La reconnaissance faciale

Sur quelles bases repose la reconnaissance faciale ?

L’identification et la vérification d’individus à l’aide de la reconnaissance faciale sont des processus dits biométriques, soit tous les processus par lesquels le corps humain est soumis à une analyse afin d’en tirer des informations. Outre la prise d’empreintes digitales et le scan des veines[1], c’est la détection faciale qui est le plus souvent utilisée à cette fin. La biométrie du visage, c’est-à-dire la structure du visage et les distances entre ses différents composants, peut être analysée lorsqu’une caméra ou un appareil photo capturent une image de ce visage. Il n’est donc pas toujours possible de contrôler l’enregistrement des données, qui peut alors passer inaperçu et intervenir sans le consentement de la personne en question.

Mais pourquoi utiliser la reconnaissance faciale, et pourquoi certaines personnes y voient-elles un risque ?

Comment fonctionne la reconnaissance faciale ?

1. Les caractéristiques géométriques du visage (position du nez, des yeux, de la bouche, etc.) sont extraites de l’image et analysées. Pour ce faire, un grillage artificiel généré automatiquement par ordinateur afin de reconnaître les traits physionomiques du visage humain est appliqué à l’image. À partir d’un système de valeurs numériques, les données sont alors transposées sur un ensemble vectoriel. Les nouvelles images pourront ensuite être comparées avec l’ensemble vectoriel à partir de la base de données et être associées aux autres images semblables[2].
2. La reconnaissance faciale fait également appel au template matching. Ce processus vise à calculer le degré de similitude entre l’image d’un visage et un template, c’est-à-dire un gabarit épousant les formes d’un visage. À cette fin, les images disponibles dans la banque de données sont comparées avec les gabarits. L’ensemble vectoriel détermine le degré de similitude, par exemple, en comptant le nombre de carrés « vides » entre le nez, la bouche et les yeux[3].

1. Courbes : le programme retrace les courbes du visage, qui donnent des indications sur la physionomie de la personne.
2. Description des formes : les dimensions et les orientations des différentes parties du réseau qui ne sont pas sujettes à d’importants changements, comme le dos du nez, le menton et le front, sont utilisées comme points de comparaison.
3. Relations : comme pour l’approche en 2D, les distances entre les différents points du visage sont mesurées. Cependant, comme cette analyse se fait dans l’espace, le programme tient compte de distances différentes de celles qui sont mesurées lors de l’approche en 2D, par exemple, celle entre la pointe et les ailes du nez.

Qui collecte nos données ?

Qui a un intérêt pour nos données ?

Quels avantages offre la reconnaissance faciale ?

L’exemple de Pornhub est lui aussi une lame à double tranchant, car le logiciel de reconnaissance faciale ne fait pas la différence entre les acteur-trice-s professionnel-le-s et les amateur-trice-s. Il est donc possible que des personnes souhaitant rester anonymes soient identifiées[23].

Un autre exemple aux ramifications politiques importantes et qui pourrait causer une violation des droits fondamentaux et de la vie privée des individus est l’établissement, en 2017, d’un système de crédits sociaux par la Chine[24]. Les individus soumis à ce système font l’objet d’une surveillance au quotidien au moyen de la reconnaissance faciale. Les comportements considérés comme ‹ positifs › par le gouvernement chinois sont récompensés par l’octroi de points sur un compte ; les comportements ‹ négatifs › sont punis[25] par le retrait de ces points, ce qui peut entraîner le refus d’accès à certains services sociaux et des restrictions de voyage[26]. Toutefois, ce système ne prend pas seulement en compte le comportement au quotidien dans l’espace public, mais aussi, entre autres, le pouvoir d’acha[27] et l’orientation politique[28]. Ce système de crédits sociaux est actuellement en phase de test et n’est pas appliqué sur l’ensemble du territoire chinois.

La manière dont les données utilisées comme base pour la reconnaissance faciale sont acquises est également controversée. Par exemple, le service Clearview télécharge ses données à partir de plateformes telles que Facebook et Instagram, violant ainsi les conditions d’utilisation des réseaux sociaux[29]. En outre, les autorités laissent des données sensibles, telles que l’identité de criminel-le-s potentiel-le-s, entre les mains des prestataires de services. Et il est impossible de garantir que ces données sont complètement protégées contre toute attaque de hacking ou vol de données.

Nombre de technologies reposent sur des visages normés. Elles présentent donc un biais algorithmique qui reflète les formes de discrimination existantes et se répercute sur les corpus de données. La norme rend ainsi plus difficile la reconnaissance faciale des personnes Noires ou racisées, des femmes, des personnes âgées, trans et en situation de handicap. En conséquence, une majorité de la société n’est pas en mesure de profiter des avantages de ces technologies[30].

L’association suisse à but non lucratif W3rkH0f a tenté, en 2019, de tromper la reconnaissance faciale lors d’un atelier public[31]. Elle a installé deux des programmes les plus souvent utilisés pour la reconnaissance faciale, OpenCV et Vision Framework (reconnaissance faciale d’Apple). Ensuite, il a été demandé aux participant-e-s de leurrer la technologie par l’usage de maquillage, de lunettes et de vêtements. L’expérience a permis d’aboutir à une conclusion : une simple paire de lunettes ne suffit pas à tromper la reconnaissance faciale.

Enfin, il est très difficile de réglementer la reconnaissance faciale, aussi bien dans l’espace public que dans l’espace numérique. En effet, tous les visages enregistrés sont simultanément sauvegardés. Que ce soit justifié ou non.

D’autres dimensions à prendre en compte ?

LLe débat autour de la reconnaissance faciale reste enflammé, et les différentes opinions s’affrontent : là où certains y voient un renforcement de la sécurité d’État ou une facilitation de l’authentification dans le cadre de différents services, d’autres protestent contre le potentiel d’intrusion dans la vie privée et de violation des droits fondamentaux[32]. Cette technologie pourrait porter atteinte au droit à l’anonymat au sein de l’espace public, à tel point que les individus n’auraient plus d’autre choix que de reproduire les comportements attendus par l’État. Dans ce contexte, la menace d’un État de surveillance absolue et oppressante devient bien réelle.

Au sein de ce débat, deux domaines d’application différents de la reconnaissance faciale sont souvent confondus : la vérification et l’identification des visages. Lors de la vérification, la reconnaissance faciale sert à confirmer l’identité d’une personne. Lors de l’identification, elle vise à déterminer l’identité d’un individu. Cette dernière fonction comporte un risque d’abus, car les données biométriques sont des données à caractère personnel. Si, au sein de l’Union européenne, ces données sont soumises à une interdiction de traitement[33], la situation est quelque peu différente en Suisse : fondamentalement, le traitement de ces données y est autorisé[34]. Ce n’est qu’en cas de violation des principes de base autorisant ce traitement que ce dernier doit être justifié. Ces principes comprennent, par exemple, le fait d’informer les personnes que leurs données faciales ont été sauvegardées. Une commission de l’Union européenne travaille actuellement à déterminer si la technologie de l’intelligence artificielle est en violation avec les droits fondamentaux (par exemple, droit à la vie privée)[35]. Le premier livre blanc à ce sujet est à présent disponible et fait l’objet de discussions au sein du Parlement européen[36].

Même si la technologie de la reconnaissance faciale n’est pas encore parfaite et qu’elle entre en conflit avec les droits fondamentaux, la vie privée et les décrets législatifs, il est impératif d’en discuter à tous les niveaux (politique, sociétal, juridique). Dans tous les cas, l’un des principes les plus fondamentaux dont il faudra exiger le respect tout au long de l’implémentation de la reconnaissance faciale par les États, les organisations et les entreprises est indubitablement le plus haut degré de transparence possible vis-à-vis des processus qui y sont associés. Quels visages sont enregistrés ? Puis-je m’opposer à la reconnaissance faciale ? Où, combien de temps et de quelle manière les données sont-elles sauvegardées ? Qui fait usage de ces données ? À quelles fins ces données sont-elles utilisées ?

Il est d’autant plus important de poser un regard critique sur la reconnaissance faciale que les réponses apportées à ces questions ne sont souvent pas transparentes.