Reconnaissance Faciale : 73.3% de réussite

RECONNAISSANCE FACIALE : TAUX DE RÉUSSITE : 73.3%

Google est battu par un Start-up russe N-Tech.Lab fondé par Artem Kuharenko, lors d’une compétition internationale axée sur les logiciels de reconnaissance faciale, en décembre 2015.

Artem Kuharenko a créé un algorithme unique basé sur la technologie de réseau de neurones artificiels qui permet d’identifier l’ensemble des caractéristiques d’un visage humain. Les experts ont reconnu que le logiciel russe est le plus précis parmi les systèmes créés pour les bases de plus d’un million de photos. La précision acquise par le logiciel russe atteint 73,3% dans des environnements publics comme les aéroports, les douanes ou les grandes villes.

L’intégration des émotions dans l’algorithme de reconnaissance faciale ajoute des données supplémentaires augmentant considérablement la précision de l’identité numérique par rapport au logiciel précédent.

Dans les faits, on est loin de l’infaillibilité que l’industrie de la sécurité projette sur des systèmes de caméra à Grand déploiement dans les villes.

Une précision théorique d’une chance sur un million de faire une erreur ! Mais… Apple reconnait déjà des failles dans son système de reconnaissance faciale.

Si le logiciel de reconnaissance faciale est incomparable pour trier des millions de photographies en temps réel, l’assistance d’un spécialiste est requise pour trier les quelques suspects ressortant du lot, au même titre que les empreintes digitales doivent être vérifiées par un enquêteur chevronné et s’assurer d’identifier adéquatement le bon suspect.

La reconnaissance faciale est un outil intéressant pour traité des banques de données gigantesques. Par contre, le cerveau humain utilise une multitude de paramètres inconnus favorisant l’observation des subtilités non perceptibles pour un algorithme, du moins pour l’instant…

Daniel Thérien