Facial Recognition : qu’est-ce que la reconnaissance faciale ?

La reconnaissance faciale (en anglais Facial Recognition) est une méthode algorithmique qui identifie des personnes ou confirme leur identité en fonction de leurs caractéristiques biométriques faciales. Ces systèmes offrent un processus de vérification efficace et une précision supérieure aux méthodes classiques, mais présentent également certains défis, notamment en ce qui concerne la protection des données.

Qu’est-ce qu’un système de reconnaissance faciale ?

La reconnaissance faciale est une technologie permettant d’identifier et de vérifier l’identité des personnes en fonction de leurs traits du visage. Les systèmes reposent sur la capture et l’analyse de caractéristiques biométriques faciales uniques telles que la forme des yeux et du nez, qui sont converties en modèles mathématiques et ensuite comparées à une base de données.

Les systèmes modernes peuvent être utilisés pour identifier des personnes sur des photos, des vidéos et même en temps réel. Grâce à ces techniques, il est par exemple possible de comparer si un visage sur deux images différentes appartient à la même personne. De plus, les systèmes de reconnaissance faciale sont également capables de rechercher de grandes quantités de matériel visuel ou vidéo à la recherche d’un visage spécifique.

Facial Recognition : comment cela fonctionne ?

La reconnaissance faciale est un processus en plusieurs étapes qui s’appuie sur des technologies des domaines de la vision par ordinateur et de l’intelligence artificielle. Bien qu’il existe différents systèmes qui varient dans leur conception et leur fonctionnement, l’identification des visages suit généralement le schéma suivant :

• Capture du visage : la première étape de Face Detection consiste à localiser un visage dans une image ou une vidéo, généralement à l’aide de la vision par ordinateur. Cette technologie ne se contente pas de capturer les données du visage de face, mais peut aussi les capturer de profil.
• Analyse du visage : ensuite, le système analyse les caractéristiques biométriques du visage (Face Analysis). Parmi les variables principales figurent la profondeur des orbites, la distance entre les yeux, la taille du nez, la forme des pommettes et le contour des lèvres, des oreilles et du menton. La plupart des systèmes de reconnaissance faciale utilisent des images en 2D pour l’analyse, car elles sont plus faciles à comparer avec des photos publiques et des bases de données.
• Création d’un faceprint : l’algorithme convertit les caractéristiques faciales capturées en une signature numérique appelée « faceprint », qui représente mathématiquement le visage. Comme chaque personne a des traits du visage uniques, cette signature est aussi unique qu’une empreinte digitale.
• Comparaison avec la base de données : le système compare le faceprint créé avec une base de données de visages connus et évalue la probabilité d’une correspondance. Grâce aux algorithmes de comparaison avancés, il est possible de trouver des correspondances malgré des variations de conditions d’éclairage, d’expression faciale et d’angle de prise de vue.

Quels sont les principaux domaines d’application des systèmes de reconnaissance faciale ?

Ces technologies de Facial Recognition sont désormais utilisées dans une variété d’applications. Les domaines d’application les plus importants incluent :

• Smartphones : de nombreux modèles de smartphones permettent aux utilisateurs de déverrouiller l’appareil grâce aux fonctions Face ID. Selon les déclarations d’Apple, la probabilité qu’un visage aléatoire puisse déverrouiller un iPhone est inférieure à une sur un million.
• Application de la loi : aux États-Unis, mais aussi dans d’autres pays, la méthode d’identification biométrique est de plus en plus utilisée pour localiser des personnes recherchées par la police. La technologie permet même aux agents de prendre une photo sur place avec un appareil mobile et de la comparer avec des bases de données.
• Aéroports et contrôles aux frontières : un nombre croissant de voyageurs possède des passeports biométriques, ce qui permet de passer les longues files d’attente grâce au système de passage automatisé rapide aux frontières extérieures (PARAFE). La reconnaissance faciale est également utilisée lors de grands événements comme les Jeux Olympiques pour renforcer la sécurité.
• Banques : les applications bancaires de nombreux établissements financiers offrent aux utilisateurs la possibilité d’authentifier des transactions via reconnaissance faciale. Comme il n’est pas nécessaire de saisir un mot de passe ou un code PIN, les cybercriminels n’ont pas l’occasion de voler ces informations, ce qui améliore la sécurité des services bancaires en ligne.
• Secteur de la santé : les systèmes peuvent rationaliser l’enregistrement des patients dans les hôpitaux. De plus, cette méthode d’identification permet de détecter les émotions et la douleur chez les patients.

Facial Recognition : cinq exemples pratiques d’utilisation

• Le géant du e-commerce Amazon a développé un système de reconnaissance faciale basé sur le Cloud appelé « Rekognition », qui permet non seulement la vérification des utilisateurs basée sur le visage, mais aussi des analyses d’humeur et le filtrage de vidéos pour détecter des contenus inappropriés.
• Le groupe Apple permet à ses clients de déverrouiller rapidement leur smartphone grâce à la reconnaissance faciale. Il est également possible de l’utiliser pour se connecter à des applications et pour valider des achats.
• British Airways permet aux voyageurs (dans certains aéroports) de vérifier leur identité via reconnaissance faciale, évitant ainsi la nécessité de présenter leur passeport ou leur carte d’embarquement.
• Coca-Cola utilise la reconnaissance faciale en Chine pour récompenser les clients qui recyclent des bouteilles et des canettes. En Australie, l’entreprise diffuse des publicités personnalisées sur ses distributeurs automatiques.
• La plateforme de réseaux sociaux Facebook utilise depuis 2010 un outil de reconnaissance faciale aux États-Unis pour identifier automatiquement les personnes sur les photos (depuis 2019, cette fonctionnalité est activée uniquement avec le consentement des utilisateurs).

Quel rôle joue l’intelligence artificielle dans la reconnaissance faciale ?

L’intelligence artificielle est essentielle au développement et au fonctionnement des systèmes modernes d’identification biométrique. Les outils d’IA permettent l’amélioration continue de la technologie grâce à l’apprentissage automatique. Ces systèmes utilisent les données fournies pour ajuster leurs algorithmes et devenir ainsi de plus en plus efficaces au fil du temps.

Les réseaux neuronaux, et plus particulièrement les Convolutional Neural Networks (CNN), sont souvent au cœur des technologies modernes de reconnaissance faciale. Ces réseaux analysent les images de visages en plusieurs étapes, produisant des empreintes faciales (faceprints) d’une grande précision, même dans des conditions difficiles. Leur capacité à traiter ces données en temps réel en fait un atout majeur pour des applications sensibles, telles que les systèmes de surveillance et les contrôles d’accès sécurisés.

Quelles sont les opportunités et les risques liés à l’utilisation de la reconnaissance faciale ?

La reconnaissance faciale offre un potentiel considérable, notamment dans les domaines de la sécurité et de l’efficacité. Les systèmes de la génération actuelle permettent une identification des personnes rapide et fiable, ce qui est utile tant pour les contrôles d’accès que pour la lutte contre la criminalité et la résolution des crimes. Ils contribuent également à améliorer l’expérience utilisateur, par exemple en tant qu’option de déverrouillage des smartphones. La reconnaissance faciale permet aux entreprises de proposer des services personnalisés et ainsi d’optimiser leurs processus.

Les plus grands concernent la protection des données et la vie privée. Les systèmes de Facial Recognition permettant d’identifier et de surveiller des personnes à leur insu, il existe un risque d’abus par les gouvernements, les entreprises et les cybercriminels. De plus, des préoccupations ont été exprimées par des experts concernant la précision de ces systèmes, en particulier pour les minorités ethniques, pour lesquelles le taux d’erreur d’identification est souvent plus élevé.