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Facebook persiste et optimise la reconnaissance faciale

Par Emmanuel

Le réseau social Facebook avait annoncé il y a plusieurs mois qu’il se lançait dans l’univers de la reconnaissance faciale et avait d’ailleurs commencé à installer cette fonctionnalité, mais s’était rapidement attiré la foudre des utilisateurs et des associations de défense de la vie privée. Pourtant Facebook continue à travailler sur son système de reconnaissance faciale, avec un taux de réussite inégalé à ce jour… On peut donc dire que Mark Zuckerberg persiste et signe !

Facebook travaille toujours sur l’optimisation de la reconnaissance faciale

La “Conference on Computer Vision and Pattern Recognition” (CVPR) est une réunion très prisée des ingénieurs informatiques et on peut dire que les chercheurs en intelligence artificielle de chez Facebook ont suscité l’admiration de leurs confrères. Ils sont en effet parvenus à concevoir un système de reconnaissance faciale tellement aboutit, qu’il se rapproche de ce que l’homme est capable de faire !

En effet, lorsque l’on montre 2 photos à un humain, son cerveau est capable de dire « c’est ou ce n’est pas la même personne » dans 97,50% des cas. Facebook est parvenu à obtenir le même résultat avec 97,25% de réussite ! L’homme et la machine sont donc sur le point de se rattraper dans ce domaine… Les chercheurs de chez Facebook définissent ce système comme « des réseaux de neurones simulés pour apprendre à reconnaître les modèles selon une grande quantité de données ».

Facebook : Un réseau de neurones simulés au cœur de la reconnaissance faciale

C’est en effet, comme cela que fonctionne ce système, 9 réseaux de neurones simulés disposent d’environ 120 millions de connexions entre eux et sont capables de brasser une quantité impressionnante de données. Actuellement, le système baptisé DeepFace travaille en deux phases, sur près de 4 millions de photos issues de 4000 comptes Facebook afin d’apprendre comme un enfant. Il doit en effet savoir récupérer des données sur des visages, changer l’angle de vue, reconfigurer une modélisation 3D du visage, afin de la superposer sur l’autre visage et déterminer s’il s’agit d’une même personne.

Un travail impressionnant pour un programme, qui a d’ailleurs amélioré de 25% son taux de réussite en quelques mois seulement ! Pour le moment Facebook n’a rien révélé sur une utilisation future de ce système sur le réseau social.

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