Regardons maintenant la reconnaissance faciale, bien sur avec l’IA

 

Reconnaissance faciale et cybersécurité

Guide le plus complet possible de la reconnaissance faciale

Les mots « reconnaissance faciale » ne sont pas vraiment difficiles à comprendre. Et la plupart des smartphones utilisent aujourd’hui cette technique comme système de verrouillage. Mais c’est loin d’être sa seule application. Découvrons ce qu’est réellement la reconnaissance faciale et comment ça fonctionne.

Définition de la Reconnaissance Faciale

La reconnaissance faciale est une parmi tant d’autres méthodes d’identification biométrique. La biométrie consiste à identifier un individu en se basant sur ses caractéristiques biologiques, physiques et, dans certains cas, comportementales. Parmi les autres techniques, nous pouvons citer la reconnaissance d’empreintes digitales, la reconnaissance rétinienne ou irienne ou la reconnaissance vocale. Pour en revenir à la reconnaissance faciale, il s’agit donc d’une méthode d’identification d’une personne grâce à l’analyse de son visage.

Le fonctionnement de la reconnaissance faciale

L’application de reconnaissance faciale que plusieurs d’entre nous utilisent régulièrement est probablement celle de nos smartphones par exemple. Pour faire simple, à l’aide de la caméra frontale, le système scanne le visage de la personne en face pour l’identifier. S’il reconnaît la personne, il déverrouille l’appareil. En revanche, s’il ne la reconnaît pas, il limite l’accès à l’appareil.

Maintenant, lorsqu’il ne s’agit pas d’un appareil personnel, la reconnaissance faciale fonctionne un tantinet différemment. Entre autres, après avoir scanné un visage, le système tente de faire correspondre l’image à des images contenues dans une base de données de visages. Autrement dit, il ne s’agit pas de se souvenir d’une personne, mais de déterminer si cette personne figure dans le système.

Les étapes de la reconnaissance faciale

  1. Capture de l’image
    Pour reconnaître un visage, un système doit avant tout voir un visage, c’est-à-dire la photo de la face d’une personne. Cela implique l’utilisation d’une caméra, bien qu’il soit inutile de le préciser.
  2. Détection du visage
    La reconnaissance faciale peut se faire à partir de l’image d’une personne placée directement en face de la caméra. Toutefois, dans le cas des vidéos de surveillance dans un espace public, par exemple, l’image peut contenir plusieurs visages. La caméra doit donc localiser un visage dans l’image capturée qui peut soit regarder droit devant soit être de profil.
  3. Analyse du visage
    La prochaine étape consiste à relever les traits distinctifs en se basant sur la géométrie du visage. L’analyse du visage implique d’abord celle des yeux, notamment leur distance et la profondeur des orbites. En outre, le système évalue la forme du menton ainsi que sa distance par rapport au front. Il étudie également la forme des pommettes, des lèvres et des oreilles. L’objectif est de créer des points de repère qui permettent d’identifier le visage.Un système de reconnaissance faciale repose, en général, sur des images en 2D qui correspondent mieux aux bases de données de photos publiques.
  4. Conversion de l’image en données
    Précisons que le système de traitement des images est un système informatique. Cela signifie que les données qu’il traite doivent avoir un format numérique. Par conséquent, l’image doit être convertie en un ensemble de données numériques. De cette conversion résulte une nouvelle représentation qui correspond à une formule mathématique dite empreinte faciale.
  5. Recherche de correspondance
    La dernière phase est celle qui répond le plus à la définition de la reconnaissance faciale. L’empreinte faciale est comparée à la base de données de visages pour trouver une correspondance. Concernant cet ensemble de données d’images, il peut provenir de caméras publiques, de médias sociaux ou de sources privées.
  6. Exploitation des résultats
    En fonction de son utilisation ou d’autres facteurs, chaque système de reconnaissance faciale peut fournir différents types de résultats. Évidemment, dans la plupart des cas, nous nous attendons à obtenir un résultat unique. Néanmoins, il arrive qu’un système calcule un score de probabilité de correspondance entre l’image d’entrée et les modèles de la base de données. Dans ce cas, vous obtiendrez plusieurs propositions de correspondances potentielles classées par ordre de probabilité.Par ailleurs, il peut aussi y avoir des erreurs dans les résultats de la recherche de correspondance. Un « faux négatif » signifie que le système n’est pas parvenu à trouver aucune correspondance. Un « faux positif », en revanche, indique que le système a trouvé une correspondance, mais qui est inexacte.

Applications de la reconnaissance faciale

Comme nous l’avons mentionné plusieurs fois, la principale utilisation de la reconnaissance faciale est la sécurité, que ce soit pour les appareils et applications diverses que pour les autorités. Néanmoins, elle peut être utilisée à d’autres fins étant donné qu’il s’agit de la méthode d’identification la plus rapide.

La reconnaissance faciale au service de la sécurité

La première utilisation de la reconnaissance faciale est celle que nous avons évoquée plus tôt, à savoir celle du déverrouillage des téléphones. Elle est plus authentique que les schémas ou les codes à chiffres auxquels d’autres personnes peuvent facilement accéder.

Outre les smartphones ou les tablettes, d’autres dispositifs comme les voitures peuvent utiliser l’identification du visage à la place des clés. Ce peut également être le cas dans les bureaux ou les maisons.

Pour monter à une plus grande échelle, parlons des aéroports et du contrôle des frontières. Avec des passeports biométriques, les voyageurs peuvent se passer des longues files d’attente pour une vérification manuelle. En plus de réduire le temps d’attente, la reconnaissance faciale permet d’améliorer la sécurité dans ces zones à fortes affluences.

Toujours grâce à l’authenticité de l’empreinte du visage, certains services bancaires utilisent également la reconnaissance faciale à la place des mots de passe pour autoriser les transactions en ligne. Et pour s’assurer qu’il s’agit bien d’une personne réelle et non d’une photo, les banques exigent en plus une « preuve de vie faciale ».

Réduire la criminalité

Certes, il s’agit toujours de sécurité, mais cette fois, la loi est impliquée. Les principaux utilisateurs de la reconnaissance faciale à grande échelle sont les forces de l’ordre. En termes simples, les autorités collectent les photos des suspects pour les comparer aux bases de données des agences locales, nationales ou fédérales. Et s’il s’agit d’une personne nouvellement arrêtée, sa photo est ajoutée aux bases de données.

Mais les criminels ne sont pas les seules cibles des autorités en utilisant cette technique. La reconnaissance faciale permet également de retrouver les personnes portées disparues. Grâce aux caméras placées dans les différents espaces publics, la recherche de ces personnes, comme celles des victimes d’otage ou de traite, devient plus facile.

En dehors des autorités, d’autres organisations se basent sur la reconnaissance faciale pour identifier les personnes indésirables. Par exemple, dans un magasin, l’identification du visage permet de reconnaître les voleurs connus et de signaler les responsables s’il pénètre dans l’enceinte. De même, dans une salle de jeu, cette méthode permet de surveiller les joueurs pour identifier les personnes enregistrées comme dépendantes au jeu.

Les autres cas d’utilisation de la reconnaissance faciale

La reconnaissance faciale peut avoir d’autres utilisations qui n’ont pas de rapport avec la sécurité. Par exemple, dans le commerce de détail, les gérants d’un magasin peuvent relier l’empreinte visage d’un client à son historique d’achat pour l’orienter vers les produits susceptibles de l’intéresser. En outre, une technologie connue sous le nom de « Face Pay » utilise aussi l’identification du visage pour effectuer un paiement.

Dans les hôpitaux, la reconnaissance faciale permet d’accélérer l’accès aux dossiers des patients ou l’enregistrement de nouveaux patients. Certaines entreprises technologiques développent même des technologies d’analyse biométriques pour diagnostiquer des maladies.

Un autre cas d’utilisation de l’identification biométrique du visage est l’analyse des sentiments. En effet, plusieurs scientifiques pensent que les traits du visage permettent de connaître les émotions d’une personne. Plusieurs applications explorent cette branche de la reconnaissance faciale. Par exemple, en Chine, Canon ne laisse entrer dans ses bureaux que les employés heureux, c’est-à-dire qui affichent un sourire sur le visage. Les responsables de marketing se basent également sur l’analyse des sentiments pour évaluer les réactions des clients ou du public.

 

La reconnaissance faciale : avantages et inconvénients

Les avantages

Il est évident que le principal avantage de la reconnaissance faciale est la sécurité. Elle permet de protéger les biens personnels (appareils, comptes) de manière plus sûre que les clés qui peuvent s’égarer ou les codes qui peuvent être hackés. Au niveau des entreprises, des agences de sécurité et du gouvernement, elle aide à protéger les gens des criminels et des terroristes.

Par ailleurs, avec les contraintes de limitations de contact humain, l’identification biométrique du visage offre une plus grande commodité. Au lieu de faire passer les cartes de crédit ou de l’argent liquide de main en main, il suffira de scanner le visage par exemple.

Et comme, déjà mentionné, la reconnaissance faciale est la méthode d’authentification la plus rapide. De plus, elle s’intègre facilement à différentes technologies ou logiciels de sécurité.

Les inconvénients

Alors que la reconnaissance faciale est utilisée dans différents domaines, elle est aussi un sujet de controverse. Le fait que les autorités utilisent les données publiques peut se traduire par une surveillance constante de la population (Qui parle de la Chine ?). Certains accusent ces pratiques d’atteinte à la vie privée, et c’est compréhensible. Par ailleurs, les images sont généralement collectées et stockées sans le consentement des personnes.

Une autre préoccupation majeure concernant cette méthode d’identification est également le fait que certains systèmes soient biaisés. En d’autres termes, ils produisent des résultats erronés, le plus souvent lors de l’identification des hommes noirs.

Enfin, revenons aux résultats d’une reconnaissance faciale qui peuvent afficher des faux négatifs et des faux positifs. Un résultat faussement négatif ne pose pas réellement de problème, étant donné l’absence de correspondance. Par contre, un faux positif signifie que la correspondance trouvée peut être inexacte. Lorsqu’il est question de rechercher un criminel présumé, cela pourrait aboutir à l’incrimination d’un innocent.

Quelques articles de réflexion

 

Le cas Clearview

 

Impossible de ne pas parler de la société Clearview !

Qui est Clearview ?

Pour ne pas faire de polémique inutile, je reprend la description donnée sur Wikipedia :

Clearview.ai est une entreprise américaine spécialisée dans la reconnaissance faciale. Elle fournit un logiciel basé sur une technologie qu’elle développe permettant de rechercher un visage parmi une base de données de plus de vingt milliards d’images, obtenues via web scraping sur Internet et notamment sur les réseaux sociaux. Censé n’être commercialisé qu’aux forces de l’ordre pour résoudre des affaires criminelles, diverses enquêtes ont révélé depuis 2020 que l’usage de ce logiciel était bien plus vaste, suscitant plusieurs controverses notamment autour de la menace que l’entreprise fait peser sur la vie privée.

Afin de constituer sa base de données, le logiciel de Clearview.ai aspire automatiquement, via web scraping, le contenu de milliards de pages Internet telles que des profils publics hébergés sur les réseaux sociaux ou autres sites web sans le consentement ni de ces plateformes, ni des personnes dont les photos ont été récupérées !

Son service Smartchecker permet ainsi, pour ses utilisateurs, de comparer — via l’architecture client-serveur du logiciel, à partir d’un smartphone ou d’un ordinateur — la photographie d’une personne avec une base de données estimée à plus de trois milliards de photographies début 2020, à plus de dix milliards d’images en et à plus de vingt milliards en . La recherche à l’aide de l’outil affiche les photographies correspondantes dans la base de données de Clearview et les associe à l’adresse web où l’image a initialement été récupérée. Le logiciel donne enfin le moyen d’associer les données personnelles de quelqu’un — comme son nom, son âge, son activité professionnelle ou ses relations — à partir d’une photo de son visage, grâce à l’intelligence artificielle de l’outil.

L’outil de reconnaissance facial de Clearview est donné comme l’un des meilleur au monde. Alors, où est le problème ?

 

La Cnil réclame 20 millions d’euros à Clearview AI

En l’absence de coopération avec les services de la Cnil, le régulateur français a décidé de passer à l’étape de la sanction.

La situation

Le logiciel de reconnaissance faciale de Clearview AI est illicite, clame haut et fort la Commission nationale de l’informatique et des libertés. La Cnil a prononcé ce jeudi une sanction de 20 millions d’euros à l’encontre de la société américaine Clearview AI. Le régulateur enjoint à Clearview AI de cesser de collecter et d’utiliser les données « sans base légale » des personnes se trouvant en France et de supprimer celles déjà collectées.

Au coeur de son fonctionnement, Clearview Ai aspire des photographies provenant de sites web et de réseaux sociaux. Elle collecte pour ainsi dire l’ensemble des photographies en ligne consultables sans avoir besoin de se connecter à un compte. La société a pu s’approprier 20 milliards d’images à travers le monde via cette méthode.

La société commercialise ensuite l’accès à sa base d’images. Le résultat apparaît sous la forme d’un moteur de recherche, où chaque individu peut être recherché à l’aide d’une photographie via la reconnaissance faciale. Ce service intéresse notamment les forces de l’ordre pour identifier les victimes ou les auteurs d’infractions.

Un usage illicite des données des internautes

La Cnil explique avoir reçu des plaintes de particuliers depuis 2020 au sujet du logiciel de reconnaissance faciale de Clearview AI. Pendant son enquête, le régulateur français a coopéré avec ses homologues européens pour collecter des informations, puisque la société américaine n’est pas installée en Europe.

A l’issue de son enquête, la Cnil a constaté que le traitement des données personnelles s’effectuait sans base légale et que le dispositif, dans son ensemble, ne prenait pas systématiquement en compte le « droit des personnes » concernées.

La Cnil a décidé dans un premier temps de mettre en demeure la société Clearview AI de cesser la cllecte et l’usage des données de personnes se trouvant sur le territoire française. Or, devant l’inaction du principal concerné, la Cnil a décidé de prononcer une sanction pécuniaire. Cette sanction à 20 millions d’euros, un montant « maximal » au regard « des risques très importants pour les droits fondamentaux des personnes concernées qui résultent du traitement mis en oeuvre par la société » souligne le communiqué de la Cnil.

Selon la Cnil, Clearview AI ne dispose pas d’un « intérêt légitime à collecter et utiliser ces données, notamment au regard du caractère particulièrement intrusif et massif du procédé qui permet de récupérer les images présentes sur Internet des millions d’internautes en France ».

La commission a également astreint la société américaine de 100 000 euros par jour de retard au-delà du délai de deux mois.

Sur le même sujet :

Clearview AI devra payer 5,2 millions d’euros pour ne s’être pas conformée à une décision de la CNIL

Condamné en octobre à une lourde amende, le site américain de reconnaissance faciale Clearview AI n’a ni réglé l’amende ni cessé sa collecte de photos. La Commission nationale de l’informatique et des libertés (CNIL) a donc décidé de lui réclamer une astreinte de 5,2 millions d’euros, selon un communiqué publié mercredi 10 mai sur le site du gendarme français des données personnelles.

Cette décision, adoptée le 13 avril, intervient six mois après l’amende de 20 millions d’euros infligée par la CNIL à ce service qui, selon les mots de la commission, « aspire des photographies provenant de très nombreux sites Web, y compris des réseaux sociaux ». Clearview commercialise l’accès à sa base de données par un moteur de recherche qui permet de retrouver une personne par sa photo et offre ses outils à certaines forces de l’ordre aux Etats-Unis et dans plusieurs autres pays.

L’article complet : Clearview AI devra payer 5,2 millions d’euros pour ne s’être pas conformée à une décision de la CNIL
Publié sur Le Monde le 10 mai 2023

Autre article sur ce cas : ClearView refuse de quitter la France, et écope d’une amende record
Condamnée en octobre dernier à une lourde amende en France, ClearView n’a pas tenu compte de la décision de la CNIL. Non seulement l’entreprise américaine a refusé de payer, mais en plus elle n’a pas respecté l’interdiction prononcée par le gendarme français, en continuant de nourrir son outil de reconnaissance faciale avec des photos françaises collectées sur les plateformes en ligne.
Publié sur Le journal du Geek par Amandine Jonniaux le 11 mai 2023

 

Reconnaissance faciale : le géant Clearview AI dans la tourmente

Accusée de collecter illégalement des millions d’informations personnelles, l’entreprise américaine de reconnaissance faciale a été sommée par la justice britannique de supprimer une partie de ses données. Une sanction loin d’être une première.

L’Italie, l’Australie, la France et désormais le Royaume-Uni. Les dossiers juridiques et les sanctions s’empilent pour le géant de la reconnaissance faciale, Clearview AI. Les juridictions de plusieurs pays lui reprochent la collecte illicite de millions d’informations personnelles. Présentée à ses débuts comme le symbole de l’innovation, l’entreprise a depuis une réputation controversée que les décisions judiciaires sont venues confirmées.

Les autorités britanniques ont annoncé, ce lundi 23 mai, la condamnation de la firme à une amende de 7,5 millions de livres sterling (8,85 millions d’euros) et elle est désormais dans l’obligation de supprimer les données personnelles des résidents britanniques. On reproche à Clearview AI d’avoir en sa possession plus de 20 milliards d’images glanées aux quatre coins du web sans avoir noué le moindre partenariat avec les sites en question ni même en ayant recueilli le moindre consentement de l’utilisateur.

Le plan de la suite de l’article :

  • Service vendu à la police et dans le privé
  • Impasse juridique, débat éthique

Article complet : Reconnaissance faciale : le géant Clearview AI dans la tourmente
Publié sur L’express le 24 mai 2022

 

Quelques articles sur Clearview

 

Restons en là pour le cas Clearview AI…

 

La reconnaissance faciale, du déverrouillage de téléphone à la surveillance de masse

Article trouvé sur The Conversation

Les évènements intervenus au Stade de France dans le contexte de la finale de la Ligue des Champions en 2022 ont servi d’argument pour renouveler les discours prônant l’utilisation de la reconnaissance faciale pour la sécurisation de grands évènements, comme les Jeux olympiques ou la Coupe du Monde de rugby à venir en France.

Cette promotion de la reconnaissance faciale fait écho au dernier rapport du Sénat proposant le recours, à titre expérimental, à la reconnaissance « biométrique sur la voie publique en temps réel […] à des fins de sécurisation des grands évènements ».

Identification et authentification, deux finalités aux enjeux bien différents

L’identification biométrique vise à retrouver un individu au sein d’un ensemble de personnes, au moyen de sa biométrie (par exemple son visage). On compare alors le visage de la personne recherchée à tous les autres visages inscrits dans une base de données constituée au préalable. Cet usage peut s’effectuer en temps réel, ou bien_ a posteriori_ sur des séquences d’images enregistrées.

A contrario, l’authentification vérifie qu’une personne est bien celle qu’elle prétend être. Pour cela, on compare en temps réel sa biométrie préalablement enregistrée – et seulement celle-ci – avec les caractéristiques biométriques de la personne. C’est le cas par exemple pour déverrouiller certains smartphones ou encore pour le contrôle aux frontières via le système PARAFE (où les données de la personne ont été préenregistrées dans une puce au sein du passeport lors de sa fabrication).

Ces deux finalités, authentification et identification, n’impliquent pas le même degré de surveillance des individus : l’identification des individus par un système de reconnaissance faciale, notamment sur la voie publique, a des potentialités de surveillance bien plus importantes que l’authentification, qui s’effectue pour accéder à un lieu précis.

Quelle surveillance l’identification faciale rend-elle possible ?

L’identification rend nécessaire la constitution d’une base de données centralisant les « gabarits », c’est-à-dire des modèles informatiques quantifiant les caractéristiques essentielles des visages préenregistrés : positions et tailles relatives des yeux, menton, bouche, etc. En France, l’identification faciale est permise depuis 2012 à des fins d’enquête judiciaire par les services de police dans la recherche d’auteurs d’infraction : les visages de personnes suspectées d’infraction peuvent être comparés aux visages inscrits dans le fichier du « traitement des antécédents judiciaires », ou « TAJ ».La centralisation des visages au sein d’une base de données soulève des risques de surveillance, car le couplage de ces données faciales avec des caméras de surveillance ou des drones est susceptible de permettre la mise en place d’un système de reconnaissance faciale à distance, en temps réel, dans l’espace public, et à l’insu des individus.

Cette technologie est particulièrement individualisante, au regard de la distinction qu’elle peut faire entre les individus au moyen de leurs caractéristiques faciales. Étant donné qu’il est interdit de dissimuler son visage dans l’espace public, le déploiement de caméras de surveillance à reconnaissance faciale automatique entraînerait le suivi continu et généralisé des populations. L’individu serait alors privé de son droit à la vie privée et à l’anonymat, tous deux des droits fondamentaux primordiaux en démocratie.

Bien que la reconnaissance faciale en temps réel dans l’espace public ne soit pas aujourd’hui autorisée en France, les diverses tentatives et expérimentations passées et à venir imposent de comprendre les risques de cette technologie. Si l’identification des individus par un système de reconnaissance faciale peut sembler louable pour des raisons de sécurité publique ou de résolution d’enquêtes, cela est plus discutable au regard de la généralisation de la surveillance faciale des individus.

Le choix d’une reconnaissance faciale protectrice

A contrario, l’utilisation de la reconnaissance faciale à des fins d’authentification d’un individu conduit à un degré de surveillance moindre, car il est alors possible de ne pas centraliser les visages au sein d’une base de données. En effet, l’authentification peut être effectuée en comparant le visage photographié en temps réel au gabarit du visage préalablement enregistré, soit dans un support physique (son passeport, sa carte d’identité, son téléphone, etc.), soit dans une base de données.

Utiliser une base de données centralisée pour l’authentification induit les mêmes enjeux que l’identification. En revanche, si le gabarit est inscrit au sein d’un support physique, il sera plus aisé d’écarter les risques d’une société de surveillance en redonnant à l’individu le contrôle sur sa biométrie (on parle alors de « biométrie à la main de l’usager »).

Légiférer pour mieux protéger les libertés

Au vu des risques de surveillance que fait peser cette technologie, il semble nécessaire de ne pas éroder nos libertés. Si le rapport du Sénat se veut force de propositions en la matière, il est parfois ambigu. En effet, il propose d’interdire « l’utilisation de la reconnaissance biométrique à distance en temps réel dans l’espace public », tout en posant directement des exceptions à ce principe (proposition 22).

Par ailleurs, dans un souci de préservation des libertés, il aurait pu préciser, voire imposer, l’authentification biométrique à la main de l’usager, lorsqu’il évoque l’utilisation de l’authentification biométrique à des fins de fluidification des flux de certains évènements (proposition 16).

Enfin, une interdiction de l’utilisation de la reconnaissance faciale dans l’espace public, comme à San Francisco, permettrait d’amoindrir les risques d’une société de surveillance. Le rapport du Sénat propose à plusieurs reprises des expérimentations (propositions 7, 14 et 22). Or, les expérimentations ont tendance à se généraliser. Tel fut le cas de PARAFE : il s’agissait à l’origine d’une expérimentation visant le passage rapide aux frontières extérieures par reconnaissance automatisée des empreintes digitales. Ce système a par la suite été pérennisé et s’est vu doter de nouvelles capacités d’authentification par reconnaissance faciale. Ces expérimentations, motivées par des arguments de praticité (fluidifier les accès et améliorer l’« expérience utilisateur »), entraînent des risques d’accoutumance et qui ne sont pas sans risque pour les libertés. Une légère facilité du quotidien permise par cette technologie vaut-elle le prix de nos libertés fondamentales (droit à la vie privée, liberté d’aller et venir anonymement, etc.) ?

Article source : La reconnaissance faciale, du déverrouillage de téléphone à la surveillance de masse
Publié sur The Conversation le 10 juin 2022

Quelques dérives de la reconnaissance faciale

 

La reconnaissance faciale envoie un homme en prison pour une semaine… sans aucune vérification de la police

Arrêté pour un vol commis en Louisiane, l’individu a déclaré qu’il n’était jamais allé dans cet État américain.

Bien que le recours à la reconnaissance faciale par les autorités publiques soit très décrié, les forces de l’ordre de certains pays y ont progressivement de plus en plus accès. Par exemple, les forces de l’ordre de Louisiane, qui ont donné bien malgré elles du grain à moudre aux détracteurs d’un tel usage de l’intelligence artificielle.

Une erreur facilement vérifiable

C’est un mandat d’arrêt pour le vol de sacs à main de luxe en Louisiane qui a conduit la police de l’État de Géorgie à arrêter Randal Reid, 28 ans. Reconnu par un logiciel de reconnaissance faciale sur les images d’une caméra de surveillance d’un magasin de La Nouvelle-Orléans, il a rapidement été incarcéré, les détectives estimant avoir suffisamment de preuves.
Néanmoins, l’avocat de Reid n’a pas eu à déployer beaucoup d’efforts pour défendre son client. En effet, il y avait suffisamment de différences entre ce dernier et la personne filmée pour pointer l’erreur du logiciel. Parmi elles, l’avocat a souligné un grain de beauté sur le visage de Reid, mais également une différence d’une vingtaine de kilos, le vrai coupable ayant des « bras flasques ».
Finalement, les forces de l’ordre ont rapidement reconnu leur erreur et ont relâché Reid au bout d’une semaine. Leur enquête s’est principalement fondée sur l’identification faciale de l’agresseur, au point, selon son avocat, de ne pas effectuer de perquisition au domicile de son client. Cette bévue s’expliquerait notamment par le fait que le coupable et Reid sont tous deux afro-américains.

L’article complet : La reconnaissance faciale envoie un homme en prison pour une semaine… sans aucune vérification de la police
Publié sur Clubic par Maxence Glineur le 8 janvier 2023

Aussi sur ce sujet : Quand l’IA envoie un innocent en prison
Publié sur 01Net par Stéphanie Bascou le 4 avril 2023

Quelques articles sur la Californie

 

Aux USA, la Californie à la réputation d’être à la pointe dans beaucoup de domaines.

Voyons les implication de la reconnaissance faciale :

  • California lawmakers ban facial-recognition software from police body cams
    California lawmakers on Thursday temporarily banned state and local law enforcement from using facial-recognition software in body cameras, as the most populous US state takes action against the technology.The bill, AB 1215, marks the latest legislative effort to limit adoption of facial-recognition technology, which critics maintain raises privacy and accuracy concerns. Now the bill, also referred to as the Body Camera Accountability Act, heads to Governor Gavin Newsom, who must decide whether or not to sign it into law by October 13. If he does, it will go into effect in January.
    Publié sur CNN Business le 13 septembre 2019
  • D’autres à venir…

La reconnaissance faciale n’est pas épargnée par les fraudes

Les technologies de reconnaissance faciale sont trompées à la fois par des fraudeurs et des activistes des libertés individuelles.

Présentation

« Certaines technologies sont trop facilement détournées, et aucune réglementation ou évolution de la conception ne peut les empêcher de porter atteinte à nos droits. Nous pensons que c’est le cas des outils de surveillance qui permettent la collecte et le traitement à distance en masse de données biométriques, ainsi que la surveillance ciblée discriminatoire », avertit la Ligue des droits de l’Homme dans un appel pour l’interdiction mondiale du recours à la reconnaissance faciale et à la reconnaissance biométrique signé par plus de 170 organisations de la société civile.

Si le monde associatif évoque des risques liés à la surveillance, ce ne n’est pas la seule menace planant autour de ces systèmes biométriques. L’entreprise d’identité en ligne ID.me Inc., qui vérifie les identités numériques pour le compte de 26 États américains, affirme repérer des tentatives d’usurpations et de créations d’identité. En juillet 2021, l’entreprise confie au Wall Street Journal avoir recensé plus de 80 000 tentatives frauduleuses entre juin 2020 et janvier 2021 au sein des agences gouvernementales américaines pour lesquelles elle travaille.

Parmi les fraudes recensées par ID.me, plusieurs concernent des escroqueries aux allocations chômage. Aux États-Unis, ces dernières couvrent entre 5% et 55% de l’ancien salaire net contre 62% à 84% en France selon des données de l’OCDE. Pour parvenir à leurs fins, les pirates usent de deepfakes, des images très réalistes générées par des intelligences artificielles (IA), portent des masques, utilisent des vidéos ou encore découpent sur une photo des yeux…

Points évoqués ensuite :

  • La reconnaissance faciale détournée pour une fraude à l’assurance
  • Des activistes tentent également de tromper la reconnaissance faciale
  • Les entreprises cherchent à combler les lacunes

Le site PimEyes propose à n’importe qui de retrouver des photos d’une personne sur Internet

Face Search Engine Reverse Image Search

La simplicité de recherche

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Téléchargez la photo de la personne à retrouver :

Et attendez le résultat…

A noter :

Ce programme fait face à de nombreuses polémiques !
Qu’en est-il de notre vie privé ?

Deux résolutions adoptées par la Global Privacy Assembly

L’objectif : encadrer la reconnaissance faciale et renforcer la cybersécurité.

Pour sa 44e réunion annuelle, l’Assemblée mondiale pour la protection de la vie privée  (ou GPA : Global Privacy Assembly) s’est réunie à Istanbul du 25 au 28 octobre 2022 . Accompagnée de 80 pays, elle a notamment adopté en coopération avec la CNIL, deux résolutions portant sur la cybersécurité et la reconnaissance faciale.

Reconnaissance faciale : les 6 nouveaux principes adoptés

Pour mieux encadrer la vie privée des citoyens, la GPA a souhaité s’adresser aux structures qui utilisent le procédé de reconnaissance faciale en proposant de nouvelles normes. À ce titre, elle a notamment approuvé six grands axes à suivre pour mieux protéger les données des individus :

  1. Délimiter une base légale claire et compréhensible : les organisations qui utilisent la reconnaissance faciale dans leurs activités doivent avoir une base claire pour collecter et utiliser les données biométriques.
  2. Protéger la vie privée et les droits fondamentaux des personnes : ces mêmes entreprises doivent être en mesure d’évaluer et de protéger les ingérences illégales ou arbitraires dans la vie privée des personnes.
  3. Défendre la transparence : l’utilisation de la reconnaissance faciale doit être transparente pour les individus et les groupes concernés,
  4. Préciser les différentes responsabilités : l’usage de ce procédé doit inclure des informations claires et des mécanismes de responsabilité,
  5. Utiliser les données privées collectées de manière raisonnable : la GPA souhaite que les structures concernées puissent démontrer le caractère raisonnable et proportionné de l’utilisation de la reconnaissance faciale.
  6. Respecter les principes de la protection des données : l’utilisation de ce système induit de respecter l’ensemble des principes de protection des données.

Cybersécurité : renforcement de la collaboration internationale

« L’union fait la force » pourrait bien résumer cette résolution adoptée par la GPA en octobre dernier. En effet, l’Assemblée mondiale pour la protection de la vie privée souhaite par cette décision renforcer les capacités de coopération internationale dans le but d’améliorer la réglementation autour de la cybersécurité et de mieux comprendre les atteintes causées par les cyberattaques.

L’objectif essentiel ici est de faciliter les enquêtes sur la cybersécurité et sur la vie privée des personnes. La GPA indique qu’un groupe de travail dédié aux questions de coopération internationale, de répartition et de partage des informations, d’expertise et de bonnes pratiques proposera un travail sur ces sujets dans les prochains mois, avant l’automne 2023.

Rigolo non ?

Les ordinateurs de la NASA et du Pentagone ont été piratés par la même personne.

Il n’avait que 15 ans… En fait, on estime que la plupart des hackers d’aujourd’hui sont encore très jeunes.