Le terme deepfake (hypertrucage) est une fusion de « deep learning » (un système d'apprentissage basé sur l'intelligence artificielle) et « fake ». Il désigne la création de contenus falsifiés qui paraissent crédibles et authentiques grâce à l'intelligence artificielle. Le rapport de 2019 du DeepTraceLab sur les deepfakes révèle qu'il en existe 14 678, dont 96 % sont sexuellement explicites. Ces deepfakes à caractère pornographique consistent souvent en la superposition du visage d'une personne sur le corps d'une autre, et ils ont des répercussions préjudiciables, touchant majoritairement des femmes et des filles (Maddock, 2020). Bien que la création de faux vidéos pornographiques peut être perçue comme une forme de créativité et de divertissement dans l’industrie de la pornographie, cette recension se concentre sur la création et diffusion non consenties d'images synthétiques à caractère pornographique, où le consentement des personnes est bafoué (Alilunas, 2024). Ces vidéos, bien que factices, ont des impacts émotionnels et sociaux bien réels (atteinte de la dignité, fausse identité sexuelle, violation de l’intimité) constituant ainsi une nouvelle forme d'abus à caractère sexuel facilitée par la technologie (Burkell et al., 2019). Cette pratique est désormais reconnue comme une forme de cyberviolence envers les femmes et les filles majoritairement, utilisée parfois à des fins politiques pour réduire au silence celles qui tiennent des discours critiques publiquement comme Rana Ayyub¹ et Bella Thorne² par exemple (Maddock, 2020). Cette recension présente ainsi les implications éthiques, légales et sociales qui entourent la création et diffusion de deepfakes de manière non consensuelle sur internet.

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¹https://www.nytimes.com/2018/05/22/opinion/india-journalists-slut-shaming-rape.html
²https://www.bbc.com/reel/video/p07r9vbk/the-real-and-fake-sex-lives-of-bella-thorne