Publié February 21, 2026 - Mis à jour February 21, 2026 - 5 min de lecture
Comment l'intelligence artificielle crée des photos deepfake
Analyse pratique des GAN, des modèles de diffusion et des techniques de remplacement de visage qui produisent des images deepfake réalistes.
À une époque où voir ne suffit plus pour croire, l'intelligence artificielle a fait émerger l'une des technologies visuelles les plus controversées : les photos deepfake. Ces images, très réalistes mais fabriquées, brouillent notre perception de la preuve visuelle.
Le moteur de l'illusion
Au cœur de nombreux systèmes deepfake se trouvent les réseaux antagonistes génératifs (GAN). Un réseau génère des images factices pendant qu'un second tente de distinguer le vrai du faux.
Cycle après cycle, le générateur s'améliore jusqu'à produire des résultats extrêmement convaincants.
Échange de visages et manipulation ciblée
Au-delà des GAN, des modèles de diffusion et des autoencodeurs permettent des manipulations très précises. Les systèmes de face swap analysent la géométrie du visage, les teintes de peau et les points clés pour fusionner une identité dans une autre image.
Avec des outils de plus en plus accessibles, même des utilisateurs non techniques peuvent créer des portraits synthétiques photoréalistes.
Des enjeux majeurs
Les photos deepfake sont déjà utilisées pour la désinformation, l'usurpation d'identité et la création d'images intimes non consenties. Plus la technologie se démocratise, plus les risques sociaux et juridiques augmentent.
Détection et riposte
La recherche développe des outils de détection qui examinent les anomalies de pixels, d'éclairage et de métadonnées. Mais les modèles génératifs progressent en parallèle, ce qui alimente une course permanente.
Une réponse durable exigera des garde-fous techniques, des règles de plateforme, de la pédagogie publique et un cadre légal clair.