La reconnaissance faciale IA utilise des réseaux de neurones avancés pour convertir les images en données numériques et identifier des modèles. De nombreuses industries utilisent aujourd’hui la reconnaissance faciale par IA, notamment la santé et la sécurité. Alors, comment ces algorithmes traitent-ils les traits du visage ?
Comment fonctionne la reconnaissance faciale AI
La reconnaissance faciale IA applique les capacités de réseau neuronal de l’apprentissage automatique de la vision par ordinateur pour identifier les traits du visage. Les algorithmes de vision par ordinateur ou de reconnaissance d’images sont formés pour distinguer certains types d’images ou de caractéristiques des autres.
Un type spécifique de réseau de neurones souvent utilisé dans la reconnaissance faciale est les réseaux de neurones convolutifs (CNN). Ces algorithmes utilisent des données mathématiques et d’image pour déterminer le contenu d’une image. Au fur et à mesure que la photo passe à travers trois couches ou plus, le réseau de neurones convertit l’image en données numériques, puis simplifie progressivement ces données. La couche finale du réseau neuronal, la couche entièrement connectée, produit finalement une catégorie ou une classification pour l’image.
Les développeurs peuvent former un algorithme CNN de différentes manières. Par exemple, ils peuvent faire en sorte que l’algorithme traite des images d’objets, d’animaux et d’humains et permette à l’algorithme de classer les photos elles-mêmes. Ils pourraient également étiqueter les images et renforcer la catégorisation correcte. Quelle que soit la méthode de formation spécifique, les développeurs passeront généralement par plusieurs phases de test afin que l’algorithme puisse classer plus précisément les images qu’il traite.
Réseaux de neurones dans la reconnaissance faciale de l’IA
Les réseaux de neurones CNN sont couramment utilisés dans les algorithmes d’IA de reconnaissance faciale. Dans ce cas, le réseau neuronal serait formé pour identifier les différentes caractéristiques du visage humain, telles que les yeux, les oreilles, la bouche et le nez. Par conséquent, l’un des principaux avantages de l’application de CNN AI à la reconnaissance faciale réside dans les capacités de traitement des réseaux de neurones.
Les réseaux de neurones sont construits pour imiter le fonctionnement du cerveau humain. Ils sont constitués de « nœuds » interconnectés qui travaillent ensemble pour traiter l’information. Un réseau de neurones est capable de gérer avec précision beaucoup plus de données qu’un logiciel non intelligent. Il peut être entraîné avec des ensembles de données plus volumineux, réglé avec une plus grande précision et analyser des images de meilleure qualité. Les CNN peuvent effectuer ces tâches avec moins de puissance de calcul que les anciennes itérations de la technologie des réseaux neuronaux.
Ces fonctionnalités signifient que la reconnaissance faciale par IA est à la fois plus performante et plus accessible aujourd’hui. De plus, les algorithmes CNN peuvent traiter des données d’image de meilleure qualité, qui prennent en charge une reconnaissance faciale plus détaillée et plus précise.
Applications de la reconnaissance faciale IA
Comment les algorithmes de reconnaissance faciale IA haute performance sont-ils utilisés aujourd’hui ? Il reste encore quelques défis à relever pour cette technologie. Cependant, quelques applications s’avèrent déjà utiles.
Sécurité biométrique
Des millions de personnes utilisent chaque jour des méthodes de sécurité biométriques. La reconnaissance d’empreintes digitales, comme celle que l’on trouve sur de nombreux smartphones, est l’une des méthodes d’authentification biométrique les plus courantes. Pourtant, la reconnaissance faciale est en plein essor. De plus en plus d’appareils grand public offrent des fonctionnalités de sécurité de reconnaissance faciale. Par exemple, les derniers modèles d’iPhone et d’iPad d’Apple ont Face ID, qui utilise la reconnaissance faciale AI.
La sécurité biométrique a de nombreuses applications au-delà de l’électronique grand public. Par exemple, les organisations et les entreprises peuvent utiliser la reconnaissance faciale IA dans leurs caméras de sécurité. L’algorithme CNN pourrait être formé pour signaler une alerte s’il détecte du personnel non autorisé sur des images de sécurité. En raison de la grande efficacité des algorithmes CNN, le programme de reconnaissance faciale de l’IA pourrait traiter les images de sécurité à des vitesses proches du temps réel.
Médecine
De nombreuses conditions médicales déclenchent des changements dans les caractéristiques physiques des patients. La reconnaissance faciale de l’IA peut être utilisée pour identifier et diagnostiquer des maladies et des affections à l’aide de symptômes présents dans les traits du visage. Alors qu’un professionnel de la santé est toujours responsable du diagnostic final et du traitement, l’IA de reconnaissance faciale peut accélérer le processus de dépistage.
Des études ont déjà trouvé jusqu’à 97% de précision dans le diagnostic des maladies à l’aide de la reconnaissance faciale de l’IA. Cependant, la précision varie toujours en fonction de caractéristiques telles que la race, le sexe et l’âge. Le développement ultérieur vise à améliorer les performances des algorithmes. Néanmoins, les médecins pourraient bientôt être en mesure d’utiliser la reconnaissance faciale de l’IA pour diagnostiquer rapidement les patients afin qu’ils puissent obtenir le traitement dont ils ont besoin en moins de temps.
Forces de l’ordre
L’application la plus connue pour la reconnaissance faciale par IA est l’application de la loi. Cependant, il existe une certaine controverse autour de cette application, en grande partie en raison des degrés de précision variables de certains algorithmes d’IA et de la manière dont ils sont appliqués.
Par exemple, un algorithme pourrait identifier les visages des personnes de couleur moins précis que ceux des personnes blanches. Les algorithmes peuvent également être coupables d’un biais de données ou d’un biais logique, qui se produit lorsqu’une IA adopte accidentellement des biais sous-jacents présents dans les données d’apprentissage. Cela signifie que l’IA établit une connexion qui imite les préjugés inhérents que les humains pratiquent, comme le racisme. Par conséquent, plutôt que de classer les données objectivement, l’IA finit par classer les données avec des poids et des biais injustes.
Cela est dû à la boîte noire de l’IA, la partie inaccessible des algorithmes d’IA où se produisent leur logique et leur traitement. Dans l’IA boîte noire conventionnelle, les développeurs ne peuvent pas voir comment l’IA arrive à ses conclusions. Ainsi, si un biais logique se produit, les développeurs pourraient ne jamais le savoir tant que l’IA n’aura pas été utilisée pendant une longue période.
Le biais des données et la précision inégale sont de sérieuses préoccupations dans la reconnaissance faciale de l’IA des forces de l’ordre. Une erreur dans ces algorithmes pourrait avoir de graves conséquences dans la vie des gens. Par exemple, une personne innocente pourrait être identifiée à tort comme suspect alors que le véritable auteur s’enfuit.
Tous les algorithmes de reconnaissance faciale de l’IA utilisés dans les forces de l’ordre doivent respecter les normes de précision et d’exactitude les plus élevées pour toutes les données démographiques. Cependant, avec plus de développement et d’innovation, les réseaux de neurones pourraient être très efficaces pour les applications d’application de la loi.
Application de l’IA à la reconnaissance faciale
Les technologies d’intelligence artificielle telles que l’apprentissage automatique et les réseaux de neurones sont parfaites pour améliorer l’exactitude et la précision de la reconnaissance faciale. Par exemple, les CNN permettent de traiter des images de meilleure qualité avec plus de rapidité et de précision tout en nécessitant moins de puissance de traitement. Cela rend la reconnaissance faciale de l’IA plus fonctionnelle et accessible. Les développeurs l’appliquent déjà dans une variété de domaines, de l’électronique grand public à la médecine vitale.