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Reconnaissance faciale : les masques protègent du COVID-19, mais aussi de l’IA

Les masques empêchent le fonctionnement des systèmes de reconnaissance faciale. C’est ce que prouve, de façon définitive, une étude menée par le NIST des États-Unis…

La science a prouvé que les masques sont largement plus efficaces que le confinement pour freiner la propagation du coronavirus SARS-CoV-2. Cependant, une étude menée par le US National Institute of Standards and Technology (NIST) révèle qu’ils offrent aussi une protection contre la reconnaissance faciale.

Selon cette étude, le port d’un masque couvrant la bouche et le nez augmente fortement le taux d’erreur des algorithmes de reconnaissance faciale. Certains des systèmes les plus couramment utilisés ont vu leur taux d’erreur passer de 5 à 50%.

Par ailleurs, les masques noirs tendent à causer plus d’erreurs que les masques bleus. De plus, plus le nez est couvert, plus il devient difficile pour les algorithmes d’identifier le visage.

Il n’est pas vraiment surprenant que les algorithmes de reconnaissance faciale soient perturbés en profondeur par le port d’un masque. Pour cause, ils fonctionnent en mesurant la distance entre certaines caractéristiques faciales du sujet. En cachant ces caractéristiques, le masque empêche la mesure.

Néanmoins, cette étude a le mérite de prouver définitivement l’impact du masque sur les algorithmes de reconnaissance faciale. Sachant que le NIST est une agence gouvernementale américaine, ses conclusions risquent d’avoir un fort impact sur l’industrie.

Précisons que ce sont uniquement les algorithmes de type  » one-to-one matching «  qui ont été testés. Ces systèmes sont notamment déployés pour les contrôles aux frontières, afin de vérifier si le visage d’un voyageur correspond à la photo sur son passeport.

nist masque

Les fournisseurs de reconnaissance faciale s’adaptent au port du masque avec de nouveaux algorithmes

Il ne s’agit pas du même type de reconnaissance faciale que celui utilisé par les systèmes de surveillance, comparant les visages dans une foule avec ceux d’une base de données ( » one-to-many « ). Quoi qu’il en soit, ce type de système est généralement plus enclin à l’erreur compte tenu de la difficulté à capturer les visages dans une foule. Les systèmes de surveillance devraient donc être encore plus perturbés par le port du masque.

Il s’agit donc a priori d’une excellente nouvelle pour les nombreux défenseurs de la confidentialité qui s’opposent à l’usage de la reconnaissance faciale à des fins de surveillance. Rappelons que cette technologie crée la polémique, notamment à cause de son caractère discriminatoire à l’égard des minorités.

Cette étude a par ailleurs été menée sur des algorithmes créés avant l’arrivée du coronavirus. D’ici la fin de l’été, les chercheurs comptent tester la précision des algorithmes développés spécialement pour reconnaître des visages masqués.

De nombreuses entreprises se sont rapidement adaptées au COVID-19 en créant des algorithmes capables d’identifier un visage uniquement à partir de la zone entourant les yeux. Ainsi, la firme russe NtechLab affirme que son nouveau système peut identifier une personne même si elle porte une cagoule…