La reconnaissance faciale identifie moins bien les personnes de couleurs et les femmes

Une étude menée par le Massachussetts Institute of Technology de Bolton démontre que les systèmes de reconnaissance faciale ont plus de difficultés avec les personnes noires ou les femmes, qu'avec des hommes blancs...

L’origine viendrait du panel de photos utilisé pour éduquer la reconnaissance faciale tests et chiffres à l'appui.

Etude comparative : des résultats qui s'imposent

Selon une étude réalisée au sein du MIT de Bolton, la plupart des systèmes de reconnaissance faciale ne réagissent pas de manière uniforme avec tous les types de visages. Certains posent en effet plus de difficultés à être reconnus par les logiciels actuels.

Plus précisément, les systèmes de reconnaissances faciales actuelles serait plus sensibles à certains traits et couleurs et ce sont au final les visages des personnes noires et ceux des femmes qui semblent poser problèmes. Ce fait constaté par Joy Buolamwini, chercheuse auprès du MIT, serait indiscutable dés lors que l'on soumet la reconnaissance à un large choix de visages.

Les tests effectués ont donc été réalisés par présentation de 1270 portraits sur différentes applications. Les résultats sont édifiants : alors que les reconnaissances faciale IBM, Microsoft et Face++ reconnaissent respectivement les visages dans 87,9%, 93,7% et 90% des cas, ces mêmes logiciels perdent en capacité dès qu'ils sont soumis à une plus grande proportion de femmes, ou de personnes noires.

L'origine viendrait du panel de photos utilisé pour éduquer la reconnaissance faciale

Les résultats sont donc plutôt positifs d'un point de vue technique, mais ces scores tombent notamment à 77,6% de reconnaissance des personnes noires pour IBM, et à 78,7% de reconnaissance des femmes pour Face++.

Dans le cas des hommes blancs, les trois reconnaissances faciales testées atteignent pourtant les 95%. Selon la chercheuse, ce phénomène serait dû au panel de photos utilisé pour éduquer les logiciels en question et à leur capacité à les assimiler et les différencier.

Nul doute que telle n'était pas l'intention des concepteurs et que la chose pourrait être résolue progressivement, mais cela rappelle les imperfections de Google Photos qui dans ses premières heures confondait les images de personnes noires avec celles de gorilles.

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