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Droit et Justice

Les masques pandémiques contrecarrent la technologie de reconnaissance faciale

Vous avez du mal à reconnaître vos voisins derrière leurs masques de pandémie? Les ordinateurs éprouvent également plus de difficultés.

Une étude préliminaire publiée lundi par une agence américaine a révélé que même les meilleurs systèmes de reconnaissance faciale commerciaux ont des taux d'erreur pouvant atteindre 50% lorsqu'ils tentent d'identifier des visages masqués.

Le problème du masque est la raison pour laquelle Apple plus tôt cette année a permis aux propriétaires d'iPhone de déverrouiller plus facilement leur téléphone sans Face ID. Cela pourrait également contrecarrer les tentatives des autorités d'identifier des personnes individuelles lors des manifestations et autres rassemblements Black Lives Matter.

L'Institut national des normes et de la technologie a annoncé le lancement d'une enquête pour mieux comprendre les performances de la reconnaissance faciale sur les visages couverts. Son étude préliminaire n'a examiné que les algorithmes créés avant la pandémie, mais sa prochaine étape consiste à examiner comment la précision pourrait s'améliorer à mesure que les fournisseurs commerciaux adaptent leur technologie à une époque où tant de personnes portent des masques.

Certaines entreprises, y compris celles qui travaillent avec les forces de l'ordre, ont essayé d'adapter leurs algorithmes de balayage du visage pour se concentrer sur les yeux et les sourcils des gens.

Le NIST, qui fait partie du département du commerce, travaille avec les douanes et la protection des frontières américaines et le bureau scientifique du département de la sécurité intérieure pour étudier le problème.

Il a testé le logiciel en dessinant des masques numériques sur les visages dans une mine de photographies du passage des frontières, puis a comparé ces photos à une autre base de données de personnes démasquées cherchant des visas et d'autres avantages en matière d'immigration. L'agence affirme avoir numérisé 6,2 millions d'images d'environ 1 million de personnes à l'aide de 89 algorithmes fournis par des entreprises technologiques et des laboratoires universitaires.

Dans des conditions idéales, le NIST affirme que le taux d'échec des meilleurs systèmes de reconnaissance faciale n'est que d'environ 0,3%, bien que la recherche ait révélé des disparités significatives entre la race, le sexe et l'âge. Ajoutez des masques et le taux d'échec augmente à 5% ou pire. Lorsqu'elle est confrontée à des masques, l'agence affirme que «de nombreux algorithmes par ailleurs compétents ont échoué entre 20% et 50% du temps».

Même avant la pandémie de coronavirus, certains gouvernements avaient cherché la technologie pour reconnaître les gens lorsqu'ils tentaient de cacher leur visage.

Les masques faciaux étaient devenus une caractéristique des manifestants à Hong Kong, même lors de marches pacifiques, pour se protéger des gaz lacrymogènes et au milieu des craintes de représailles s'ils étaient publiquement identifiés. Le gouvernement a interdit les masques faciaux lors de tous les rassemblements publics l’année dernière et a mis en garde contre une peine de prison potentielle de six mois pour avoir refusé l’ordre d’un policier de retirer un masque.

Les militants de la protection de la vie privée, à leur tour, ont cherché des moyens créatifs de se camoufler. À Londres, des artistes opposés à la surveillance de haute technologie ont peint leurs visages avec des formes géométriques d'une manière conçue pour brouiller les systèmes de détection des visages.

Puis est venue l'épidémie de coronavirus, lorsque les experts de la santé du monde entier ont commencé à encourager fortement tout le monde à porter des masques qui couvrent la bouche et le nez.

L’étude préliminaire du NIST indique que ce que les masques portent et comment ils les portent font une différence pour les systèmes de reconnaissance faciale. Les résultats ne sont pour la plupart pas surprenants: plus les traits du visage sont couverts, plus il est difficile de reconnaître la personne sous le masque.

Cet article a été écrit par MATT O’BRIEN de l'Associated Press et a été légalement autorisé par le réseau d'éditeurs NewsCred. Veuillez adresser toutes les questions de licence à legal@newscred.com.

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