus, les supports synthétiques peuvent être utilisés pour créer du contenu localisé, en s'adaptant à différentes langues, cultures et préférences.
Formation à des scénarios sans risque
Les étudiants en médecine peuvent s'entraîner à diagnostiquer des maladies rares à l'aide d'images générées par l'IA de symptômes qui seraient difficiles à documenter chez de vrais patients.
Par exemple, un hôpital universitaire pourrait générer des milliers de variations de présentations de mélanome selon les différents types et stades de peau, afin que les étudiants puissent développer des compétences en reconnaissance des formes sans attendre des années avant de rencontrer naturellement ces cas.
De même, les équipes d'intervention d'urgence peuvent s'entraîner à l'aide de vidéos synthétiques de scénarios de catastrophes qui seraient dangereux ou impossibles à filmer, comme des simulations réalistes d'accidents nucléaires ou divers types d'effondrements structurels.
Inconvénients des médias synthétiques
Bien que les médias synthétiques présentent de nombreux avantages, il est tout aussi important de reconnaître et de prendre en compte les inconvénients et les risques potentiels associés à cette technologie.
À mesure que les médias synthétiques se généralisent, nous devons prendre en compte les implications éthiques, sociales et juridiques de leur utilisation.
Diffusion de désinformation et de fausses nouvelles
L'un des risques les plus importants associés aux médias synthétiques est leur capacité à diffuser de la désinformation et de fausses nouvelles.
À mesure que le contenu généré par l'IA devient plus réaliste et difficile à distinguer du contenu authentique, il peut être utilisé pour créer et diffuser des informations trompeuses ou fausses.
Cela peut avoir de graves conséquences, notamment influencer l'opinion publique, saper la confiance dans les médias et les institutions, ou même inciter à la violence.
Problèmes de confidentialité et de sécurité
Les médias synthétiques soulèvent d'importantes préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité, notamment en ce qui concerne l'utilisation des données personnelles.
Les algorithmes d'IA nécessitent de grandes quantités de données pour créer un contenu synthétique réaliste, et ces données peuvent inclure des informations personnelles, telles que des images, des enregistrements vocaux ou des données biométriques.
Si ces données ne sont pas correctement sécurisées ou si les individus ne donnent pas leur consentement explicite pour leur utilisation, cela peut entraîner des violations de la vie privée et une utilisation abusive potentielle.
L'avenir des médias synthétiques
Les données du marché montrent que les médias synthétiques exploseront d'ici 2030. La génération d'IA en temps réel correspondra à la qualité créée par l'homme, car les nouveaux systèmes combineront simultanément le texte, la voix et la vidéo.
D'ici 2027, nous prévoyons que 90 % du contenu en ligne contiendra des éléments synthétiques, et les géants de la technologie élaborent déjà des outils de détection et des cadres de sécurité. Les systèmes d'authentification et les filigranes deviendront la norme.
Des plateformes de « réalité synthétique » apparaîtront où les utilisateurs interagiront de manière fluide avec des environnements et des personnages générés par l'IA.
Il est clair que les médias synthétiques ont des implications positives s'ils sont utilisés correctement, et la création de contenu de qualité n'a jamais été aussi simple.
Des solutions telles que La photo parlante d'AKOOL permettent aux utilisateurs de donner vie à des images fixes en animant les expressions faciales et les mouvements des lèvres. Avec Échange de visages les utilisateurs peuvent échanger facilement des visages dans des vidéos ou des images.
Si vous avez trouvé les cas d'utilisation et les exemples ci-dessus intéressants, essayez notre Face Swap, Talking Photo, Avatar parlant, ou Avatar en streaming des outils pour explorer les images synthétiques et les deepfake par vous-même.
