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Pour ces scientifiques, il y a urgence à mieux réguler la reconnaissance faciale

Selon AI Now, les techniques de reconnaissance faciale basées sur la détection des émotions ont une valeur scientifique assez faible.

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reconnaissance faciale
© Unsplash / Avantgarde Concept

Elles sont de plus en plus présentes dans nos vies. Des technologies de reconnaissance des émotions sont notamment utilisées par des entreprises pour les entretiens d’embauche ou par la police sur des personnes soupçonnées de crimes. Selon l’Institut de recherche AI Now, c’est un vrai problème car la valeur scientifique de ces techniques est plutôt faible.

Les auteurs de ce rapport citent une étude de l’Association for Psychological Science qui a passé deux ans à examiner 1000 articles sur le sujet avant de conclure qu’il était très difficile de recourir à la détection des émotions pour déterminer comment se sentait quelqu’un. Autre reproche majeur : cette technologie aurait tendance à reproduire les biais racistes et sexistes des humains.

Un expert cité par la BBC explique qu’une personne peut froncer les sourcils non pas parce qu’elle est en colère mais parce qu’elle se concentre ou que le soleil l’éblouit. Et c’est précisément ce contexte que l’IA n’est pas en mesure d’appréhender, pour l’instant, en observant un visage humain.

Un secteur en très forte croissance

Les chercheurs recommandent donc de stopper immédiatement leur utilisation des les cas où la vie des gens peut être affecté : « Les gouvernements et les entreprises devraient cesser toute utilisation de la reconnaissance faciale dans des contextes sociaux et politiques sensibles jusqu’à ce que les risques soient pleinement étudiés et qu’une réglementation adéquate soit en place ».

Joshua Feast, le directeur de Cogito, une entreprise spécialisée du secteur, enfonce le clou : « Avant que la détection des émotions puisse prendre des décisions automatisées, l’industrie a besoin de plus de preuves que les machines peuvent en fait détecter efficacement et constamment les émotions humaines ».

Comme le souligne le MIT Technology Review, la machine sera pourtant bien difficile à arrêter car il s’agit d’un marché en plein essor qui représente aujourd’hui 20 milliards de dollars.

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