Les ordinateurs ont commencé à reconnaître les visages humains dans les images il y a des décennies, mais maintenant, les systèmes d'intelligence artificielle rivalisent avec la capacité des gens à classer les objets dans les photos et les vidéos.

Cela suscite un intérêt accru de la part des agences gouvernementales et des entreprises, qui sont désireux de conférer des compétences de vision sur toutes sortes de machines. Parmi eux :les voitures autonomes, drones, robots personnels, des caméras et des scanners médicaux en magasin qui peuvent rechercher le cancer de la peau. Il y a aussi nos propres téléphones, dont certains peuvent maintenant être déverrouillés d'un coup d'œil.

COMMENT ÇA MARCHE?

Les algorithmes conçus pour détecter les traits du visage et reconnaître les visages individuels sont devenus plus sophistiqués depuis les premiers efforts il y a des décennies.

Une méthode courante a consisté à mesurer les dimensions du visage, comme la distance entre le nez et l'oreille ou d'un coin de l'œil à l'autre. Ces informations peuvent ensuite être décomposées en nombres et mises en correspondance avec des données similaires extraites d'autres images. Plus ils sont proches, mieux ils correspondent.

Une telle analyse est désormais facilitée par une plus grande puissance de calcul et d'énormes trésors d'images numériques qui peuvent être facilement stockées et partagées.

DES VISAGES AUX OBJETS (ET ANIMAUX)

"La reconnaissance faciale est un vieux sujet. Ça a toujours été plutôt bien. Ce qui a vraiment attiré l'attention de tout le monde, c'est la reconnaissance d'objets, " dit Michael Brown, professeur d'informatique à l'Université York de Toronto qui aide à organiser la conférence annuelle sur la vision par ordinateur et la reconnaissance de formes.

La recherche au cours de la dernière décennie s'est concentrée sur le développement de réseaux neuronaux de type cerveau qui peuvent automatiquement « apprendre » à reconnaître ce qu'il y a dans une image en recherchant des modèles dans des ensembles de données volumineux. Mais les humains continuent d'aider à rendre les machines plus intelligentes en étiquetant les photos, comme cela se produit lorsque les utilisateurs de Facebook taguent un ami.

Un concours annuel de reconnaissance d'images qui a duré de 2010 à 2017 a attiré les meilleurs chercheurs d'entreprises comme Google et Microsoft. Parmi les révélations :les ordinateurs peuvent faire mieux que les humains pour distinguer les différentes races de corgi gallois, en partie parce qu'ils sont mieux en mesure d'absorber rapidement les connaissances nécessaires pour faire ces distinctions.

Mais les ordinateurs ont été confondus par des formes plus abstraites, comme les statues.

LE « REGARD CODÉ »

L'utilisation croissante de la reconnaissance faciale par les forces de l'ordre a mis en lumière des préoccupations de longue date concernant les préjugés raciaux et sexistes.

Une étude menée par l'informaticienne du MIT Joy Buolamwini a révélé que les systèmes de reconnaissance faciale construits par des entreprises telles qu'IBM et Microsoft étaient beaucoup plus susceptibles d'identifier de manière erronée les personnes à la peau plus foncée, surtout les femmes. (Buolamwini a appelé cet effet "le regard codé".) Microsoft et IBM ont récemment annoncé des efforts pour rendre leurs systèmes moins biaisés en utilisant des référentiels de photos plus grands et plus diversifiés pour former leur logiciel.

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