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À tous les internautes, ce masque IA peut camoufler les visages en ligne pour vous protéger contre les logiciels de reconnaissance faciale. Et ce, sans altérer la qualité de vos images.
Des millions de photos circulent chaque jour en ligne. Beaucoup sont aspirées par des acteurs malveillants pour constituer des bases de données de visages à des fins douteuses.
Ce masque IA, généré par Chameleon, s’attaque à ce problème en offrant aux utilisateurs un masque de protection numérique invisible. Basé sur l’intelligence artificielle, il rend la reconnaissance faciale inopérante tout en préservant la qualité des images.
Un masque IA au service de ceux qui souhaite déjouer les outils de reconnaissance faciale
Chameleon – vous devinez sûrement ce qui suit à son nom – imite l’instinct de survie d’un caméléon. Il modifie subtilement nos photos pour camoufler nos visages avec des masques. Il empêche ainsi la reconnaissance faciale de capter notre identité réelle.
Cette technologie a été développée par des chercheurs de Georgia Tech et de l’Université de Hong Kong. Contrairement aux outils existants qui génèrent un masque différent à chaque photo, Chameleon crée un masque unique et personnalisé pour toutes les images faciales d’un même utilisateur.
Ce masque, nommé P-3, est généré à partir de quelques photos de l’utilisateur et peut ensuite être appliqué sur l’ensemble de ses images.
Le principal atout de Chameleon réside dans sa capacité à confondre les systèmes de reconnaissance faciale tout en garantissant une quasi-identité visuelle avec la photo d’origine. Lorsqu’une photo protégée est analysée par une IA, cette dernière la considère comme appartenant à quelqu’un d’autre. Ce qui préserve l’anonymat de l’internaute sans détériorer la qualité de l’image.
Les chercheurs, menés par le professeur Ling Liu, ont mis un point d’honneur à offrir une protection visuelle optimale. Et ce, sans sacrifier l’esthétique des photos. En effet, l’un des défauts majeurs des précédentes technologies de masquage était la différence visuelle trop marquée entre les photos originales et les versions masquées.
Avec Chameleon, l’équipe a réalisé des avancées majeures. Ce masque numérique préserve une grande partie de la qualité originale, de sorte que les utilisateurs ne voient aucune différence.
Que donne les premiers tests ?
Les tests réalisés par l’équipe de Georgia Tech sont éloquents. Chameleon dépasse les trois principaux systèmes de protection actuellement sur le marché. Et ce, autant en précision visuelle qu’en capacité de protection.
En plus d’une sécurité accrue, cette technologie s’avère plus rapide et demande moins de ressources que ses concurrents. Cela rend son utilisation accessible à un large public.
Plus tard, Chameleon pourrait étendre son champ d’action. Le chercheur Tiansheng Huang explique vouloir l’appliquer à d’autres utilisations pour limiter l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle sans le consentement des utilisateurs.
Ce procédé protège ainsi des images personnelles contre des usages non autorisés, comme la formation de modèles génératifs d’IA qui apprennent à partir de photos en ligne. Ce que trouve très pratique vu que ce cas est de plus en plus fréquent en ce moment.
Pour encourager l’innovation, l’équipe prévoit de publier le code de Chameleon sur GitHub, offrant à la communauté la possibilité de perfectionner ce modèle. « Ce partage pourrait encourager une adoption responsable des technologies de reconnaissance faciale et stimuler une science plus éthique », déclare Ling Liu, espérant que d’autres chercheurs se joindront à leur démarche.
Personnellement, je trouve cette technologie intéressante. Mais pour certain, ça n’a peut être aucun intérêt. Vous qui lisez cet article, qu’est-ce que vous en dites ?
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