La voix sous haute surveillance : des laboratoires à la réalité

Nos articles signatures • 12/02/2025 • 8 min

Entre promesses technologiques et défis scientifiques, immersion dans le quotidien d’Emmanuel Vincent et de son équipe, qui œuvrent à protéger nos voix.

Un silence studieux règne dans le laboratoire d’Emmanuel Vincent. Des écrans affichent des spectrogrammes colorés, des graphiques de performances et des lignes de code. La concentration est palpable. Chaque donnée traitée, chaque résultat obtenu représentent un pas de plus vers une meilleure protection des données vocales. Les échanges sont fréquents, souvent ponctués d’idées nouvelles. L’équipe travaille sur un nouveau jeu de voix enregistrées dans des environnements variés. Cela permet de prendre en compte toute la diversité des voix, mais pose le défi de la robustesse à cette diversité. « Nous devons réussir à anonymiser des voix provenant de sources multiples sans perdre en intelligibilité », souligne Emmanuel. Les tests se succèdent, parfois couronnés de succès, parfois semés d’embûches. Un algorithme d’anonymisation réussit à brouiller l’identité d’un locuteur, mais une distorsion subtile apparaît dans le rendu audio. Un autre algorithme conserve une excellente qualité sonore, mais laisse passer des indices d’identification. L’équilibre est difficile à atteindre.

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image illustrant le thème de l'article sur la voix protégée par l'intelligence artificielle : une jeune femme crie de manière gaie mais sa bouche est pixellisée

Décortiquer la voix jusqu’à ses plus infimes détails

Dans ce centre de recherche, chaque murmure devient objet d’étude. Emmanuel Vincent et son équipe scrutent les moindres vibrations de la voix, décomposant chaque intonation, chaque pause. Rien n’échappe à leur oreille analytique. « La suppression du timbre ne suffit pas. Il faut détecter, comprendre et altérer les indices propres à chaque voix », explique Emmanuel Vincent.

Imaginez la voix comme une partition musicale. Chaque mot, chaque souffle, chaque silence est une note, une pause, un rythme. Les chercheurs développent des algorithmes capables de réécrire cette partition sans changer la mélodie. Ils ajustent la prosodie – cette musique de la parole – et modulent la vitesse d’élocution comme un chef d’orchestre qui ralentit ou accélère un passage pour mieux en révéler les nuances. Cette symphonie d’ajustements donne naissance à des voix méconnaissables, mais toujours compréhensibles.

 

Cartographier les signatures vocales

Une autre facette du travail de l’équipe repose sur la cartographie des signatures vocales. Emmanuel Vincent compare cette approche à la réalisation d’un atlas de la voix humaine. « Chaque individu laisse derrière lui une signature vocale, semblable à une empreinte digitale sonore, qui n’est pas unique mais permet de l’identifier avec une forte probabilité parmi des milliers d’individus », explique-t-il. En s’appuyant sur des techniques avancées d’analyse spectrale et de réseaux de neurones artificiels, les chercheurs identifient et isolent les signatures vocales qui rendent chaque voix reconnaissable.

Ce travail minutieux permet de mieux comprendre quelles caractéristiques doivent être altérées pour garantir l’anonymat, sans nuire à la compréhension du discours. Les résultats obtenus servent également à perfectionner les algorithmes d’anonymisation, en ciblant les points faibles qui pourraient trahir l’identité du locuteur.

 

La voix face aux menaces émergentes

Dans un monde numérique en perpétuelle mutation, la voix devient une cible sensible, exposée à des risques variés. Emmanuel Vincent et son équipe concentrent leurs efforts sur la protection des données vocales face à des menaces bien réelles, comme les attaques de ré-identification. Ces attaques consistent à tenter d’identifier un locuteur à partir d’un enregistrement vocal anonymisé, en exploitant des failles potentielles dans les algorithmes. « Une course contre la montre s’engage pour que nos technologies d’anonymisation restent toujours une longueur d’avance sur ces tentatives », précise Emmanuel.

Un aspect crucial du travail de l’équipe réside dans le développement de solutions rendant impossible l’utilisation des voix anonymisées à des fins malveillantes, comme la création de deepfakes. « L’anonymisation de la voix empêche intrinsèquement son usage pour un deepfake, car les caractéristiques individuelles, nécessaires à ce type de manipulation, sont altérées ou supprimées », explique Emmanuel.

En parallèle, l’équipe explore une approche innovante : le marquage des voix anonymisées, aussi appelé « tatouage » ou « watermarking ». Cette technique consiste à intégrer une signature numérique unique dans les enregistrements vocaux anonymisés. « Ce tatouage garantit que la voix a été produite par notre algorithme d’anonymisation dans un but précis de protection des données, et non par un algorithme de conversion de voix destiné à un usage détourné », ajoute-t-il. Ce procédé offre une double protection : il renforce la sécurité des données tout en signalant leur provenance de manière transparente.

 

Nijta : quand la recherche rencontre l’industrie

L’aventure scientifique d’Emmanuel Vincent dépasse les murs du laboratoire. De cette recherche de pointe est née Nijta, une startup qu’il a cofondée avec l’un de ses anciens doctorants. Cette entreprise incarne la volonté de transformer des années de recherche en solutions concrètes et accessibles pour les entreprises et les particuliers.

Nijta propose des technologies d’anonymisation vocale adaptées aux besoins du marché. Loin des prototypes académiques, ces outils sont pensés pour être intégrés facilement dans les systèmes existants. Emmanuel souligne : « Il ne suffit pas d’inventer, il faut aussi rendre ces inventions utilisables au quotidien. »

La startup collabore activement avec des entreprises souhaitant renforcer la protection des données vocales de leurs utilisateurs. Les solutions développées par Nijta sont conçues pour s’adapter à des secteurs variés : santé, services client, plateformes numériques. Cette approche pragmatique permet de concilier haut niveau de sécurité et facilité d’intégration.

 

Allier performance technique et sobriété énergétique

Dans l’intimité des locaux, la lumière des écrans éclaire une autre contrainte : l’énergie. Les modèles d’anonymisation les plus performants sont de véritables ogres énergétiques. Emmanuel Vincent le sait. « Il faut que nos outils puissent fonctionner sur des appareils aux ressources limitées, sans dépendre de serveurs puissants. »

Pour alléger ces outils, l’équipe s’attaque à la complexité des algorithmes, les rendant plus sobres, plus agiles. Chaque ligne de code est scrutée, optimisée, dans cette quête d’équilibre entre puissance et légèreté. Une prouesse technologique qui rapproche un peu plus ces solutions du quotidien des utilisateurs.

 

Décoder les émotions sans nuire à l’intimité

La voix, miroir des émotions. Un frémissement, un soupir, et voilà qu’elle révèle bien plus que des mots. Emmanuel Vincent et son équipe s’attèlent à un défi de taille : capter ces signaux faibles sans violer l’intimité. « Dans le domaine médical, certaines données doivent être conservées pour suivre un patient, tandis que d’autres doivent être effacées pour préserver sa vie privée », confie le chercheur.

Leur solution ? Des algorithmes capables de trier l’essentiel de l’accessoire. Ils isolent les indices médicaux utiles tout en effaçant les traces inutiles. Une prouesse d’équilibriste qui allie précision et respect de la vie privée.

 

Des passerelles entre disciplines

Loin de s’enfermer dans leur centre de recherche, Emmanuel Vincent et son équipe tissent des liens avec des experts en sécurité, des juristes, des médecins, des linguistes. Un travail d’équilibriste où science et éthique se croisent. « Travailler avec des juristes et avec la CNIL (Commission nationale de l’informatique et des libertés) nous aide à transformer les exigences du RGPD (Règlement général sur la protection des données) en solutions concrètes et techniquement viables », souligne Emmanuel. Ce dialogue constant nourrit des innovations plus sûres, plus éthiques. Chaque outil est pensé, testé, ajusté pour s’adapter aux réalités du terrain, des hôpitaux aux entreprises.

 

Vers des technologies sur-mesure

L’équipe ne vise pas des solutions universelles, mais des protections adaptées. Des systèmes capables de s’ajuster au contexte, à l’utilisateur. Comme un tailleur ajuste un costume, Emmanuel Vincent et son équipe modèlent des technologies qui protègent la voix sans l’étouffer. Cette flexibilité passera bientôt par des interfaces intuitives, où chacun pourra choisir ce qu’il souhaite masquer ou dévoiler. Une transparence totale pour instaurer une confiance durable.

 

Un engagement qui dépasse la technique

Au-delà des algorithmes et des spectrogrammes, c’est une aventure humaine. Chaque avancée est guidée par une exigence éthique. Emmanuel Vincent le martèle : « Nous avons la responsabilité de développer des technologies qui garantissent le respect de la loi et protègent les utilisateurs sans compromettre la capacité des entreprises à innover. »

Dans le silence du laboratoire, les idées fusent, les solutions émergent. Pas après pas, Emmanuel Vincent et son équipe tracent les contours d’un futur où chacun pourra parler librement, à l’abri des oreilles indiscrètes. Le chemin est semé d’embûches, mais chaque obstacle franchi nourrit la conviction de ces chercheurs passionnés. Le paillasse devient alors un théâtre silencieux où se joue l’avenir de notre liberté vocale.

 

 

Sources

  1. Tomashenko, N., Vincent, E. & Tommasi, M. Analysis of Speech Temporal Dynamics in the Context of Speaker Verification and Voice Anonymization. Preprint at https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.17164 (2024).
  2. Apprentissage distribué, personnalisé, préservant la privacité pour le traitement de la parole. Agence nationale de la recherche https://anr.fr/Projet-ANR-18-CE23-0018.
  3. Donner une voix à la confidentialité des conversations. CORDIS | European Commission https://cordis.europa.eu/article/id/436162-giving-a-voice-to-voice-privacy/fr.
  4. Blancard, L. Emmanuel Vincent : Le traitement du son sous toutes ses formes. Data Analytics Post https://dataanalyticspost.com/emmanuel-vincent/ (2022).
  5. IA | Le Chercheur Emmanuel Vincent Présent Les Futurs Défis Pour l’intelligence Artificielle🤖. (2023). https://www.youtube.com/watch?v=O6nkeGmWd_w
  6. Le projet ENACT, lauréat de l’AMI IA Cluster : trois questions à Emmanuel Vincent. Université de Lorraine https://www.univ-lorraine.fr/blog/factuel-contenu/le-projet-enact-laureat-de-lami-ia-cluster-trois-questions-a-emmanuel-vincent/.
  7. LORIA » Emmanuel Vincent : Disséquer la parole pour mieux préserver notre vie privée. https://www.loria.fr/fr/2022/03/emmanuel-vincent-dissequer-la-parole-pour-mieux-preserver-notre-vie-privee/.
  8. LORIA » Le projet ENACT, lauréat de l’AMI IA Cluster : trois questions à Emmanuel Vincent. https://www.loria.fr/fr/2024/05/le-projet-enact-laureat-de-lami-ia-cluster-trois-questions-a-emmanuel-vincent/.
  9. Metz – Nancy : la révolution des assistants vocaux sans connexion internet se prépare en Lorraine. France 3 Grand Est https://france3-regions.francetvinfo.fr/grand-est/innovation-la-revolution-des-assistants-vocaux-sans-connexion-internet-une-alternative-aux-geants-du-numerique-2188039.html (2021).
  10. Multiple-attribute disentanglement and semantic privacy. Agence nationale de la recherche https://anr.fr/Project-ANR-23-CE23-0022.
  11. Notre Voix : Une Donnée Sensible à Protéger ! – Science En Questions. (2024).
  12. Open data, tools and challenges for speaker anonymization. Agence nationale de la recherche https://anr.fr/Project-ANR-19-DATA-0008.
  13. Vincent, E. Peut-on faire confiance aux IA ? The Conversation France (2020).
  14. Privacy for Smart Speech Technology – PSST! Privacy for Smart Speech Technology https://psst-doctoralnetwork.eu/.
  15. Que recherchons-nous ? 2. La voix, une donnée identifiante à protéger, avec Emmanuel Vincent. Vidéothèque de l’UL https://ultv.univ-lorraine.fr/video/19636-que-recherchons-nous-2-la-voix-une-donnee-identifiante-a-proteger-avec-emmanuel-vincent/.
  16. Reconnaissance vocale et respect de la vie privée : la voix Inria se fait entendre | Inria. https://www.inria.fr/fr/reconnaissance-vocale-et-respect-de-la-vie-privee-la-voix-inria-se-fait-entendre (2020).
  17. Reconnaître la parole et respecter la vie privée | Inria. https://www.inria.fr/fr/reconnaitre-la-parole-et-respecter-la-vie-privee (2020).
  18. Tomashenko, N., Miao, X., Vincent, E. & Yamagishi, J. The First VoicePrivacy Attacker Challenge Evaluation Plan. Preprint at https://doi.org/10.48550/arXiv.2410.07428 (2024).
  19. Panariello, M. et al. The VoicePrivacy 2022 Challenge: Progress and Perspectives in Voice Anonymisation. Preprint at https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.11516 (2024).
  20. Tomashenko, N. et al. The VoicePrivacy 2024 Challenge Evaluation Plan. Preprint at https://doi.org/10.48550/arXiv.2404.02677 (2024).
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