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Les algorithmes de reconnaissance faciale déjoués par les masques

Les algorithmes de reconnaissance faciale déjoués par les masques
Photo de Gustavo Fring sur Pexels

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Selon l’institut américain NIST des normes et de la technologie (www.nist.gov) et rapporté par le magazine TheVerge.com, les masques constituent une très bonne défense non seulement contre la propagation de microgouttelettes de Covid-19, mais aussi contre les systèmes de reconnaissance faciale. 

Ainsi, plus un masque recouvre le visage et le nez, plus il est déjoue les algorithmes de reconnaissance. « Le taux d’erreur varie entre 5 et 50% selon les types de systèmes de reconnaissance faciale ».

L’institut NIST s’est penché sur « la manière dont un algorithme développé avant la pandémie pourrait être affecté par des sujets portant des masques faciaux. Plus tard cet été, l’institut prévoit tester la précision des algorithmes qui ont été intentionnellement développés pour décoder les visages masqués ».

Comme les masques du monde réel sont différents, l'équipe du NIST a proposé des variantes comprenant des différences de forme, de couleur et de couverture du nez.
B. Hayes/NIST
Comme les masques du monde réel sont différents, l'équipe du NIST a proposé des variantes comprenant des différences de forme, de couleur et de couverture du nez.

Précision réduite 

En ce qui concerne les couleurs, les masques noirs déjoueraient plus facilement les algorithmes que les équivalents bleus.

Et parce qu’ils suppriment la plupart des caractéristiques visibles des visages, les masques réduisent la précision des algorithmes de reconnaissance faciale.

Parlant d’un autre système de reconnaissance faciale que des millions de propriétaires utilisent chaque jour, le système de reconnaissance Face ID d’Apple est plus efficace parce que les téléphones iPhone utilisent des capteurs de profondeur 3D pour une sécurité accrue – à condition d’avoir bien entendu installé la mise à jour iOS 13.5.

Pas tous les algorithmes 

Si vous êtes un peu paranoïaques en matière de surveillance, ne criez pas victoire trop vite pour circuler incognito.

Précisons que ce ne sont pas tous les algorithmes de reconnaissance faciale qui ont été scrutés par la NIST qui s’est uniquement concentrée sur le modèle « concordance un à un » – connu sous le nom one-to-one matching –, lequel est employé aux passages frontaliers pour le contrôle des passeports.

En Chine 

Les systèmes de surveillance des masses par « concordance un à plusieurs » appelé (one-to-many) n’ont pas été testés par la NIST.

Cela dit, l’agence américaine ajoute que « si les masques faciaux cassent les systèmes one-to-one, ils cassent probablement les algorithmes one-to-many avec une fréquence plus ou moins égale ».

Selon le magazine Quartz, la chinoise SenseTime, considérée comme l’une des plus importantes sociétés d’intelligence artificielle au monde, a déclaré au début de l’année qu’elle avait mis au point un système de reconnaissance faciale qui intègre des caméras thermiques pour détecter les personnes ayant une température élevée (fièvre).

En dépit du port du masque, ce système est également en mesure d’identifier les personnes avec une grande précision.

La NIST en bref 

Un mot sur la NIST, cette agence gouvernementale est chargée d'évaluer la précision de ces algorithmes (ainsi que de nombreux autres systèmes) pour le gouvernement fédéral et son classement des différents fournisseurs est extrêmement influent. C’est cette même agence qui a étudié la dynamique d’effondrement des tours jumelles du World Trade Center à New York.