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Les œuvres de science-fiction ont souvent bercé l’enfance d’un grand nombre d’entre nous, tant dans les livres que dans les films. En effet, l’attrait pour ce genre ne date pas d’hier.
En 1902, le cinéaste français Georges Méliès imaginait déjà un système permettant de mettre le pied sur la Lune ! Son court-métrage « Le voyage dans la Lune », outre ses nombreux effets spéciaux pour l’époque, trace le voyage vers la Lune d’un groupe d’explorateurs. Ces derniers se servent d’une capsule spatiale, elle-même propulsée par un canon. Cela vous semble-t-il familier ?
Cette fascination pour les technologies qui n’existent pas constitue une immense source d’inspiration. Parfois des décennies après la naissance d’idées dans l’esprit de grands créatifs, celles-ci prennent vie. Plusieurs générations ont ainsi pu assister à l’émergence dans leur quotidien de technologies auxquelles elles ne pouvaient, à défaut, que rêver dans leur imaginaire d’enfants.
On peut notamment parler du cas de la biométrie, sujet très présent dans la science-fiction. Un genre qui aime exploiter les failles de la société en exposant nombre de dystopies basées sur le contrôle absolu des individus. Connaissez-vous Minority Report ?
Alors bonne lecture pour en savoir plus sur les méthodes biométriques d’identification.
À l’ère Big Data où l’exploitation, le stockage de données massives et les intelligences artificielles embarquées sont en plein essor, la biométrique désigne l’identification ou l’authentification d’une personne par le biais de certaines caractéristiques uniques telles que son visage, son empreinte digitale ou bien encore son iris. Tom Cruise n’échappe pas à la règle.
S’il fallait réaliser un parallèle, on pourrait penser à notre cerveau. En effet, chez l’humain, l’identification passe par l’analyse visuelle de certaines zones du visage qui forment ce que l’on nomme un « pattern » ou un motif. De manière générale, ce dernier regroupe un ensemble de traits constitutifs d’une entité : une personne, un goût, une musique, etc.
Si le pattern existe déjà dans le cerveau de l’observateur, il active le réseau neuronal qui lui correspond, ce qui induit la reconnaissance de la personne associée au pattern. Si le pattern n’existait pas déjà, il est appris par le cerveau.
Tout comme pour notre cerveau, la reconnaissance faciale par une machine passe par l’analyse des zones du visage, notamment par le biais de repères qui sont associés à un pattern spécifique.
Une telle association peut être apprise à force d’essais par un algorithme d’apprentissage (machine learning). Ce dernier va ainsi devenir plus physionomiste à force de devoir faire la différence entre Tom Cruise et Brad Pitt. Cela sonne comme de la science-fiction pour vous ?
Pourtant, le grand public utilise aujourd’hui ce système pour l’authentification à des appareils mobiles (smartphones, tablette tactile, etc.). Egalement utile pour l’identification des personnes aux douanes des aéroports pour des raisons de sécurité.
Dans le premier cas, on peut citer l’iPhone 11 et l’iPad Pro et leur système Face ID basé sur un algorithme d’apprentissage pour la reconnaissance faciale. Par ailleurs, les calculs liés à l’intelligence artificielle sont réalisées par un processeur dédié, le Neural Engine .
Dans le second cas, bien que cette technologie soit relativement maîtrisée actuellement, elle n’est pas sans faille. En effet, il existe des méthodes de contournement qui permettent d’ « usurper » l’identité d’une personne afin de passer le contrôle automatisé des douanes. Elles se basent sur l’exploitation d’une image 2D de l’utilisateur sous différents formats (photographie, T-shirt, masque, etc.) . Non, je ne vous conseille pas de vous faire passer pour Tom Cruise à l’aéroport, d‘une part, parce que les algorithmes sont aujourd’hui pensés pour être insensibles à ce type de faille, et d’autre part parce que personne ne sera assez dupe pour le croire.
Avant d’être utilisée en temps réel sur les appareils mobiles, la reconnaissance faciale a d’abord été étudiée pour l’analyse et l’identification de personnes sur des images et vidéos stockées dans des bases de données . La solution d’Amazon, Rekognition, propose d’ailleurs un algorithme de machine learning à cet effet .
Les méthodes évoquées précédemment peuvent s’étendre à d’autres caractéristiques. Ainsi, la machine est capable de reconnaître un individu sur la base de ses empreintes digitales. Par conséquent, on peut dire qu’elle dépasse largement la capacité de notre cerveau. Pour sa défense, il faut également dire que nos yeux n’ont pas la définition suffisante pour cela.
Francis Galton, dans son livre « Finger Prints » en 1892 , théorise la permanence de l’empreinte digitale de la naissance à la mort, ainsi que son inaltérabilité. Une empreinte se constitue de formes caractéristiques, appelées minuties, qui sont à l’origine de l’individualité des dessins digitaux présents sur nos doigts.
Différentes techniques permettent d’analyser une empreinte digitale : l’analyse de la fréquence d’apparition de chacun des types de minuties (caractéristiques) introduite par Sclove et al. en 1977 ou encore l’application d’un prétraitement qui accentue les minuties avant leur détection, technique introduite par Jain et al. .
La reconnaissance digitale constitue une technologie relativement connue dans le grand public puisqu’elle est utilisée par l’État pour identifier les individus dans le cadre d’affaires judiciaires par exemple. Nous avons tous déjà vu un feuilleton policier qui évoque la reconnaissance d’empreinte digitale.
Cette technologie existe également pour l’authentification sur les appareils mobiles. On peut d’ailleurs penser aux applications bancaires qui se dotent de plus en plus de cette sécurité supplémentaire , qui ne protège malheureusement pas contre les découverts.
Une telle finesse de reconnaissance serait avantageuse pour notre cerveau qui ne sait parfois plus quel prénom associer à quel visage. Malheureusement, ce dernier n’en est pas capable, mais un réseau de neurones artificiels, si.
Très récemment, en 2017, Tang et al. ont démontré que l’utilisation de la puissance de tels réseaux de neurones, déjà introduits en 1998 , permettait d’améliorer l’extraction des minuties pour la comparaison d’empreintes digitales. La machine nous dépasse-t-elle donc ?
Mais rassurez-vous !
Pour l’instant, la créativité nous appartient encore, bien que l’intelligence artificielle commence à l’imiter.
Outre l’identification de personnes humaines, la reconnaissance d’animaux par le biais de caractéristiques qui leur sont propres est également un domaine créatif et productif.
En 2005, une équipe de trois chercheurs parvient à développer un algorithme qui identifie les requins-baleines. L’algorithme se base pour cela sur les motifs présents sur le dos de ces animaux. Une telle technologie peut ainsi apporter une grande aide à la préservation de la faune en permettant le suivi de groupes d’animaux protégés. Pensez-vous que nous atteignons la limite en termes de possibilités ? Non.
Récemment, la start up chinoise Megvii a développé une application capable d’identifier un chien… sur la base de sa truffe ! En effet, avec une simple photographie de la truffe de son chien, l’application « apprend » à reconnaître l’animal. Ainsi, les méthodes biométriques d’identification n’en finissent pas de nous surprendre !
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Par Lindsay Chemet,
Rédactrice scientifique chez ABGI France