L’armée américaine développe une reconnaissance faciale thermique cauchemardesque

L’armée américaine vient de faire un pas de géant vers le développement de robots tueurs capables de voir et d’identifier les visages dans le noir. DEVCOM, le département de recherche de l’armée américaine, a publié un article documentant le développement d’une base de données d’images pour former l’IA à la reconnaissance faciale à l’aide d’images thermiques.

Exploiter les images thermiques

Les robots peuvent utiliser des optiques de vision nocturne pour voir efficacement dans l’obscurité. Mais à ce jour, il n’existait aucune technique permettant d’identifier les cibles en utilisant uniquement l’imagerie thermique. Cette base de données de l’armée américaine, composée de centaines de milliers d’éléments constituées d’images légères régulières de personnes et de leurs images thermiques correspondantes, vise à changer cela.

Comme les autres systèmes de reconnaissance faciale, une IA serait formée pour catégoriser les images en utilisant un nombre spécifique de paramètres. L’IA ne se soucie pas de savoir s’il s’agit d’images de visages utilisant la lumière naturelle ou des images thermiques. Elle a juste besoin de grandes quantités de données pour être efficace en matière de reconnaissance. 

Cette base de données serait la plus importante à inclure des images thermiques. Mais avec moins de 600 000 photos et seulement 395 sujets au total, c’est en fait relativement petit par rapport aux bases de données de reconnaissance faciale standard.

Manque de donnée et efficacité limitée

Ce manque de données évident signifie que le système ne serait tout simplement pas très efficace pour identifier les visages. Déjà avec une base de données bien fournie, la reconnaissance faciale de pointe avec des images à éclairage traditionnel n’est souvent performante que sur les visages masculins blancs. Imaginez le résultat avec les images thermiques et si peu de données identifiables.

L’analyse des résultats indique deux scénarios difficiles. Premièrement, les performances des modèles de détection de point de repère thermique et de vérification de visage thermique-visible ont été gravement dégradées sur les images hors pose. Deuxièmement, les modèles de vérification du visage thermique-visible posent un défi supplémentaire lorsqu’un sujet portait des lunettes sur une image, mais pas sur l’autre.

Le vrai problème est que le gouvernement américain a montré à maintes reprises qu’il était prêt à utiliser un logiciel de reconnaissance faciale qui ne fonctionne pas très bien. En théorie, cela pourrait conduire à un meilleur contrôle du combat dans les scénarios de champ de bataille. Mais lors de l’exécution, cela est plus susceptible d’entraîner la mort de personnes noires et brunes innocentes avec l’utilisation de tels dispositifs par la police ou l’usage des drones prédateurs pour identifier le mauvais suspect dans l’obscurité.