KultureGeek Science Une société italienne crée des vêtements… qui mettent en échec la reconnaissance faciale !

Une société italienne crée des vêtements… qui mettent en échec la reconnaissance faciale !

2 min.
24 Jan. 2023 • 15:43
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Les IA se développent à grande vitesse et dans tous les domaines (art, production de texte, moteur de recherche, recherche de médicaments, etc.). Sur le marché très encombré des systèmes de reconnaissance faciale, les IA peuvent désormais retrouver l’identité d’un individu en un millième de seconde à partir d’une simple image vidéo, des performances qui sont malheureusement parfois utilisées par des gouvernements peu respectueux des libertés individuelles. La Chine est ainsi devenue en quelques années l’Eldorado de la reconnaissance faciale, les plus grandes villes du pays étant entièrement recouvertes d’un maillage extrêmement dense de caméras.

Dans ce contexte très anxiogène, une société italienne, Cap_able, a créé une gamme de vêtements capables (hum…) de tromper ces systèmes de reconnaissance faciale ! Mais, me diriez-vous, comment diable un vêtement de corps peut tromper des algorithmes qui analysent les traits du visage ? La réponse à cette question a été trouvée par Rachele Didero, co-fondatrice de Cab_able et doctorante à  l’École polytechnique de Milan, qui a conçu des motifs de vêtements dont la particularité est de « tromper » l’algorithme YOLO, le plus répandu dans le secteur de la reconnaissance faciale. Dès lors qu’un individu porte sur lui l’un des vêtements de Cab_able, YOLO interprète alors les motifs.. comme étant ceux d’un animal (un zèbre ou une girafe par exemple) et refuse donc d’aller plus loin dans la reconnaissance de visage !

Tout n’est pas encore parfait, mais les vêtements de Cap_able affichent déjà un taux de réussite entre 60 et 90%. Le prix de la tranquillité numérique ? Comptez tout de même 277,50 euros pour un pantalon ou 390 euros pour un pull… en espérant dans l’intervalle que YOLO ne soit pas mis à jour pour contourner la belle parade de Cap_able.

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