La technologie de reconnaissance faciale peut permettre d’identifier rapidement une personne en analysant automatiquement les traits de son visage. On peut recueillir ses caractéristiques faciales (son information biométrique) lorsqu’elle demande un document d’identité, par exemple un passeport, qu’elle se fait prendre en photo pour obtenir une carte d’employé ou qu’elle téléverse des photos en ligne sur des sites de médias sociaux.
Les occasions d’enregistrer le visage d’individus sont nombreuses et il y a lieu de se demander s’il est encore possible de demeurer anonyme dans la foule.
Mode de fonctionnement de la reconnaissance faciale
En règle générale, les systèmes de reconnaissance faciale analysent les traits du visage pour créer un « modèle » qui enregistre des données précises et probablement distinctives – par exemple la position des yeux et de la bouche ou la forme du nez. D’autres modèles créent une représentation globale de tous les traits distincts du visage dans son ensemble. Le modèle d’un visage constitue un résumé mathématique des traits du visage. Il s’agit d’un élément d’information nettement différent de la photo en soi.
De nombreux systèmes de reconnaissance faciale comparent uniquement des modèles, si bien qu’il n’est pas nécessaire de stocker les photos originales. En revanche, d’autres conservent les photos au cas où il faudrait effectuer des comparaisons manuelles. Certains systèmes stockent les modèles localement pour que la comparaison puisse se faire rapidement, sans communication d’information à distance. D’autres encore ont recours à des bases de données à distance, parfois reliées à Internet, qui pourraient contenir des données sur des milliers, voire des millions de visages.
Afin de faciliter l’analyse des traits, certains systèmes de reconnaissance faciale exigent que l’on regarde directement l’appareil photo en ayant une expression faciale neutre. Et au moment de la reconnaissance faciale, on devra peut-être reprendre la même pose pour permettre d’établir une correspondance. D’autres systèmes, par contre, ont la capacité d’analyser des visages en 3D. Il n’est donc pas nécessaire d’utiliser une photo prise directement de face. Les systèmes de reconnaissance faciale perfectionnés font maintenant appel à des algorithmes avancés leur permettant de reconnaître des visages sous divers angles au fil du temps.
Les systèmes de reconnaissance faciale peuvent servir à des fins d’authentification ou d’identification. Pour l’authentification, ils comparent votre visage avec une seule image ou un seul modèle afin de confirmer si vous êtes bien la personne que vous affirmez être. Pour l’identification, ils le comparent avec une multitude d’autres visages, peut-être des millions, afin de déterminer qui vous êtes. En général, les systèmes servant à des fins d’authentification s’exécute plus rapidement et se développe plus facilement puisqu’il y a moins de comparaisons à faire et moins de risques d’erreur.
Exactitude
L’exactitude des systèmes de reconnaissance faciale varie grandement selon plusieurs facteurs, entre autres la qualité des appareils photo, l’éclairage, le type de modèles utilisés, les algorithmes de comparaison et la taille des bases de données de visages. Les premiers systèmes ne donnaient pas de bons résultats à partir de photos de mauvaise qualité ou de vastes bases de données d’images. Toutefois, des projets récents comme MegaFace, mené par l’Université de Washington, montrent que les systèmes plus récents et plus perfectionnés peuvent donner d’excellents résultats.
Certains systèmes de reconnaissance faciale donnent, systématiquement, des résultats erronés ou biaisés. Ils donnent de moins bons résultats pour l’analyse du visage de femmes, de différents groupes ethniques ou de jeunes. Ces inexactitudes sont souvent attribuables au fait que les fabricants développent les algorithmes en se fondant sur une population définie étroitement qui n’est pas assez représentative de la population éventuelle pour laquelle le système sera utilisé. Les algorithmes de reconnaissance faciale doivent être entraînés et mis à l’essai pour s’assurer qu’ils détectent bien les différences entre les âges, les sexes et les origines ethniques.
Certains systèmes ont identifié à tort une personne à partir d’une photo de faible qualité. Ce type de vérification, que l’on appelle « attaque par mystification », se produit lorsque le système ne peut faire la distinction entre un visage réel et la reproduction exacte d’un visage. Les systèmes perfectionnés peuvent toutefois comporter une fonction de détection du caractère vivant qui recherche les caractéristiques dynamiques, par exemple les mouvements des yeux, avant de tenter de trouver une correspondence.
Applications dans le secteur privé
Dans le secteur privé, une grande variété d’entreprises ont recours à la technologie de reconnaissance faciale pour fournir des services aux consommateurs. Ainsi, Google, Microsoft et des entreprises d’appareils mobiles mettent à l’essai des méthodes qui permettraient d’ouvrir une session sur les appareils grâce à la reconnaissance faciale. Le service « Hello » de Microsoft utilise l’appareil photo de l’ordinateur portable ou de la tablette électronique pour ouvrir automatiquement une session. D’autres entreprises, comme MasterCard, mettent à l’essai la reconnaissance faciale pour valider un achat fait à partir d’un appareil non muni d’un lecteur d’empreintes digitales.
Facebook a recours à la reconnaissance faciale pour automatiser le regroupement et le marquage des photos afin que les utilisateurs puissent trouver et étiqueter des photos d’eux-mêmes et de leurs amis. L’entreprise a expliqué que, selon son analyse, la fonction de marquage automatique qui lie un visage à une personne pourrait contrevenir aux lois sur la protection des renseignements personnels qui exigent le consentement préalable des utilisateurs (p. ex. au Canada et aux États-Unis). Dans ces pays, Facebook a récemment activé des fonctions de reconnaissance faciale qui regroupent les photos selon des caractéristiques de correspondance, sans fournir d’étiquettes d’identité. Apple offre également des fonctions de reconnaissance faciale, mais sa technologie crée des bases de données locales propres à l’utilisateur (qu’il gère lui-même et qui sont stockées sur ses appareils) au lieu d’une vaste base de données sur l’ensemble du système (gérée et exploitée par une organisation).
Applications dans le secteur public
Les organismes gouvernementaux ont adopté la technologie de reconnaissance faciale à des fins de vérification et d’identification. Par exemple, Passeport Canada compare la photo que vous lui fournissez avec les photos déjà stockées dans une base de données afin de s’assurer qu’il n’y a pas de photo correspondante ni de fraude. Les gouvernements peuvent aussi utiliser les photos pour s’assurer que la personne qui présente les documents d’identité est bien celle qui a présenté la demande de passeport à l’origine.
Les organismes gouvernementaux utilisent aussi la reconnaissance faciale pour identifier des individus frappés d’une interdiction de séjour qui tentent d’entrer au pays – par exemple, ils peuvent analyser les images vidéo en direct aux aéroports et aux postes frontaliers pour identifier automatiquement les personnes interdites de séjour. La Ville de New York envisage d’avoir recours à la technologie de reconnaissance faciale dans les lieux publics pour repérer automatiquement les terroristes et les suspects.
Les organismes d’application de la loi s’intéressent eux aussi aux systèmes de reconnaissance faciale. Le service de police de Calgary a été parmi les premiers à utiliser la technologie pour comparer les photos d’identité judiciaire avec les photos et les vidéos prises sur une scène de crime. La Gendarmerie royale du Canada (GRC) envisage également d’adopter les systèmes de reconnaissance faciale pour identifier des suspects, souvent à partir d’images captées par des caméras de faible qualité utilisées dans les systèmes de surveillance ou de télévision en circuit fermé. L’intérêt de la GRC est en partie attribuable à son souci d’interopérabilité avec les technologies de reconnaissance faciale utilisées par le FBI – l’agence américaine a accès à des centaines de millions de photos, dont bon nombre ont été recueillies à l’origine par d’autres départements fédéraux.
Facepalm – Applications dans les secteurs public et privé
À la suite des émeutes survenues à Vancouver après un match de hockey, la « Insurance Corporation of British Columbia » (ICBC) a offert aux services de police de se servir du système de reconnaissance faciale qu’elle utilise pour le permis de conduire des conducteurs locaux, mais la commissaire à l’information et à la protection de la vie privée de la Colombie-Britannique a déterminé que la police devait obtenir une ordonnance du tribunal pour utiliser ce système afin d’identifier les émeutiers. L’utilisation de la technologie de reconnaissance faciale n’a pas été autorisée dans ce cas, mais le nombre croissant d’ententes d’échange d’information conclues entre les organismes gouvernementaux pourrait entraîner l’utilisation des images faciales à des fins varies.
Le recours à la technologie de reconnaissance faciale pour déverrouiller un appareil personnel suscite aussi des préoccupations. En vertu du principe juridique interdisant l’auto-incrimination, les organismes d’application de la loi ne peuvent obliger un individu à leur fournir un mot de passe, mais on ne sait pas vraiment si les mêmes mesures de protection s’appliquent lorsqu’ils demandent à un individu de présenter son visage pour déverrouiller l’appareil.
La collecte et l’analyse de millions de photos permettent de créer de très vastes bases de données d’images faciales ou de modèles et l’exactitude des systèmes de reconnaissance faciale s’améliore constamment. Outre le risque de perte ou de vol de données auquel elle est exposée, l’organisation qui a recueilli votre photo aujourd’hui pourrait aussi la partager ou la vendre plus tard à une autre organisation pour des fins différentes de celles auxquelles vous aviez pensé à l’origine.
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