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Les visages des minorités visibles moins bien identifiés par la reconnaissance faciale

Une foule de personnes identifiées par reconnaissance faciale en Chine.

L’étude paraît au moment où de plus en plus de gens critiquent l’arrivée de cette technologie aux États-Unis, qui pourrait selon eux mener à des cas d’arrestation ou de harcèlement injustifiés.

Photo : Reuters / China Daily CDIC

Reuters

Plusieurs systèmes de reconnaissance faciale identifient mal les visages des personnes de couleur plus souvent que ceux des personnes blanches, d’après une étude rendue publique par le gouvernement américain jeudi. 

L’étude du National Institute of Standards and Technology (NIST) a trouvé que les algorithmes de reconnaissance faciale faisant des comparaisons un à un, qui servent habituellement à confirmer l’identité d’une personne, ont mal identifié les personnes noires et asiatiques de 10 à 100 fois plus souvent que pour les personnes caucasiennes.

L’étude a également trouvé que les femmes noires ont plus de chances d’être mal identifiées par des algorithmes de reconnaissance faciale faisant des comparaisons un à plusieurs, dont se servent souvent les autorités pour identifier des personnes d’intérêt lors d’enquêtes criminelles.

Le fondateur de la Ligue de la Justice Algorithmique, Joy Buolamwini, a qualifié l’étude de réfutation exhaustive des arguments des gens qui estiment que le biais algorithmique n’est pas (ou plus) un enjeu.

L’étude paraît au moment où de plus en plus de gens critiquent l’arrivée de cette technologie aux États-Unis, qui pourrait selon eux mener à des cas d’arrestation ou de harcèlement injustifiés.

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