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SMART TECH - Deepfakes : un détecteur de faux contenus vocaux
B SMART
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26/11/2024
Mardi 26 novembre 2024, SMART TECH reçoit Nathalie Birocheau (Directrice générale, Ircam Amplify)
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Bonjour Nathalie Birochaud, vous êtes cofondatrice PDG d'Ircam Amplify, je vous ai reçu il
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y a déjà quelques temps mais je vais quand même rappeler Ircam Amplify, filiale commerciale
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de l'Ircam en fait, qui commercialise donc les innovations de notre grand laboratoire
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audio français.
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Vous avez tout récemment lancé l'iSpeechDetector, donc un outil de détection de faux contenus
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vocaux.
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Alors comment ça fonctionne ?
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Qui peut l'utiliser ? Comment ça marche ?
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Ça fonctionne sur un principe simple qui est le scan de fichiers audio-vocaux, le scan
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automatique sur des durées très courtes, qui permet d'aller chercher des indices dans
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le son, dans la voix, qui nous permettent de donner un taux de confiance sur le fait
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que cette voix a été fabriquée ou non avec un moteur d'intelligence artificielle.
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Donc moi par exemple je peux l'utiliser, je peux charger un enregistrement d'un message
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que j'ai reçu sur mon téléphone par exemple et vérifier s'il s'agit d'un faux ou d'un
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vrai.
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Alors Ircam Amplify, on est une société qui délivre de la technologie audio facilement
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pour les entreprises et les industries, donc on s'adresse plutôt aux entreprises et on
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a mis ces technologies qui viennent notamment du laboratoire Ircam sur une plateforme d'API,
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ce sont des objets technologiques qui sont simples à implémenter dans un système d'information
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mais qui ne sont pas tout à fait accessibles au grand public.
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Pour autant on a une interface qui permet de tester des choses avec les API en ligne
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mais ce n'est pas du grand public pour le moment.
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D'accord.
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Alors justement qui va être particulièrement concerné selon vous ? Vous avez pensé j'imagine
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aux clients final, qui pourrait être susceptible d'acheter ce type de solution ? Pourquoi ? Que
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représenterait ce marché finalement ?
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C'est effectivement notre savoir-faire, ce qu'on a créé chez Ircam Amplify, c'est
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la capacité à créer le maillon entre un problème de marché à un instant T et de
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la R&D.
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Ce n'est pas si simple, on dit comme ça, ça paraît facile mais c'est un enjeu important
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et complexe.
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Et donc le problème effectivement c'est les volumes qui augmentent de création de
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voies fabriquées sur les moteurs qui maintenant sont accessibles pour le coup au grand public
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très facilement.
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Et donc on a créé cet outil-là plutôt à destination des médias, des rédactions,
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des newsrooms, des agences de vérification de l'information.
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On discute avec énormément de médias, que ce soit public ou privé, sur cette question
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d'avoir comme un antivirus à détection ou au moins une aide à la décision pour
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détecter les contenus qui buzzent, notamment sur les réseaux sociaux et qui en fait sont
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fake, sont faux.
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On a aussi comme cible des institutions publiques liées à la cybersécurité, à la défense.
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C'est ce que j'allais dire parce qu'en fait c'est aussi un vecteur de cyber-attaque
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donc ça va intéresser j'imagine toute l'industrie de la cyber.
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Alors le résultat est assez impressionnant, vous dites que l'outil est capable de détecter
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un deepfake avec un taux de précision de 98%, comment est-ce que vous arrivez à ce
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taux ?
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Alors je vais l'expliquer déjà, c'est important de comprendre ce qu'il y a derrière
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ce taux.
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Ce taux veut dire, quand on sort une voie fabriquée d'un moteur, je vais en citer
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un pour que tout le monde comprenne bien de quoi on parle, c'est comme Eleven Labs qui
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est l'un des leaders sur le marché, une société américaine, quand on sort une
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voie fabriquée d'un tel moteur et qu'on le passe dans notre outil, dans notre technologie,
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il détecte à 100% que ça a été créé par un moteur et on sait aussi identifier
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le moteur.
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Par contre ce qui se passe en fait la plupart du temps c'est que ces voies-là ensuite
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elles sont fabriquées, elles sont modifiées, elles sont reprocessées, elles sont intégrées
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dans un autre audio et donc c'est là que ça devient difficile.
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Et c'est ça qu'on cherche à optimiser encore plus.
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Plus le fichier audio qui sort du moteur va être transformé, plus le taux de confiance
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va descendre et on est là-dessus pour aller chercher dans l'audio et dans la voie des
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informations très pointues pour quand même réussir à donner une indication.
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Mais comment ? Donnez-nous un petit indice technologique quand même, comment ça fonctionne ?
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Jusqu'à aller identifier même l'outil qui a permis de créer cette voie.
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En fait il faut savoir que ces outils déjà ils sont sur le marché donc on les connaît,
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les IA sont de plus en plus puissantes, il faut le dire, elles arrivent à faire des
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résultats et des voix notamment de plus en plus proches de celles d'un être humain.
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Réaliste.
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Réaliste, merci.
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Par contre si on en fait beaucoup, en volume, on se rend compte de quelque chose, même
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quand on écoute nous des contenus fabriqués avec ces voix, à grande échelle on va dire,
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c'est qu'il y a des patterns, c'est qu'il y a des modèles qui se répètent.
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Donc ça on sait le détecter.
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Elles mettent aussi ces technologies-là de fabrication de voix artificielle, des défauts
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inaudibles à l'oreille humaine et des défauts dans l'audio que nous on sait aller rechercher
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grâce au savoir-faire ancestral, j'allais dire, qui est à l'IRCAM et dans les équipes
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d'IRCAM Amplify puisqu'on a vraiment des chercheurs et des ingénieurs très pointus
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sur la voix.
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Donc c'est un croisement d'analyse, de patterns.
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Et pour retrouver ces patterns, vous utilisez vous-même l'IA j'imagine ?
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Ah oui, c'est l'IA contre l'IA, on me dit souvent ça, c'est un peu Blade Runner, c'est
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vrai.
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Merci beaucoup Nathalie Birochaud pour vos explications, je rappelle que vous êtes la
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co-fondatrice et PDG d'IRCAM Amplify, merci.
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Merci.
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