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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
fake news, deep fakes, variational auto-encoders, deep learning, 006.3, Intelligence artificielle, generative adversarial networks, artificial intelligence, algorithms, neural networks, GAN
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