Facebook : la reconnaissance faciale par les réseaux neuronaux artificiels

Ouvert officiellement en décembre dernier avec à sa tête le Français Yann LeCun, le laboratoire d’intelligence artificielle rattaché à Facebook a présenté les premiers fruits de ses travaux autour de la reconnaissance faciale.

Les équipes impliquées sur ce projet ont développé un programme informatique capable d’établir, avec un taux de réussite de 97,25%, une correspondance entre deux images présentant le visage d’une même personne. Baptisé DeepFace, ce logiciel est presque aussi performant que l’être humain, qui se trompe dans 2,47% des cas, selon les données compilées par le réseau social (document PDF, 8 pages).

La conférence « Computer Vision and Pattern Recognition » que l’Institute of Electrical and Electronics Engineers organisera en juin prochain devrait donner lieu à des éclaircissements sur la technologie sous-jacente. En l’occurrence, les réseaux neuronaux artificiels, qui visent à adapter l’apprentissage automatique des machines au modèle du cerveau humain. Un objectif : rendre l’informatique plus intelligente afin qu’à terme, tout appareil électronique, en analysant une masse d’informations non structurées, puisse prendre le relais de l’utilisateur et simplifier son expérience.

S’il existe des perspectives en matière d’interprétation et de reproduction du langage ou encore de traduction multilingue, Facebook se concentre pour l’heure sur la reconnaissance faciale. Son système DeepFace crée d’abord un modèle 3D des visages en corrigeant l’angle pour les analyser de face, puis en appliquant plusieurs filtres de couleur afin de mieux identifier les détails. Neuf réseaux de neurones simulés et liés par 120 millions de connexions sont alors sollicités simultanément pour détecter des traits caractéristiques comme la distance entre le nez et les oreilles.

Capable d’analyser des visages de face, de profil ou de trois quarts, DeepFace fonctionne indépendamment du niveau d’exposition de la photo, avec comme référentiel une base de données non structurée ou un ensemble de modèles présélectionnés. A noter que Facebook a réalisé ses tests à partir de 4,4 millions d’images postées par 4063 de ses membres.

Le réseau social, dont le coeur d’activité repose sur l’identification, l’exploitation et la monétisation de données, propose depuis plusieurs années un module de reconnaissance faciale permettant de « taguer » automatiquement des personnes sur des photographies. La version « automatisée » de cet outil lui a déjà valu plusieurs rappels à l’ordre, notamment en Europe, sous l’impulsion de la DPC, équivalent irlandais de la CNIL française, et compétente au niveau européen par délégation de ses homologues.

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