Selon le MIT, la reconnaissance faciale marche mieux sur les hommes blancs

Joy Buolamwini, chercheuse au MIT Media Lab, a récemment construit une base de données de 1270 visages d’hommes et femmes politiques de divers pays pour tester la précision des systèmes de reconnaissance faciale de Microsoft, IBM et Megvii, une entreprise chinoise. Les résultats, publiés dans le New York Times, révèlent que les erreurs dans l’identification du sexe d’une personne dépendent de sa couleur de peau.

Dans la catégorie « identification du sexe », la catégorie des femmes à la peau plus foncée est victime du plus grand nombre d’erreurs d’identification (35 % des erreurs), tandis qu’à l’opposé, les mâles à la peau plus claire sont très rarement mal identifiés (1 %). La chercheuse ajoute que, de manière plus générale, « les sujets de sexe masculin ont été classifiés de façon plus précise que les sujets de sexe féminin, et les sujets à la peau plus claire ont été identifiés de manière plus facile que les sujets les plus mats ».

La technologie de reconnaissance faciale dérape fréquemment. Google avait créé le scandale en 2015, lorsque les algorithmes de l’application Photos avaient malencontreusement identifié les amis noirs de l’un de ses propres ingénieurs comme des « gorilles ». Ces algorithmes biaisés envers la population afro-américaine furent aussi dénoncés par The Atlantic en 2016, dans un article qui affirmait que la technologie de reconnaissance faciale utilisée à des fins d’application de la loi peut « impliquer de façon disproportionnée les Afro-Américains ».

Cette technologie émergente doit encore s’améliorer afin d’éviter que des innocents ne deviennent suspects de crimes à cause d’une reconnaissance faciale inexacte ou biaisée. Ainsi, selon The Atlantic, tant que les personnes qui créent ces technologies ne collaboreront pas et ne se diversifieront pas, les logiciels de reconnaissance faciale conçus en Europe ou aux États-Unis fonctionneront toujours mieux avec les visages blancs, tandis que les algorithmes conçus en Asie seront toujours plus précis sur les visages asiatiques.

>> À lire : Microsoft détaille les données récoltées par Windows 10

Rendez-vous sur Tom’s Guide pour plus d’actualités scientifiques et technologiques