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Crise du Covid-19 : le port du masque généralisé rebat les cartes

#Innovation 17/11/2020
  • Enjeux et tendances
Reconnaissance faciale : un débat urgent
Étude du National Institute of Standards and Technology de juillet 2020.

 

En juillet dernier, une étude du National Institute of Standards and Technology (NIST) conclut que « même les 89 meilleurs algorithmes commerciaux de reconnaissance faciale ont des taux d’erreurs entre 5 et 50 % lorsqu’ils essayent de faire correspondre une personne portant un masque et cette même personne sans masque ».

IA Workaround a collecté plus de 1 200 images sur Instagram.

De quoi stopper en plein vol une technologie et un marché en expansion alors que le port du masque se généralise. Prises de cours, les entreprises du secteur ont donc travaillé dans l’urgence à « former » leurs intelligences artificielles à ce nouveau paradigme, telle la start-up israélienne Corsight AI et son outil spécialement conçu pour identifier des visages partiellement masqués, déjà fournisseur d’aéroports et d’hôpitaux européens. Pour adapter les algorithmes au masque, l’enjeu phare est de posséder une masse importante d’images de personnes masquées à partir desquelles la machine « apprendra ». Pour les obtenir, certains n’ont pas hésité à aspirer les selfies masqués postés sur les réseaux sociaux, sans le consentement explicite des internautes. C’est ce qu’ont fait, dès avril 2020, les créateurs de la start-up américaine IA Workaround en collectant plus de 1 200 images sur Instagram, stockées ensuite sur Github (plateforme de développement de logiciels de Microsoft), comme le révèle le magazine américain spécialisé CNET. Un mois auparavant, des chercheurs de Wuhan, la ville chinoise où le Covid aurait débuté, avaient réuni plus de 5 000 photos de visages masqués tirés d’Internet. En Europe, le RGPD interdit ces collectes « sauvages », handicapant les entreprises françaises à la traîne, mais protégeant les internautes.

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