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Pour contrer la reconnaissance faciale, ces manifestants utilisent des emojis

Des chercheurs de l’Université de Stanford ont créé un outil d’anonymisation des photos.

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Reconnaissance faciale
© Fight for the Future

Depuis un moment déjà, les forces de police font usage des outils de reconnaissance faciale pour repérer des personnes sur des photos publiées en ligne. C’est notamment le cas lors des manifestations où ces images peuvent se révéler de véritables bombes à retardement pour certains participants.

On a pu penser que le port du masque pourrait paradoxalement aider en gênant l’identification des personnes mais cela n’arrête pas tout. Nous vous expliquions notamment comment la société chinoise Hanwang Technology Ltd serait en mesure de reconnaître des personnes quand elles portent un masque qui cache la moitié de leur visage. Pour l’heure, l’idée est d’aider les autorités à lutter contre la pandémie de Coronavirus mais on sait aussi que le régime fait usage de la reconnaissance faciale pour réprimer les manifestations.

Un outil pas infaillible mais prometteur

Pour éviter que les visages de participants n’atterrissent dans les bases de données de la police, des chercheurs de l’Université Stanford spécialisés en machine learning ont développé un véritable outil d’anonymisation baptisé BLMPrivacyBot. Ce dispositif est bien sûr créé dans le cadre du mouvement Black Lives Matter (BLM) actuellement en cours aux États-Unis.

Pour ce faire, le système recouvre les visages avec un emoji de poing qui est également l’emblème de BLM. Concrètement, l’outil détecte les visages mais n’identifie pas les personnes. Ce modèle a été formé pour reconnaître des visages à partir d’un ensemble de données de comptage de foule d’environ 1,2 millions de personnes, de quoi améliorer sérieusement son efficacité.

Les scientifiques veulent rendre cet outil accessible au grand public et il suffit de tweeter une image sur Twitter au compte @BLMPrivacyBot pour qu’il rende invisible un visage grâce à l’émoji. Comme le précise The Next Web, le dispositif n’est pas non plus infaillible. Une personne peut par exemple être identifiée à partir de ses vêtements et il est bien difficile de rendre toutes les images recueillies lors d’une manifestation inexploitables. À terme, les chercheurs espèrent même voir une plateforme comme Twitter intégrer ce type d’outil de manière automatisée parmi ses fonctionnalités.

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