Chercheurs : Les deepfakes de Trump et de fausses femmes militaires sont devenus des outils de propagande

Les deepfakes politiques cessent rapidement d'être de simples mèmes ou parodies. Les chercheurs avertissent : les personnages synthétiques créés avec l'IA générative gagnent déjà de l'argent, accumulent des audiences et fonctionnent comme une forme pratique de propagande — même lorsque le spectateur soupçonne qu'il regarde une contrefaçon.

L'Ampleur de la Nouvelle Vague

Le Governance and Responsible AI Lab (Grail) enregistre une forte augmentation de ce type de contenu. Depuis le début de 2025, les chercheurs ont comptabilisé plus de 1 000 publications sur les réseaux sociaux anglophones contenant des images et des vidéos contrefaites de politiciens, d'événements d'importance publique et de sujets controversés. À titre de comparaison, pendant les huit années précédentes réunies, la base de données de Grail avait collecté 1 344 cas similaires.

Cette augmentation est attribuée non seulement à la popularité du sujet, mais aussi au fait que les modèles génératifs ont rendu la création de scènes plausibles une tâche quasi instantanée. Le principal changement n'est pas qu'il y a plus de contrefaçons de visages célèbres. Maintenant, les créateurs inventent de plus en plus de personnages entièrement inexistants et les placent dans des contextes politiquement chargés : casernes, postes de police, zones de conflit, manifestations.

Ce n'est plus simplement remplacer le visage d'un politicien dans une vidéo, mais construire une « réalité » entière où le spectateur reçoit non pas un fait, mais une image qui s'aligne commodément avec ses croyances. C'est là que réside le nouveau pouvoir des deepfakes : ils n'ont pas besoin d'être précis, ils ont seulement besoin de sembler plausibles.

Argent et Croyances

L'un des exemples les plus remarquables est le personnage IA Jessica Foster, une femme blonde en uniforme militaire américain, apparue sur Instagram en décembre 2025. Les publications la montrant — allongée sur un lit dans une caserne, assise à un bureau avec les pieds sur la table, à côté de Donald Trump sur un aérodrome en chaussures à talons — ont rassemblé une audience énorme. Le compte avait plus d'un million de followers, et le trafic était ensuite dirigé vers OnlyFans, où les utilisateurs pouvaient acheter de prétendues photos d'elle. Autrement dit, l'image synthétique fonctionnait simultanément comme un symbole visuel politique et comme un produit commercial. Des cas similaires émergent déjà dans plusieurs formats :

• de faux « soldats iraniens » dans des vidéos conçues pour devenir virales pendant la guerre
• une policière IA sur TikTok avec plus de 26 000 followers et des messages soutenant une politique stricte de déportation
• au moins 18 deepfakes publiés par Donald Trump et la Maison Blanche depuis 2024
• des deepfakes contre Trump que le gouverneur de Californie Gavin Newsom a également commencé à utiliser

Les chercheurs soulignent particulièrement un effet désagréable : ce contenu peut persuader même lorsque le spectateur y remarque des étrangetés. Des insignes incorrects, des scènes absurdes, des détails qui ne correspondent pas et un style visuel trop brillant n'entravent pas nécessairement son impact. Si l'image soutient une opinion déjà existante chez la personne, elle fonctionne comme une confirmation émotionnelle. Dans cette logique, un deepfake n'est pas nécessaire pour prouver un fait, mais pour renforcer le sentiment : « cela ressemble à la vérité, donc c'est ainsi. »

Labels et Défense

La défense s'appuie actuellement principalement sur les normes de provenance du contenu et les labels automatiques. La Coalition for Content Provenance and Authenticity promeut une approche dans laquelle les métadonnées signées cryptographiquement sont intégrées dans les images ou vidéos : où le fichier a été créé, s'il a été édité avec des outils IA et ce qui lui est arrivé par la suite. L'idée est simple : si la plateforme peut lire ces informations, elle peut avertir l'utilisateur avant que le contenu synthétique ne se propage dans les fils.

Pour l'instant, cela fonctionne mal. Dans une expérience du journaliste d'The Indicator, 200 images et vidéos IA ont été téléchargées sur les principales plateformes pour vérifier comment elles les étiquettent. Même les meilleurs résultats de LinkedIn et Pinterest n'ont couvert qu'environ 67 % du matériel.

Instagram n'a étiqueté que 15 sur 105 images contrefaites. Dans le même temps, les chercheurs avertissent sur l'étape suivante — les AI swarms, lorsque les réseaux de comptes synthétiques pourraient se coordonner de manière autonome, s'intégrer dans les communautés et simuler un consensus public sans les habituelles « fermes de trolls » de vraies personnes.

Qu'est-ce que Cela Signifie

Le risque politique ne se réduit maintenant plus à la question « les gens croiront-ils littéralement à la contrefaçon ? » Ce qui importe beaucoup plus, c'est si elle renforce l'émotion nécessaire, l'image de l'ennemi ou le sentiment d'avoir raison. Tant que les plateformes étiquettent lentement le contenu IA et que la monétisation de ces personnages fonctionne rapidement, les deepfakes seront de plus en plus utilisés non seulement pour le divertissement, mais pour la persuasion, la radicalisation et la vente.