La technologie de reconnaissance faciale a été critiquée ces dernières années parce qu’elle est partiale contre les personnes de couleur et les femmes. Afin de répondre à ces préoccupations, Microsoft a annoncé des améliorations de son algorithme de reconnaissance faciale qui, selon lui, le rendront plus précis et moins biaisé. IBM propose également un nouvel outil pour aider les développeurs à créer des systèmes de reconnaissance faciale plus inclusifs.
Améliorations de Microsoft
Le nouvel algorithme de reconnaissance faciale de Microsoft, appelé « FairFace », est conçu pour être plus précis sur les visages de toutes races, sexes et âges. La société affirme que FairFace a été testé sur un ensemble de données de plus d’un million d’images et qu’il surpasse les autres algorithmes de reconnaissance faciale en termes de précision et de biais.
En plus d'améliorer la précision, FairFace est également conçu pour être plus transparent. Microsoft fournit un outil qui permet aux utilisateurs de voir comment fonctionne l'algorithme et comment il prend des décisions. Cette transparence aidera les développeurs à identifier et à corriger tout biais potentiel dans l'algorithme.
Offre IBM
IBM propose un nouvel outil appelé « AI Fairness 360 » pour aider les développeurs à créer des systèmes de reconnaissance faciale plus inclusifs. AI Fairness 360 fournit un ensemble d'outils et de techniques qui peuvent être utilisés pour identifier et traiter les biais dans les algorithmes de reconnaissance faciale.
Les outils d'AI Fairness 360 peuvent être utilisés pour :
* Mesurer la précision d'un algorithme de reconnaissance faciale sur différents groupes démographiques.
* Identifiez les fonctionnalités que l'algorithme utilise pour prendre des décisions.
* Déterminez si l'algorithme est biaisé contre un groupe démographique particulier.
En utilisant AI Fairness 360, les développeurs peuvent créer des systèmes de reconnaissance faciale plus précis et moins biaisés.
L'importance de la reconnaissance faciale sans biais
La technologie de reconnaissance faciale est utilisée dans diverses applications, notamment l’application de la loi, la sécurité et le marketing. Il est important que les systèmes de reconnaissance faciale soient précis et impartiaux afin d’éviter toute discrimination et autres conséquences négatives.
Les améliorations apportées par Microsoft à son algorithme de reconnaissance faciale et l'offre d'IBM AI Fairness 360 constituent des étapes importantes vers la création de systèmes de reconnaissance faciale plus inclusifs. En rendant la technologie de reconnaissance faciale plus précise et moins biaisée, nous pouvons contribuer à garantir qu’elle soit utilisée pour le bien et non pour le mal.
