Les ordinateurs capables de reconnaître les visages ont fait de grands progrès au cours de la dernière décennie et deviennent de plus en plus précis.
C'est en partie à cause du passage à la reconnaissance faciale 3D. Actuellement, la plupart des algorithmes de reconnaissance faciale reposent sur des techniques 2D. Lyndon Smith, professeur d’informatique et de vision artificielle à l’Université de l’ouest de l’Angleterre à Bristol, explique que la technologie 2D est exposée aux conditions de luminosité et aux angles de vision. Comparativement, la reconnaissance faciale 3D fournit des données de résolution supérieure.
«[La reconnaissance faciale 3D] capture des données très détaillées d'un visage humain, un peu comme une empreinte digitale 3D du visage», explique Smith. "Cela peut fournir une très bonne fiabilité pour la reconnaissance, ouvrant ainsi une gamme d'applications considérablement plus étendue."
Le concept d'un algorithme sans erreur est suffisant pour inspirer les visions de 1984 et, en fait, même aujourd'hui, la technologie de reconnaissance faciale est soumise à des utilisations troublantes. Une application de rencontres qui vous ressemble à des gens qui sont supposés ressembler à votre béguin pour célébrités? En développement à l'Institut de technologie du New Jersey. Delta Airlines teste un système dans lequel les scanners faciaux remplacent les cartes d'embarquement. Et les centres commerciaux, les casinos et les magasins utilisent un logiciel de reconnaissance faciale pour localiser ceux qui se trouvent dans leur immeuble, ciblant parfois des publicités destinées à des personnes en fonction de la caractérisation des données démographiques d'une personne.
Quelques utilisations de la reconnaissance faciale, cependant, sont moins effrayantes. De nouveaux produits qui aident les étudiants à étudier, à retrouver les animaux de compagnie égarés et à aider les personnes aveugles sont sur le marché maintenant ou à venir. Et il y a sûrement plus à venir.
Suivre la présence et l'attention des étudiants.
Malgré son nom sympathique, Nestor est sur le point de devenir le pire cauchemar des étudiants inattentifs. Le logiciel, une intelligence artificielle créée par la société française LCA Learning, a fait ses débuts en mai. Il est actuellement testé dans deux cours en ligne proposés par l'ESG Management School à Paris.
Pendant que les étudiants regardent des conférences enregistrées, Nestor utilise leurs webcams pour analyser le mouvement des yeux et les expressions faciales. L'IA note que les étudiants semblent distraits et, à la fin de la leçon, les interroge sur le contenu couvert pendant ces périodes de rêverie. Nestor peut également suivre les tendances en matière d’inattention et alerter les étudiants s’il est sur le point de perdre la concentration.
Marcel Saucet, fondateur de LCA, explique que Nestor aide également les enseignants à réviser leurs plans de cours. Si, par exemple, la majorité des étudiants sont distraits au même moment d'une conférence, le professeur peut vouloir trouver un nouvel angle sur le sujet.
Alors que les défenseurs de la vie privée ont soulevé les questions habituelles quant à savoir si la technologie est invasive et comment les enregistrements seront utilisés, Saucet a déclaré que toutes les données sont cryptées et qu'aucune séquence vidéo d'étudiants ne sera stockée.
Aidez les aveugles à reconnaître leurs amis et leur famille.
En 2015, des étudiants de l'université de Birmingham City ont mis au point la canne XploR, un dispositif qui aide les malvoyants à «voir» ce qui les entoure. Cette capacité est particulièrement utile lors de grands rassemblements sociaux, où l'on rencontre inévitablement un flux continu d'individus.
XploR fonctionne conjointement avec le smartphone de son propriétaire et s'appuie sur les capacités de reconnaissance GPS, Bluetooth et faciale. La canne balaie les visages des personnes se trouvant dans un rayon de 10 mètres et, si elle les identifie comme un ami ou un membre de la famille, alerte son propriétaire. XploR guide ensuite l'individu aveugle vers son proche au moyen d'instructions fournies via une oreillette.
Plus tôt cette année, deux créateurs d’XploR, Asim Majeed et Said Baadel, ont présenté leur invention lors d’une conférence sur la sécurité mondiale. Ils espèrent étendre les capacités de la canne en intégrant des données de reconnaissance faciale sur les réseaux sociaux et, éventuellement, en développant un échange de données machine à machine (par exemple, en communiquant la localisation d'une personne avec facultés affaiblies à la voiture sans conducteur chargée de la récupérer).
Un porte-parole de la Fédération nationale des aveugles, un groupe de défense des aveugles aux États-Unis, a déclaré à Wired en 2015 qu'une application sur un smartphone pourrait être "plus rentable" qu'une canne à la pointe de la technologie, mais que la technologie de reconnaissance faciale "a le potentiel de résoudre un problème réel rencontré par les personnes aveugles."
Trouvez un animal de compagnie disparu.
La reconnaissance faciale ne concerne pas que les humains. L'application Finding Rover utilise la reconnaissance faciale pour aider les propriétaires à retrouver leurs animaux perdus.
Les utilisateurs téléchargent de manière préventive les photos de leurs chiots et, en cas de perte de Fido, Finding Rover alerte son vaste réseau d'abris pour animaux et d'utilisateurs d'applications. Ceux qui se trouvent dans un rayon de 10 miles du dernier emplacement connu de l'animal reçoivent une notification push, et s'ils voient un animal similaire, ils peuvent en soumettre une photo via l'application. Lorsque Finding Rover identifie une correspondance, il en informe le propriétaire.
Le système, qui a pris deux ans à créer, a été développé en collaboration avec des chercheurs de l'Université de l'Utah.
Aujourd'hui, la plupart des animaux domestiques possèdent des micropuces, une puce intégrée portant un numéro d'identification. Si un animal perdu se retrouve dans le bureau du vétérinaire ou dans un refuge pour animaux, les responsables vérifient la présence d'une puce et utilisent le numéro d'identification pour réunir l'animal et son propriétaire. Mais tout le monde n’a pas accès à un équipement de numérisation de puces et tous les animaux domestiques ne sont pas dotés d’une puce électronique. Un employé de la Wisconsin Humane Society a déclaré à une chaîne de presse locale: "Il est bon de savoir que si votre animal a disparu ... vous avez quelque chose d'aussi pratique et aussi proche que votre téléphone pour passer le message immédiatement", mais a ajouté que l'application ne devrait pas ' t remplacer les colliers ou les puces.
La question de savoir si la technologie de reconnaissance faciale sera davantage utilisée pour le bien ou pour le mal est une question ouverte. Dans une étude réalisée en 2014, Alessandro Acquisti, professeur à Carnegie Mellon, a identifié les personnes se promenant sur un campus universitaire en comparant les images de profil Facebook à des images de webcam. Grâce à la technologie de reconnaissance faciale, il a réussi le tiers de son temps. Trois années se sont écoulées depuis l'étude d'Acquisti, et comme il l'avait averti dans une interview avec The Atlantic : «D'un point de vue technologique, la capacité de mener à bien une reconnaissance faciale à grande échelle dans la nature semble inévitable. Mais si notre société acceptera cette technologie, c'est une autre histoire. "
