En mai dernier, Anaïs découvrait des photos d’elle sur Internet. Elle se tient allongée sur le ventre, nue face à un miroir, une pose mettant en valeur ses seins. A première vue, cette photo pourrait être un vrai selfie un peu érotique. Sauf qu’Anaïs n’a aucunement décidé de se dénuder et sur la version originale, une serviette cache entièrement le corps de la jeune femme. « Je connais à mon tour les "joies" des sombres détraqués qui retouchent les photos pour se masturber dessus sur des sites chelous », dénonçait-elle alors sur X (anciennement Twitter).
Anaïs n’est pourtant pas la seule à apprendre l’existence de photo d’elle nue sur Internet. Outre des photomontages, il existe désormais ce qu’on appelle des deepfakes pornographiques, des fausses images générées artificiellement à partir de vraies photos d’une personne. Vous l’aurez compris, ces montages hyperréalistes ne s’arrêtent pas seulement à l’ironie des photos d’Emmanuel Macron en train de ramasser des poubelles ou du Pape en doudoune. Les deepfakes sont la plupart du temps des actes malveillants où les victimes sont mises à nu, quitte à les afficher dans des positions sexuelles… qui n’ont jamais été filmées.
Si la tendance malveillante explose ces derniers mois, elle n’est pourtant pas si nouvelle. « La pornographie est en général le premier terrain d’expérimentation des dernières technologies. Ça fait longtemps qu’il en existe, depuis 2017 ou 2018 », souligne Laurence Allard, spécialiste du numérique, maîtresse de conférences en sciences de la communication et chercheuse à l’université Sorbonne Nouvelle Paris-3-IRCAV. Pour cette dernière, ce constat n’a rien d’étonnant : « La pornographique apparaît comme très réaliste dans son rendu. Mais par définition, c’est un genre fétichiste, fantasmatique. C’est assez paradoxal de s’entraîner à développer des faux parfaits pornographiques sachant que lui-même est totalement fake ».
Aussi paradoxal soit-il, le phénomène s’est intensifié ces derniers mois, notamment avec l’ouverture au public des sites d’Intelligence artificielle comme le désormais célèbre Mid Journey. « Ils ont choisi de faire développer leurs outils par la foule. Tout ce qui est apprentissage, amélioration, renforcement, c’est fait par le public. A partir du moment où ces outils sont en co-développement et dans les mains de la foule, bien sûr ça peut qu’améliorer les modèles, les rendus, les répertoires et les bases de données », souligne Laurence Allard. Avant d’ajouter : « C’est là le génie marketing de cette chose et son horreur parce qu’après c’est tout et n’importe quoi...
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