98 secondes.
C'est tout ce qu'il faut en 2025 pour cloner la voix d'une personne, créer une vidéo "deepfake" convaincante et vider le compte bancaire d'une entreprise.
La technologie Deepfake était autrefois l'apanage des studios hollywoodiens et nécessitait des mois de travail ; aujourd'hui, elle est plus rapide que notre pause-café du matin.
En 2025, la technologie deepfake a franchi une étape terrifiante.
Plus de 8 millions de fichiers multimédias synthétiques circulent aujourd'hui en ligne, alors qu'elles n'étaient que 500 000 il y a deux ans.
Et ne parlons même pas des conséquences financières.
Les entreprises perdent en moyenne $500 000 par incident de deepfakeLa fraude liée à l'IA devrait atteindre coûteront aux entreprises américaines $40 milliards d'euros d'ici 2027.
Encore plus alarmant... les évaluateurs humains ne peuvent détecter que les vidéos de haute qualité issues de la technologie deepfake. 24.5% de l'heure.
Cela signifie que 3/4 des faux passent inaperçus.
Bienvenue en 2025. Aujourd'hui, la technologie deepfake est devenue l'arme la plus sophistiquée de la cybercriminalité.
Dans ce blog, nous expliquons comment fonctionne la technologie du deepfake, les nouveaux formats qui émergeront en 2025 et pourquoi les méthodes de détection traditionnelles ne suffisent plus.
Vous verrez également comment les systèmes de défense alimentés par l'IA aident les organisations à riposter, et bien plus encore.
Commençons.
Principaux enseignements
- Les "deepfakes" ont commencé comme un divertissement inoffensif sur Reddit, mais sont devenus des outils d'escroquerie à grande échelle, de manipulation politique et de fraude d'entreprise.
- Les formats actuels de la technologie deepfake comprennent l'échange de visages, le clonage de voix, la synchronisation des lèvres et la reconstitution de corps entiers.
- Les formats émergents comprennent la falsification de documents générée par l'IA et l'usurpation de données biométriques pour contourner les systèmes de vérification de l'identité et de la voix.
- La technologie Deepfake peut être utilisée pour la fraude financière, l'usurpation d'identité de dirigeants, la désinformation politique et l'extorsion personnelle.
- Les méthodes traditionnelles de détection des "deepfakes", telles que le repérage manuel ou les outils médico-légaux, ne sont plus efficaces contre les "deepfakes" modernes en temps réel.
- Seuls les systèmes adaptatifs et alimentés par l'IA comme TruthScan peuvent détecter les deepfakes du jour zéro, en offrant une protection en temps réel pour les vidéos, l'audio et le texte.
Qu'est-ce que la technologie Deepfake ?
La technologie Deepfake consiste à créer un objet qui n'est pas réel, mais qui a l'air et l'air tout à fait réel.
Il s'agit d'images, de vidéos ou de clips audio générés par l'IA qui montrent des personnes ou des événements qui n'ont jamais eu lieu.
Cela signifie-t-il qu'il s'agit d'une méthode d'édition traditionnelle ?
Pas vraiment.
Ne vous inquiétez plus jamais de la détection de vos messages par l'IA. Undetectable AI peut vous aider :
- Faites apparaître votre écriture assistée par l'IA à l'image de l'homme.
- By-pass tous les principaux outils de détection de l'IA en un seul clic.
- Utilisation AI en toute sécurité et en toute confiance à l'école et au travail.
- Édition traditionnelle c'est ce que font les monteurs vidéo depuis des décennies. Il s'agit du découpage, de l'assemblage, de la correction des couleurs et de l'ajout manuel d'effets visuels. Il utilise des logiciels tels que Photoshop ou Premiere Pro.
- Fausses découvertes automatisent ce processus. Ils utilisent des modèles d'IA capables d'étudier des milliers d'images du visage d'une personne, puis de générer de nouveaux mouvements ou expressions réalistes qui n'ont jamais été enregistrés.
Par exemple :
Dans un deepfake, l'IA peut échanger le visage d'un acteur avec celui d'un autre, faire correspondre chaque clin d'œil et chaque expression, et même leur faire dire des mots qu'ils n'ont jamais prononcés.
Avant de nous pencher sur le fonctionnement de cette technologie de "deepfake", voyons d'où elle vient.
Le mot "deepfake" provient de la combinaison de "Apprentissage profond et "faux".
Il est apparu pour la première fois en 2017, lorsqu'un Un utilisateur de Reddit a créé une communauté pour partager des vidéos générées par l'IA.
Peu après, des outils open-source tels que DeepFaceLab, FakeApp et ZAO ont permis à presque tout le monde de créer des deepfakes réalistes en quelques minutes.
Aujourd'hui, DeepFaceLab produit à lui seul plus de 95% de toutes les vidéos truquées en ligne. Et il n'est plus nécessaire de disposer d'un ordinateur haut de gamme ou d'une expertise en matière de codage.
Il suffit d'un court clip vocal et de quelques dollars pour que n'importe qui puisse se faire passer pour une autre personne en ligne.
Passons maintenant à la question suivante : "Comment fonctionne la technologie DeepFake ?".
La technologie Deepfake repose sur deux modèles d'IA clés : les réseaux adversoriels génératifs (GAN) et les autoencodeurs variationnels (VAE).
- GANs fonctionnent comme un face-à-face numérique. Une IA (le générateur) tente de créer un faux contenu, tandis qu'une autre (le discriminateur) essaie de l'attraper. À chaque tour, les deux s'améliorent, jusqu'à ce que le faux devienne presque impossible à détecter.
- VAE, d'autre part, sont plutôt des étudiants attentifs à la réalité. Ils apprennent les motifs, l'éclairage et les détails du visage des personnes réelles en compressant et en reconstruisant les images à plusieurs reprises. Plus ils s'exercent, plus leurs visages recréés paraissent naturels.
Les VAE servent de base. Elles apprennent au système comment les visages réels se présentent, bougent et réagissent à la lumière.
Une fois cette compréhension acquise, les GAN affinent le résultat. Ils affinent les détails, adoucissent les mouvements et perfectionnent les expressions jusqu'à ce que chaque image paraisse réelle et convaincante.
Formats courants : Vidéo, audio, images et texte
La technologie Deepfake ne se limite pas aux vidéos. Elle peut exister dans presque tous les formats que nous utilisons en ligne.
L'IA peut manipuler le son, les images et même les mots écrits pour créer des versions synthétiques de la réalité.
Voyons comment chaque format est utilisé.
| Format | Description | Exemple | Sources d'information |
| Vidéo | Vidéos générées par l'IA qui mélangent de faux visuels et de faux sons par le biais de l'échange de visages ou du transfert de performances. | En 2024, des escrocs se sont fait passer pour un cadre d'Arup lors d'un appel vidéo en direct, utilisant des deepfakes pour voler $25.6M. | Source |
| Audio (clonage vocal) | L'IA clone la voix d'une personne à l'aide de courts échantillons pour lui faire dire des choses qu'elle n'a jamais dites. | En 2024, une voix clonée du PDG de LastPass a été utilisée sur WhatsApp pour escroquer un employé, dans le cadre d'une vague 680% d'attaques par imitation de voix. | Source |
| Images | Fausses images d'un seul tenant utilisées pour diffuser des informations erronées ou manipuler les marchés. | En 2023, une fausse photo de l'explosion du Pentagone est devenue virale, entraînant brièvement la chute du S&P 500. | Source |
| Texte | Fausses nouvelles, propagande ou rapports rédigés par l'IA dans le but de tromper ou de manipuler. | De faux messages politiques et de fausses analyses financières créées à l'aide d'outils d'intelligence artificielle se sont répandus en ligne. |
Le clonage vocal est le plus dangereux de tous les formats, car il est accessible et facile à créer.
La technologie des deepfakes vidéo est également menaçante, mais elle nécessite toujours des ordinateurs puissants et de longs temps de traitement.
Une fausse voix peut être créée en quelques minutes seulement, parfois à partir d'un simple clip audio de 60 secondes.
Ces voix clonées sont déjà utilisées pour des escroqueries téléphoniques, de faux appels de cadres et des fraudes dans les centres d'appel.
Mais cela ne s'arrête pas là. La technologie Deepfake évolue rapidement et deux nouveaux formats posent déjà problème.
- Falsification de documents numériques
L'IA peut désormais créer ou modifier des documents officiels tels que des passeports, des cartes d'identité et même des états financiers.
Rien qu'en 2024, les cas de falsification de documents numériques par 244%La fraude documentaire représente plus de la moitié de l'ensemble des fraudes documentaires dans le monde.
Nombre de ces attaques visent les systèmes d'identification nationaux tels que le numéro d'identification fiscale de l'Inde et la carte d'identité nationale du Pakistan.
- Usurpation de données biométriques (contournement de la procédure KYC)
Il y a ensuite l'usurpation d'identité biométrique. Il s'agit d'imitations profondes destinées à tromper les systèmes de vérification faciale ou vocale.
Pensez aux contrôles d'identité effectués lors de l'inscription dans une banque ou de l'intégration dans une entreprise.
Les attaquants utilisent désormais des visages ou des voix synthétiques pour contourner ces systèmes. attaque sautée 704% en 2023. C'est pourquoi les "Contrôles d'existence" ne suffit plus.
L'essor de la technologie Deepfake
Zoomons sur les données.
| Métrique | 2023 | Prévisions pour 2025-27 | Vue d'ensemble |
| Fichiers Deepfake en circulation | 500,000 | 8 millions d'euros | Croissance explosive 900% |
| Tentatives de fraude liées à Deepfake | Base de référence | +3,000% en glissement annuel (2023) | Exploitation organisée à grande échelle |
| Perte moyenne par incident | - | ~$500,000 | Risque financier important |
| Pertes de fraude dues à l'IA (États-Unis) | $12.3B | $40B (d'ici 2027) | 32% augmentation annuelle |
| Précision de la détection humaine | - | 24.5% | L'examen manuel n'est plus fiable |
Pour lutter contre les "deepfakes", nous avons besoin d'une technologie qui apprend aussi vite que les "fakes". Et l'un des outils de détection de Deepfake les plus fiables aujourd'hui est TruthScan.
Si vous ne le connaissez pas, il s'agit d'une plateforme de détection de deepfake en temps réel conçue pour être étendue.
Il utilise Réseaux adversoriels génératifs (GAN) et Modèles vision-langage (MVL) pour repérer les moindres incohérences dans la vidéo, l'audio et le texte.
Plusieurs tests ont montré que TruthScan atteint une précision de 98%contre environ 70% avec les anciens outils de criminalistique.
Il effectue des contrôles continus sur les canaux numériques. Cela signifie que les organisations peuvent détecter les "deepfakes" avant qu'ils ne causent des dommages, et non après.
Du divertissement et des mèmes aux menaces sérieuses
La technologie Deepfake a d'abord été un divertissement.
Comme nous l'avons mentionné plus haut, les utilisateurs de Reddit échangeaient des visages pour rire, créaient des mèmes et amélioraient des scènes de films.
Hollywood l'a même utilisé pour le désagrègement numérique et la magie de la post-production. Mais cette phase de légèreté n'a pas duré longtemps.
En 2017, le premier abus majeur est apparu. Il s'agissait d'un Pornographie non consensuelle (deepfake).
De 2018 à 2022, la technologie Deepfake est passée d'un amusement inoffensif à un outil sérieux de manipulation et de criminalité.
Parmi les premiers exemples, on peut citer le deepfake video of Gabon's president (en anglais) en 2018, ce qui a déclenché des troubles politiques.
En 2023, avec des outils puissants comme Midjourney 5.1 et DALL-E 2, la création de deepfakes est devenue facile et dangereuse.
Puis le temps est venu où ce ne sont plus seulement les personnalités publiques qui sont visées. Les gens ordinaires sont désormais confrontés à des "deepfakes" utilisés à des fins de harcèlement, de chantage et de vengeance.
De fausses vidéos ont même fait surface dans des affaires de divorce, des demandes d'emploi et des conflits internes aux entreprises.
Cas d'abus politiques et d'entreprises
La technologie Deepfake a officiellement fait son entrée dans le monde des affaires et de la politique.
Exemples d'utilisation abusive par les entreprises :
En 2024, des escrocs ont piégé des employés de l'entreprise Arup en utilisant le clonage vidéo et vocal deepfake.
Ils se sont fait passer pour des cadres supérieurs lors d'un appel vidéo en direct et ont convaincu le personnel de transférer $25,6 millions d'euros. L'escroquerie a fonctionné parce que les gens faisaient confiance au visage et à la voix familiers qui apparaissaient à l'écran.
La même année, des pirates informatiques ont pris pour cible LastPass en clonant la voix du PDG sur WhatsApp.
Ils l'ont utilisé pour faire pression sur un employé afin qu'il prenne des mesures urgentes après les heures de travail.
Ce type d'escroquerie est de plus en plus courant car les criminels peuvent facilement trouver des enregistrements publics, comme des interviews ou des discours, pour copier la voix ou le visage d'une personne.
Cela signifie que tout cadre qui apparaît en ligne peut devenir une cible.
Exemples d'abus politiques :
Le Forum économique mondial a désigné la désinformation induite par l'IA comme l'un des principaux risques mondiaux en 2024, les deepfakes étant au cœur de ce phénomène.
En août 2024, des chercheurs ont découvert la Réseau SpamouflageLe gouvernement philippin a également lancé une opération sur les réseaux sociaux qui serait liée à la Chine et qui a utilisé des "deepfakes" pour discréditer la présidente des Philippines.
Des tactiques similaires ont été observées dans le domaine de la guerre, comme les fausses vidéos de Président ukrainien Volodymyr Zelenskyy semblant se rendre.
Risques et dangers des Deepfakes
Voyons comment la technologie des "deepfakes" modifie l'idée même de ce en quoi nous pouvons avoir confiance.
- Risques pour la gouvernance et la confiance
Si tout peut être truqué, à quoi pouvons-nous faire confiance ? La technologie Deepfake a ébranlé notre confiance dans l'information numérique.
Qu'il s'agisse d'un discours d'homme politique, d'un extrait de journal télévisé ou d'une vidéo virale, la plupart des gens s'interrogent aujourd'hui, "Est-ce réel ou généré par l'IA ?"
Ce doute croissant rend plus difficile le maintien de la crédibilité des gouvernements, des journalistes et des institutions.
Comme nous l'avons vu précédemment, les "deepfakes" ont déjà été utilisés pour diffuser des informations politiques erronées et même pour imiter des fonctionnaires.
- Catastrophes financières et d'entreprises
Dans le monde de la finance, la technologie "deepfake" devient rapidement un problème qui se chiffre en milliards de dollars.
Les escrocs utilisent désormais des voix clonées, de fausses vidéos et des identités synthétiques pour tromper des employés, des investisseurs et des entreprises entières.
Nous avons vu comment les usurpations d'identité de dirigeants et les manipulations de marché peuvent ébranler de grandes entreprises. Il suffit d'un appel vidéo convaincant ou d'une voix familière qui dit ce qu'il ne faut pas.
- Vulnérabilités techniques et sociales
La technologie Deepfake est en train de briser des systèmes que l'on croyait infaillibles.
La reconnaissance faciale et la vérification vocale, autrefois considérées comme des éléments de sécurité fiables, peuvent désormais être contournées par des visages et des voix générés par l'IA.
Cela signifie que même "preuve" comme une photo ou une vidéo n'est pas automatiquement fiable.
En outre, le comportement humain accroît le risque. Les personnes âgées et les grands utilisateurs de médias sociaux sont plus enclins à croire et à partager des "deepfakes", ce qui contribue à leur propagation encore plus rapide.
Comment TruthScan protège les organisations
TruthScan est un outil de détection de deepfake qui ajoute une couche de vérification de la réalité elle-même.
En quoi cela diffère-t-il des systèmes traditionnels ?
Les systèmes traditionnels de détection de deepfake n'analysent que les images ou le son, mais TruthScan utilise une vérification multimodale.
Qu'est-ce que la vérification multimodale ?
Cela signifie qu'il effectue des vérifications croisées de la vidéo, de l'audio, du texte et des métadonnées en temps réel afin de repérer les incohérences qui échappent à l'œil humain et aux systèmes existants.
- Il valide l'authenticité de la source avant que le contenu ne soit publié ou partagé. Cela permet aux marques, aux cadres et aux institutions de ne pas amplifier à leur insu des médias manipulés.
- Il renforce la vérification de l'identité contre les tentatives de clonage vocal et d'échange de visages en détectant les empreintes digitales synthétiques invisibles à l'œil nu.
- Il protège la confiance de l'organisation en préservant la provenance du contenu, de sorte que chaque vidéo ou document vérifié comporte une chaîne d'authenticité ininterrompue.
Dans un monde où la vérité elle-même est attaquée, l'outil de détection de deepfake TruthScan détecte le faux et rétablit la confiance dans le vrai.
Comment détecter les Deepfakes : Les meilleures méthodes pour repérer les faux médias
La détection de la technologie deepfake nécessite une défense à trois niveaux, à savoir l'examen humain, l'analyse médico-légale et la détection adaptative par l'IA.
- Méthodes manuelles de détection des Deepfakes
Un évaluateur formé peut correctement identifier les faux de haute qualité seulement 24.5% de l'époque.
Les signes révélateurs traditionnels, tels que les éclairages mal adaptés, les ombres non naturelles ou les mouvements de lèvres désynchronisés, sont devenus peu fiables.
Les GAN modernes atténuent ces défauts et, une fois la vidéo compressée (comme sur les médias sociaux), ces indices mineurs disparaissent complètement.
- Approches techniques et analytiques
Cette méthode est plus fiable que l'examen manuel, mais elle a un coût de calcul élevé.
Comprenons comment ces approches fonctionnent :
Il commence par les techniques d'analyse médico-légale qui est le fondement de la détection technique des "deepfakes".
Ces outils décomposent les médias en détails microscopiques afin de déceler les incohérences invisibles pour l'homme.
Par exemple :
- L'analyse image par image dissèque les vidéos en images individuelles, ce qui permet d'identifier des motifs non naturels tels qu'un éclairage irrégulier ou des mouvements faciaux mal adaptés.
Vient ensuite Analyse du niveau d'erreur (ELA)qui inverse le processus d'édition en mettant en évidence les différences de compression des pixels. C'est un signe révélateur de manipulation.
Au fur et à mesure que nous avançons, cohérence spatio-temporelle analysent la façon dont la voix, les gestes et les expressions faciales s'alignent au fil du temps. Même un léger décalage entre le mouvement des lèvres et l'audio peut trahir une origine synthétique.
Mais si ces méthodes sont puissantes, elles sont aussi gourmandes en ressources.
Le traitement de milliers de vidéos image par image n'est pas pratique à grande échelle, surtout lorsque des millions de nouveaux fichiers multimédias sont téléchargés chaque jour.
La technologie des deepfakes évolue en raison de la façon dont elle est fabriquée. Chaque fois qu'un détecteur de deepfake s'améliore, le générateur de faux (l'"adversaire") en tire des enseignements et produit des résultats encore plus convaincants.
Ce va-et-vient constant est connu sous le nom de boucle contradictoire. Cela signifie que les systèmes statiques de détection des "deepfakes" deviennent obsolètes en l'espace de quelques mois.
La seule défense durable est une IA qui apprend en temps réel, en utilisant des réseaux neuronaux pour se mettre à jour en permanence au fur et à mesure de l'émergence de nouvelles techniques de deepfake.
- Utilisation des outils de détection de l'IA de TruthScan
Toutes les méthodes que nous venons de voir ne sont pas encore suffisamment avancées pour détecter avec précision la technologie deepfake. La vitesse, l'ampleur et la sophistication de ces attaques exigent des systèmes d'IA spécialisés et adaptatifs, conçus spécifiquement pour ce champ de bataille en constante évolution.
C'est là que TruthScan entre en jeu. TruthScan est spécialement conçu pour la défense dans le monde réel.
- Son Système d'apprentissage basé sur l'IA ne s'arrête jamais de s'entraîner, il étudie quotidiennement les nouveaux types de technologie deepfake et se met à jour automatiquement. Cela signifie qu'il peut repérer même les "zero-day les deepfakes, ceux que personne n'a jamais vus auparavant, sans qu'il soit nécessaire de faire appel à des humains pour le réentraîner.
- Il s'agit également fonctionne en temps réel sur tous les principaux canaux de communication des appels vidéo et des centres d'appel aux plateformes de médias numériques. TruthScan ne se contente pas d'analyser une seule chose. Il vérifie la vidéo, l'audio et le texte ensemble, pour s'assurer que tout est cohérent.
Voici comment il protège les différents types d'organisations :
- Institutions financières : TruthScan détecte les fausses voix lors des appels au service clientèle, bloque les fausses identités technologiques profondes lors des contrôles KYC (qui augmentent rapidement) et empêche les faux cadres d'approuver des virements bancaires frauduleux.
- Entreprises : Il permet de maintenir une communication interne réelle. Il signale les médias falsifiés qui pourraient être utilisés à des fins de chantage, de désinformation ou d'atteinte à la marque. Il peut également analyser des enregistrements de communication plus anciens afin de détecter des modèles de contenu synthétique, ce qui renforce la sécurité à long terme.
- Gouvernement et secteur public : TruthScan vérifie les médias utilisés dans les enquêtes et les annonces publiques, ce qui permet de se prémunir contre les fausses vidéos politiques ou les déclarations manipulées susceptibles de troubler la confiance du public ou la sécurité nationale.
TruthScan est un outil de détection de deepfake qui offre aux organisations la rapidité, la précision et l'adaptabilité nécessaires pour garder une longueur d'avance.
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Conclusion
La technologie Deepfake a commencé comme une expérience intelligente. C'était un moyen de mettre le visage de Nicolas Cage sur tout.
Mais aujourd'hui, il s'introduit dans les réunions des conseils d'administration, les campagnes électorales et les comptes bancaires. Et la plaisanterie est terminée.
Ce qui était autrefois "plaisir inoffensif" sur Reddit s'est transformé en une machine à fraude d'un milliard de dollars.
La partie la plus effrayante ?
La plupart des gens ne savent toujours pas distinguer le vrai du faux. Même les experts ne repèrent les faux de grande qualité que dans un quart des cas. La frontière entre voir et croire s'est officiellement estompée.
Et les outils de détection des "deepfakes" auxquels nous faisions autrefois confiance pour détecter les manipulations ont déjà pris du retard.
Les contrefaçons ne cessent d'apprendre, de s'adapter et de s'améliorer.
C'est pourquoi l'avenir de la défense numérique dépend de l'IA qui combat l'IA.
Outil de détection de Deepfake comme TruthScan possède des systèmes adaptatifs qui évoluent en temps réel et détectent ce que les humains ne peuvent pas détecter.
Dans un monde où n'importe qui peut "dire" ou "paraître" faire n'importe quoi, la vérité n'est pas morte, elle a juste besoin d'une meilleure sécurité.
Parce que la prochaine vidéo virale n'est peut-être pas seulement une fausse nouvelle... c'est peut-être un faux vous.