Si vous avez déjà participé à une manifestation, peut-être avez-vous souhaité ne pas vous montrer dans le cortège. Il est ainsi fréquent de voir des manifestants chercher à conserver leur anonymat en arborant un couvre-chef, un foulard et/ou des lunettes de soleil. Une telle parade semble désormais se heurter à un obstacle de nature technologique.
À l’occasion de l’International Conférence on Computer Vision (ICCV) — qui, comme son nom le laisse entendre, est une conférence organisée sur la vision par ordinateur –, un algorithme d’apprentissage d’un nouveau genre vient en effet de faire son apparition. Mis au point conjointement par l’Université de Cambridge, l’Institut national technologique indien et l’Institut indien des sciences, cet outil possède la particularité de pouvoir identifier un individu, et ce même si son visage est obscurci.
67 % d’identifications réussies
Ce système est ainsi parvenu à identifier avec un taux de réussite de 67% des personnes dont le visage avait été dissimulé par une écharpe, et qui avaient été photographiées devant un fond simulant une scène réaliste.
Dans un article résumant leurs travaux, les chercheurs des trois établissements expliquent avoir d’abord esquissé un schéma de quatorze zones clés du visage humain, avant de s’en servir pour créer un modèle d’apprentissage. L’algorithme relie ainsi chacun des points obtenus, en formant une structure « en étoile » dont les angles permettent d’identifier un visage. Même lorsque l’une des parties du visage d’une personne est obscurcie, l’algorithme parvient à l’identifier.
Une structure en étoile
Si cette découverte risque de troubler les manifestants masqués dans les cortèges, les chercheurs n’avaient pas songé à cette application en créant l’algorithme. « Pour être honnête, quand j’ai cherché à proposer cette méthode, j’essayais surtout de me concentrer sur les criminels », déclare ainsi Amarjot Singh, étudiant à l’Université de Cambridge.
Bien que les intentions des chercheurs semblent louables, il est difficile de ne pas s’interroger sur les usages qui pourraient potentiellement être faits d’une telle technologie — par exemple, par des régimes autoritaires.
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