Deepfakes & Algorithmes: Menace ou Opportunité ?
Rannou, Emilie; Benichoux, Alexis; Forgeas, Rémi; Gaillard, Simon; Mary, Jérémie; Minh, Trinh; Turinici, Gabriel; Waxin, Emilie (2020), Deepfakes & Algorithmes: Menace ou Opportunité ?. https://basepub.dauphine.psl.eu/handle/123456789/22125
Type
RapportExternal document link
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03009097Date
2020Metadata
Show full item recordAuthor(s)
Rannou, EmilieEkimetrics
Benichoux, Alexis
Forgeas, Rémi
France Business Services Center
Gaillard, Simon
Mary, Jérémie
Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille [LIFL]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Minh, Trinh
Turinici, Gabriel

CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision [CEREMADE]
Waxin, Emilie
WE Avocats
Abstract (EN)
Les deepfakes apparaissent désormais comme un outil de manipulation dont l'impact sur la société est encore peu maîtrisé. Leur existence et utilisation soulèvent de nombreuses questions d’ordre légal et éthique. Mais, au-delà des lois et règles de gouvernance susceptibles d’être mises en place, un problème fondamental demeure, celui de l’incapacité à détecter un deepfake. Alors que la technologie évolue, il s’avère de plus en plus compliqué d’identifier un faux. Développer une connaissance européenne des outils de détection de faux et aussi de reconnaissance du vrai apparaît urgent. Face à l’ensemble de ces enjeux, le dernier rapport Praxis, Deepfakes & Algorithme, formule douze recommandations autour de quatre grand axes stratégiques : Faire de l’Europe un leader dans la lutte contre les deepfakes Renforcer la responsabilité des plateformes au niveau européen Construire un environnement réglementaire adapté à une lutte efficace contre les deepfakes Protéger les citoyens de l’impact des deepfakes.Subjects / Keywords
artificial intelligence; deep learning; generative adversarial networks; GAN; variational auto-encoders; fake news; algorithms; neural networks; deep fakesRelated items
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