La reconnaissance faciale – la technologie intelligente qui localise, analyse, puis confirme l’identité d’un visage sur une photo ou une vidéo – est l’un des outils de surveillance les plus puissants jamais conçus. Alors que de nombreuses personnes n’interagissent avec la reconnaissance faciale que pour déverrouiller leur téléphone ou trier leurs photos, la manière dont les entreprises et les gouvernements l’utilisent aura un impact bien plus grand sur notre vie quotidienne.
Lorsqu’il s’agit d’un appareil que nous possédons ou d’un système que nous utilisons, nous pouvons facilement désactiver l’option de reconnaissance faciale ou ne pas choisir de taguer nos amis présents dans une photo. Cependant, l’omniprésence des caméras et d’autres systèmes intelligents rend la technologie de plus en plus difficile à éviter en public.
Les chercheurs travaillent constamment sur la création d’une technologie novatrice qui peut améliorer les entreprises et faciliter la vie humaine. Pour vous aider à comprendre la reconnaissance faciale, cet article vous expliquera son fonctionnement, ses diverses applications et sa précision.
Qu’est-ce que la reconnaissance faciale ?
Dans l’ère de l’intelligence artificielle, la reconnaissance faciale est un domaine de recherche et de développement qui consiste à donner aux machines la capacité de reconnaître et de vérifier les visages humains.
Les logiciels de reconnaissance faciale ont d’innombrables applications sur les marchés de consommation, ainsi que dans les secteurs de la sécurité et de la surveillance. En fait, la technologie de reconnaissance faciale est déjà utilisée pour améliorer les protocoles de sécurité et les procédures de paiement en Chine. Il est donc fort possible que le reste du monde suit les mêmes pas.
Les modèles de reconnaissance faciale exécutent deux tâches principales. La première est la vérification, qui consiste à comparer un nouveau visage d’entrée à une identité connue. Le déverrouillage des smartphones avec identification faciale en est un bon exemple. Lors de la configuration initiale, le téléphone enregistrera votre visage en tant que propriétaire du téléphone. Lors d’une tentative de déverrouillage, la seule tâche à exécuter est la comparaison avec le visage enregistré sur l’appareil.
La seconde est la reconnaissance, qui consiste à comparer un visage d’entrée à une multiple base de données de visages. Un bon exemple est l’utilisation dans les forces de l’ordre. Sur le site Internet d’INTERPOL, par exemple, une section médico-légale explique comment la reconnaissance faciale est utilisée pour identifier les personnes d’intérêt dans les aéroports et aux postes de frontières.
Comment fonctionne la reconnaissance faciale ?
La plupart de nous ont vu la reconnaissance faciale utilisée dans les films pendant des décennies. En effet, chaque système de la technologie fonctionne différemment, souvent basé sur des algorithmes propriétaires. Cependant, nous pouvons classer le processus en trois types de base :
La détection
C’est le processus de recherche d’un visage dans une image. Si vous avez déjà utilisé une caméra qui détecte un visage et dessine un cadre autour, vous avez vu cette technologie en action. La détection des visages se concentre uniquement sur la recherche d’un visage, pas sur l’identité qui se cache derrière.
La phase de détection de la reconnaissance faciale commence par un algorithme qui apprend ce qu’est un visage. Habituellement, le créateur de l’algorithme le fait en le “formant“ avec des photos de visages. Si vous entassez suffisamment d’images pour entraîner l’algorithme, au fil du temps, il apprend la différence entre, par exemple, une prise murale et un visage.
L’analyse
Aussi appelée attribution. C’est l’étape qui localise les visages – souvent en mesurant la distance entre les yeux, entre le nez et la bouche et la forme du menton. Puis, elle convertit cette distance en une chaîne de nombres ou de points, appelée “Empreinte faciale“. Les filtres Goofy d’Instagram ou encore Snapchat utilisent une technologie similaire.
La reconnaissance
Il s’agit ici de la tentative de confirmer l’identité d’une personne sur une photo. Ce processus est utilisé pour la vérification, comme dans une fonction de sécurité sur les smartphones les plus récents. Ou encore, pour l’identification, qui tente de répondre à la question « Qui est sur cette image ? ». (C’est peut-être là que la technologie entre dans le côté le plus effrayant des choses !)
Une fois qu’une entreprise forme son logiciel pour détecter et reconnaître les visages, le logiciel peut alors les trouver et les comparer avec d’autres visages dans une base de données. Il s’agit de l’étape d’identification, où le logiciel accède à une base de données de photos et de références croisées pour tenter d’identifier une personne à partir de photos provenant de diverses sources, des vieux clichés aux photos téléchargées dans les réseaux sociaux. Il affiche ensuite les résultats, en les classant généralement par ordre de précision.
Quelle est la précision de la reconnaissance faciale ?
Vous savez maintenant ce que c’est que la reconnaissance faciale et son principe de fonctionnement. Alors, les questions les plus importantes sont peut-être : pouvons-nous nous en faire confiance ? Qu’en est-il de la précision de la technologie dont nous disposons aujourd’hui ?
Il n’y a probablement pas de réponse concrète unique à cette question. Évidemment, la précision de la reconnaissance faciale varie en fonction de l’algorithme et des conditions dans lesquelles nous l’utilisons.
FaceNet, développé par Google, obtient d’excellents résultats sur LFW (Labeled Faces in the Wild), un ensemble de données d’images de visage avec des paramètres très contraints. D’autre part, AM-Softmax n’a pu atteindre une précision de 84,69% que sur IJB-A, un ensemble de données d’images de visage prises dans des environnements sans contrainte. La plupart des images de l’ensemble de données IJB-A varient en termes de pose, de conditions d’image et d’angle.
Les données montrent que de nombreuses méthodes à la pointe de la technologie fonctionnent relativement bien avec des paramètres contraints. D’un autre côté, il y a une baisse substantielle de la précision lors des tests dans des environnements sans contrainte.
Alors, à quel point la reconnaissance faciale est-elle assez bonne ?
Une étude a indiqué qu’ils ont atteint une précision de 98.52% contre 97.53% pour la précision humaine. Cependant, les niveaux de précision acceptables sont tous une question d’échelle, de contexte et bien-sûr de clarté de l’image. Aussi, la diversité des photos introduites dans le système a un effet profond sur sa précision lors des étapes d’analyse et de reconnaissance.
Dans le contexte de la sécurité des aéroports, par exemple, il est difficile de décider d’une marge d’erreur acceptable ; L’aéroport international Hartsfield – Jackson d’Atlanta accueille quotidiennement plus de 260 000 passagers. À une telle échelle, la plupart des responsables de la sécurité n’accepteraient même pas un taux d’erreur de 0,37%. Cependant, les chercheurs explorent constamment de nouvelles approches de la reconnaissance faciale. À mesure que la puissance de calcul augmente, la précision de la technologie devrait également continuer à s’améliorer.
À quoi sert la reconnaissance faciale ?
Les forces de l’ordre et les développeurs de smartphones utilisent la reconnaissance faciale pour améliorer la sécurité. Cependant, ce ne sont pas les seuls cas d’utilisation. En fait, les applications de la technologie sont vastes et variées. Les exemples suivants ne sont que quelques-unes des façons les plus intéressantes dont la reconnaissance faciale est exploitée aujourd’hui.
Réalité augmentée (RA)
De nombreuses applications populaires pour smartphone reposent sur la reconnaissance faciale. Certains exemples célèbres seraient les filtres de visage sur Instagram, Snapchat et LINE. En localisant les repères faciaux de l’utilisateur, la RA peut superposer avec précision des filtres en temps réel.
Paiements sans numéraire
Bien qu’ils ne soient pas encore disponibles dans la plupart des pays, de nombreux marchands acceptent désormais les paiements par reconnaissance faciale en Chine. Le 16 octobre 2019, SnapPay a annoncé le lancement de sa technologie de paiement par reconnaissance faciale en Amérique du Nord.
Portes de sécurité
Une autre application de la reconnaissance faciale serait les portails ou portes de sécurité. Que ce soit l’entrée de votre immeuble, le hall d’entrée de votre bureau ou même les barrières de billetterie de la gare. La technologie de reconnaissance faciale a pour but autoriser ou refuser l’entrée. Bien que cette technologie ne soit pas encore si courante dans la plupart des pays, de nombreuses entreprises en Chine l’utilisent.
Les défis de la technologie de reconnaissance faciale
La technologie de reconnaissance faciale est confrontée à des défis importants. En raison de la manière dont ces programmes apprennent – en identifiant les relations et les corrélations entre les composants individuels d’un ensemble de données existant -, une IA suffisamment formée ne peut que recréer la réalité. En conséquence, il est très facile pour les algorithmes d’IA de reproduire le biais systémique existant.
Des exemples
Les algorithmes de reconnaissance faciale qui étaient utilisés dans l’application de la loi se sont avérés cibler de manière disproportionnée les Afro-Américains. Les algorithmes développés au Japon, en Chine et en Corée du Sud avaient tendance à être bien meilleurs pour identifier les visages d’Asie de l’Est que les visages de race blanche. Une autre étude a révélé qu’un système de soins de santé, conçu pour aider les médecins à prendre des décisions concernant les soins médicaux, donnait la priorité aux patients blancs.
De plus, de nombreuses études sur l’algorithme de reconnaissance faciale d’Amazon ont découvert que la technologie était biaisée. Dans une étude récente, ils ont constaté que l’algorithme faisait systématiquement des erreurs lors de l’identification du sexe d’un individu.
En outre, le changement de Google dans son algorithme de reconnaissance faciale – bien que généralement considéré comme une avancée positive vers un meilleur traitement des questions de genre dans la technologie – n’est pas à l’abri de critiques. Avant le changement en « personne » pour identifier tout le monde, quel que soit le sexe, l’algorithme de reconnaissance faciale de Google avait tendance à identifier les photos de personnes cuisinant comme des femmes – même lorsque le sujet était un homme.
Avec une bonne surveillance, il est possible pour les développeurs de corriger ces défis et de créer des algorithmes qui servent tout le monde. La mise en œuvre des meilleures pratiques, comme l’établissement de mesures d’équité, l’organisation d’équipes de développeurs plus diversifiées et le test d’algorithmes dans des scénarios réels, peut vraiment aider. Il existe également des ensembles d’outils conçus pour aider les développeurs à identifier les biais dans les données.
Conclusion
Comme vous pouvez le voir, il existe de nombreuses applications bénéfiques de la reconnaissance faciale. À mesure que la précision des modèles augmentera, de plus en plus de pays adopteront probablement la technologie de reconnaissance faciale dans leur infrastructure.
Espérons que ces informations vous ont aidé à savoir ce qu’est la reconnaissance faciale et son fonctionnement. En raison des nombreux cas d’utilisation pour les entreprises et notre vie quotidienne, la reconnaissance faciale continue d’être un domaine populaire de la recherche sur l’apprentissage automatique. De nouvelles études dans le domaine sont menées année après année par les plus grandes entreprises technologiques du monde.