Lecture.
Publié le 24/09/2021

Un article écrit par Arnaud demortière

Après 5 années au laboratoire national d’Argonne à Chicago, il est depuis 2015 chercheur CNRS en science des matériaux et en imagerie. Il travaille avec son équipe sur les phénomènes dynamiques dans les batteries Li-ion en utilisant les outils de microscopie et de computer vision. Il développe le traitement d’image multimodale 3D/4D via les algorithmes d’apprentissage profond.

Cette chronique est issue du magazine Chut! n°7 – Lost in election, paru en septembre 2021.

Nos actions et nos décisions, de consommateur·rices et de citoyen·nes, sur Internet comme dans l’espace public, sont analysés par les algorithmes d’IA permettant de rationaliser les comportements collectifs et d’en extraire des profils individuels. Or les réseaux de neurones artificiels développés en IA ne se contentent pas de traiter statistiquement les données réelles (Big Data). Ces algorithmes sont également capables de générer de fausses données à partir de données existantes, en s’appuyant sur les réseaux de deep learning appelés GAN (Generative Adversarial Network, soit « réseau antagoniste génératif »). Ce sont les deepfakes.

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