La reconnaissance faciale s’invite dans notre quotidien pour le meilleur et pour le pire (Le Figaro)

On l’a vue se démocratiser sur nos smartphones. La voici qui s’étend aux contrôles de passeport, aux distributeurs de billets et à la vidéosurveillance. La reconnaissance faciale s’invite dans notre vie quotidienne pour le meilleur et pour le pire. «C’est une technologie assez ancienne, mais elle a réalisé de gros progrès avec l’évolution du traitement d’images, le machine learning et les réseaux de neurones», explique Raphaël de Cormis, vice-président de Gemalto responsable de l’Innovation Labs.

Parmi ses faits d’armes, on citera son rôle dans l’identification et l’arrestation de criminels. Dans sa proposition de loi relative à la reconnaissance faciale dans les enquêtes terroristes, le sénateur Roger Karoutchi se félicite que «l’identification de “l’homme au chapeau” des attentats de Bruxelles a été rendue possible grâce à un logiciel de reconnaissance faciale développé par le FBI». Plus récemment, lors de la dernière Coupe du monde de football en Russie, les 500 caméras de vidéosurveillance déployées dans les villes et stades du tournoi ont permis d’arrêter environ 180 criminels recherchés. La technologie peut également jouer un rôle social. En Inde, la police de New Delhi a réussi à retrouver 2900 enfants disparus grâce à la reconnaissance faciale. Quatre jours ont suffi pour comparer les photos de leur base de données avec les visages de 45.000 enfants placés dans des foyers. En France, la ville de Nice a testé une solution de reconnaissance faciale à l’occasion du carnaval, en février dernier, pour évaluer son efficacité quand il s’agit de retrouver un enfant perdu dans la foule ou de repérer un individu recherché.

Plus ou moins fiable

Ces belles histoires masqueraient, en fait, une quantité de problèmes liés à la technologie. D’abord en termes de fiabilité. «Les différentes conditions de prise de vue, les performances des capteurs et l’absence de normes rendent compliquée l’exploitation des images, observe le lieutenant-colonel Jean-Marc Jaffre, chargé de projets au centre de recherche de l’École des officiers de la gendarmerie nationale, qui précise que «le taux d’erreur des applications peut atteindre 20%»… On se rappelle notamment de la bourde du système de reconnaissance faciale dans la ville de Ningbo en Chine : conçu pour sanctionner les personnes qui traversent hors des passages piétons, il a pris pour une personne réelle… un portrait illustrant une publicité sur un bus. Il s’agissait en fait de la photo d’une célèbre femme d’affaires, Dong Mingzhu, PDG du groupe Gree Electric.

On citera aussi le test effectué par une association de défense des droits de l’homme américaine sur le logiciel Rekognition d’Amazon, utilisé notamment par la police américaine : il a faussement identifié 28 parlementaires dans une base de 25.000 photos de criminels… Pour tout arranger, des études montrent que le taux d’erreur est plus important sur les personnes de couleur. Un rapport récent publié par le MIT signale que le système de reconnaissance faciale d’IBM Watson obtient 99% de réussite pour reconnaître des hommes blancs, mais… 75% seulement pour identifier des femmes de couleur. Un problème dû, selon les ingénieurs d’IBM, au fait que les algorithmes ont été entraînés à partir d’un échantillon d’individus qui ne reflète pas la diversité du monde actuel.

«La biométrie n’est pas une science exacte, admet Raphaël de Cormis. Alors, en fonction du contexte, l’opérateur doit faire un choix entre la gestion des faux positifs, la gestion des faux négatifs et les performances.» Globalement, pour l’accès à des lieux sensibles comme les laboratoires de recherche, le logiciel favorisera les faux négatifs, c’est-à-dire que l’accès sera plus souvent refusé qu’accepté, partant du principe que l’utilisateur peut toujours recommencer l’opération. Mais pour retrouver un suspect dans une base de données, en revanche, il privilégiera les faux positifs, c’est-à-dire qu’il fournira davantage de résultats pour être sûr de ne rien laisser passer en cas de doute. Enfin, pour les dispositifs comme le déverrouillage d’un smartphone, c’est surtout la rapidité qui compte. «La reconnaissance faciale s’améliore au fur et à mesure de l’utilisation du smartphone, explique Raphaël de Cormis. Qu’on se laisse pousser les cheveux ou qu’on maigrisse, ces nouvelles données s’ajoutent au système d’analyse qui en tiendra compte pour reconnaître le visage.»