Bien que largement accepté dans certains pays par la législation, les publicistes et même les églises, l’identification faciale est devenue l’une des plus grandes menaces pour la vie privée, d’autant plus que les chercheurs ont montré que les réseaux de neurones pouvaient apprendre à identifier les personnes en tenant compte d’éléments déjà connus de l’environnement de leur tête et leur corps, permettant ainsi de reconnaître un individu alors même que son visage est dissimulé.
 
Les chercheurs de l’Institut Max Planck de Saarbrücken en Allemagne ont fait la démonstration d’une méthode d’identification des individus, même lorsque la plupart de leurs photos sont rendues non reconnaissables ou obscurcies. Le système des chercheurs, qu’ils ont appelé « système d’identification sans visage », entraîne un réseau de neurones à partir d’un échantillon de photos contenant à la fois des visages floutés et visibles, puis utilise cette connaissance pour reconnaître l’identité de visages floutés en cherchant des similarités dans l’environnement de la tête et du corps de la personne.
 

La fiabilité du système d’identification sans visage peut atteindre 91,5 %

 
La précision du système varie selon le nombre de visages présents dans l’échantillon de photos. Lorsqu’il y a 1,25 exemple du visage plein et entier, le système peut identifier un visage flouté avec 69,6 % de précision ; quand il y a 10 exemples du visage visible d’une personne, le niveau d’identification monte à 91,5 %.
 
Les chercheurs ont cependant constaté que lorsqu’il s’agissait d’identifier des personnes à partir de photos obscurcies par des carrés noirs, le niveau de performance du système tombait de 47,4 % à 14,7 %, ce qui reste tout de même trois fois plus précis que la méthode « naïve » d’identification de visages cachés ou obscurcis par la prédiction à l’aveugle.
 

Un tel système d’identification sans visage existerait probablement déjà

 
Par le passé, Facebook a déjà montré que les algorithmes de reconnaissance faciale pouvaient reconnaître l’identité des utilisateurs lorsqu’ils obscurcissent leur visage, avec une précision de 83 %, utilisant des indications telles que leur attitude et leur morphologie. Mais la nouvelle technique est la première à utiliser un système d’apprentissage pouvant utiliser une gamme complète d’indices concernant des visages floutés ou noircis.
 
« Du point de vue de la vie privée, les résultats présentés ici posent des questions » écrivent les chercheurs. « Il est très probable que des systèmes officieux similaires à ceux décrits ici opèrent déjà en ligne. Nous pensons qu’il en va de la responsabilité de la communauté de la vision par ordinateur de quantifier et faire connaître les implications sur la vie privée des images que les utilisateurs mettent en ligne. »
 

Patrick Neuville