Reconnaissance faciale : 7 tendances à suivre pour 2018


​​Dernière mise à jour le 7 juin 2018
reconnaissance faciale ​Biométrie faciale, une biométrie qui fascine autant qu’elle interroge

Dans le paysage des nouvelles technologies propres à révolutionner notre quotidien, rares sont celles qui font autant fantasmer que la reconnaissance faciale. Quand elle n'effraie pas, mais nous verrons ce point plus tard.

A l'heure de l'Intelligence Artificielle (IA) et de la blockchain, la reconnaissance faciale devient un enjeu majeur pour toutes les entreprises et organisations, en particulier les États.

Dans ce dossier, vous découvrirez les 7 principales tendances qui vont façonner le paysage de la reconnaissance faciale pour 2018-2020.

  1. Les meilleures technologies du moment
  2. L'arrivée du Deep Learning
  3. Sécurité, santé et commerce – le trio de têtes des utilisations
  4. Cartographie des nouveaux utilisateurs – Asie pacifique en tête
  5. Quand la reconnaissance faciale dope le droit
  6. Les hackers de la reconnaissance faciale
  7. Vers une hybridation des solutions

#1 Une technologie de science-fiction… sans la fiction​

​Depuis son invention dans les années 70, la reconnaissance faciale a progressé à pas de géant. Elle s'impose aujourd'hui comme la plus naturelle des mesures biométriques.

Et pour cause : nous nous reconnaissons en regardant notre visage.


Les technologies biométriques sont un sujet sensible. Gemalto, leader mondial de la sécurité numérique, en a fait un sujet majeur depuis bientôt 30 ans, en s'associant toujours avec les meilleurs acteurs technologiques et institutionnels du secteur en matière de recherche, d'éthique et d'applications biométriques.

Reconnaissance du visage

 Comment ça marche ?

La biométrie permet d'identifier et d'authentifier une personne sur la base d'un ensemble de données reconnaissables et vérifiables, uniques et spécifiques à celles-ci.

L'identification répond à la question « qui êtes-vous ? ».

Dans ce cas, la personne est identifiée parmi d'autres (vérification 1:N). Ses données personnelles sont comparées aux données d'autres personnes contenues dans la même base de données ou dans d'éventuelles bases de données reliées.

L'authentification répond à la question : « Etes-vous bien celui que vous prétendez être ? ».

La biométrie permet ici de certifier l'identité d'une personne en comparant les données qu'elle va présenter avec les données préenregistrées de la personne qu'elle prétend être (vérification 1:1).

Voici quelques exemples :

  • Dans le cas de la biométrie faciale, un capteur 2D ou 3D « saisit » un visage,  puis le transforme en données numériques par l'opération d'un algorithme et le compare à une base de données. C'est en quelques sortes une réplique fidèle et « augmentée » du processus à l'œuvre dans le cerveau humain.
  • Ces systèmes automatisés permettent d'identifier ou de vérifier l'identité d'individus en quelques secondes seulement à partir des caractéristiques de leur visage : écartement des yeux, des arêtes du nez, des commissures des lèvres, des oreilles, du menton, etc., y compris au milieu d'une foule, au sein d'environnements dynamiques et instables. Pour preuve, les performances du système de reconnaissance faciale de Gemalto (LFIS) de Gemalto, solution de pointe née de notre haut niveau d'expertise dans le domaine de la biométrie.
  • Les porteurs d'un iPhone X sont eux déjà rompus à la technologie de la reconnaissance faciale. Même si la solution biométrique Face ID développée par Apple a fait l'objet de vives critiques en Chine fin 2017. On lui reproche son incapacité à différencier certains visages chinois.

​Bien sûr, d'autres signatures biométriques existent : empreintes digitales, scan de l'iris, voix, numérisation des veines de la paume ou analyse du comportement. Elles permettent notamment de sécuriser les paiements dématérialisés dans un environnement où la cybercriminalité prolifère.

À ce jour, la reconnaissance faciale reste pourtant la reine des références en matière de mesures biométriques.

Elle est facile à déployer et à mettre en œuvre. Il n'y a pas d'interaction physique requise par l'utilisateur final. De plus, les processus de détection et de correspondance du visage (pour la vérification / identification) sont très rapides.

DeepFace Les technos à la Une

Dans cette course à l'innovation biométrique, plusieurs projets se disputent le haut de l'affiche. Les GAFA ne sont pas en reste. Tous les géants du Web ont pris pour habitude de publier leurs découvertes théoriques dans le secteur de l'intelligence artificielle et de la reconnaissance d'image pour faire avancer au plus vite l'état de l'art.

Les tous derniers résultats des tests (Biometric Tehnology Rally) conduits en mars 2018, pilotés par le Ministère de l'Intérieur américain, donnent aussi une excellente image des meilleures technologies de reconnaissance faciale disponibles sur le marché.

  • L'algorithme GaussianFace développé dès 2014 par des chercheurs de l'université de Hong Kong affichait des scores d'identification faciale de 98,52% contre 97,53% pour les humains. Et ce malgré des progrès à réaliser quant à la capacité de mémoire requise et au temps de calcul.

  • En 2014 toujours, Facebook annonçait le lancement de son programme baptisé DeepFace, capable de déterminer si deux visages photographiés appartiennent à la même personne, avec une précision de 97,25%. Soumis au même test, les humains répondent correctement dans 97,53% des cas, soit à peine 0,28% de mieux que le programme de Facebook.

  • ​En juin 2015, Google renchérissait avec FaceNet, nouveau système de reconnaissance faciale aux scores jamais égalés : 100 % de précision au test de référence Labeled Facebooks in The Wild ; 95 % sur la base YouTube Faces DB. En utilisant un réseau neuronal artificiel et un nouvel algorithme, la firme de Mountain View est parvenue à rapprocher un visage et son propriétaire à la quasi-perfection. Une technologie intégrée dans Google Photos pour trier les clichés et les tagger automatiquement en fonction des personnes reconnues et, preuve de sa pertinence, devenue rapidement disponible en ligne dans une version open-source officieuse, OpenFace.
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  • En mai 2018, Ars Technica a annoncé qu'Amazon faisait déjà activement la promotion de son service de reconnaissance faciale basé sur le cloud, appelé Rekognition, auprès des forces de l'ordre. La solution peut reconnaître jusqu'à 100 personnes dans une seule image et peut effectuer des comparaisons avec des bases de données contenant des dizaines de millions de visages.
  • ​Fin mai 2018, la Direction Science et Technologie du Ministère de l'intérieur des Etats-Unis (Homeland Security Science and Technology Directorate) a publié les résultats des tests sur son site du Maryland en mars. Ces tests en environnement réel ont mesuré les performances de douze logiciels de reconnaissance faciale dans un couloir de 2m sur 2,5m. La solution de reconnaissance faciale de Gemalto (LFIS) a révélé toutes ses performances avec un taux d'acquisition de 99,44% d'un visage en moins de 5 secondes (pour une moyenne de 68%) et un taux réel d'identification en moins de 5 secondes (Vendor True Identification Rate) de 98% pour une moyenne de 66% et un taux d'erreur de 1% contre 32% pour la moyenne.​
meilleure solution de reconnaissance faciale

Mars 2018 – Les tests du Ministère de l'Intérieur américain en grandeur nature avec plus de 300 vo​lontaires ont révélé les technologies de reconnaissance faciale les plus performantes. 

#2 L'arrivée du deep learning

Quel est le point commun de toutes ces technologies disruptives? Le Deep Learning !

Ce processus est au cœur des algorithmes de dernière génération développés par Gemalto et les acteurs majeurs du marché.

Le Deep Learning ou apprentissage profond s'appuie sur « un réseau de neurones artificiels imitant le fonctionnement du cerveau humain » explique le roboticien australien Peter Corke. « Les possibilités offertes par cette technologie augmenteront à mesure que nous découvrons les secrets de notre propre organe. En comprenant l'algorithme sur lequel repose le cerveau humain (…) cela nous permettra de porter le potentiel du cerveau humain sur les réseaux artificiels. »

Les réseaux de neurones artificiels sont des algorithmes prenant plusieurs valeurs en entrée. Elles sont traitées par plusieurs fonctions et, en sortie, retourne une valeur.

Ces fonctions passent d'abord par une phase d'apprentissage dans le but de calibrer les résultats en sortie. Le réseau est d'abord alimenté avec des valeurs d'entrée et des résultats de sortie connus. On vérifie alors que le réseau donne systématiquement le résultat attendu. Tant que ce n'est pas le cas, on continue jusqu'à ce qu'il soit configuré et en mesure de donner le résultat attendu.

Le réseau se comporte alors comme une boîte noire. On lui donnera des valeurs d'entrée dont on ne connaît pas encore le résultat et il fournira une valeur en sortie.

L'apprentissage par l'expérience permet ensuite d'utiliser les réseaux neuronaux pour par exemple de la reconnaissance d'image ou de prédiction boursière.

​Pour en savoir plus :

 

​#3 Sécurité, santé et commerce, le trio de têtes des utilisations 2018 ​​​

Une étude de juin 2016 estime qu'avant 2022, le marché mondial de la reconnaissance faciale devrait générer 9,6 Md de dollars de revenus, porté par un taux de croissance annuel moyen de 21,3% sur la période 2016-2022. 22,9% pour les seuls États et leurs administrations gouvernementales, premiers moteurs de cette bulle de croissance.

1. La Sécurité

Le marché est porté par l'augmentation des activités de lutte contre la criminalité et le terrorisme et par une concurrence économique exacerbée.

  • La reconnaissance faciale est utilisée dans la délivrance de documents d'identité, le plus souvent couplée à d'autres technologies biométriques telles que les empreintes digitales.
  • On la retrouve dans le contrôle aux frontières pour comparer le portrait figurant sur un passeport biométrique à un portrait numérisé et le visage de son titulaire.
    En 2017, Gemalto signe l'équipement de nouveaux sas de contrôle automatisés du système PARAFE (Passage Automatisé Rapide aux Frontières Extérieures) au sein des aéroports de Paris. Une solution pensée pour évoluer de la reconnaissance des empreintes digitales à la reconnaissance faciale.
     
  • Le contrôle policier peut y avoir recours bien qu'il reste très encadré en Europe. En 2016, « l'homme au chapeau » des attentats de Bruxelles aurait été identifié grâce à un logiciel de reconnaissance faciale du FBI.

2. La Santé

Les avancées sont considérables dans ce domaine.

Grâce au Deep Learning et à la reconnaissance faciale et des émotions, il est déjà possible :

  • de suivre plus précisément la consommation de médicaments d'un patient ;
  • de détecter une maladie génétique telle que le syndrome de DiGeorge avec un taux de réussite de 96,6% ;
  • d'accompagner les procédures de prise en charge de la douleur.​

reconnaissance des émotions 
3. Le Commerce

C'est assurément ici que la reconnaissance faciale est le moins attendu et le plus prometteur. Le sujet sera sur toutes les lèvres en 2018 : Know Your Customer (KYC). Une tendance lourde qui rejoint les dernières avancées du marketing en matière d'expérience client.

En plaçant des caméras dans les points de vente, il devient possible d'analyser le comportement des visiteurs et d'améliorer le parcours client.

Comment ? À l'image du système récemment conçu par Facebook, en fournissant au personnel des informations clients issues de leurs profils sociaux pour imaginer des réponses hyper-personnalisées. 

Le grand magasin américain Saks Fith Avenue y a déjà recours.

​À quand un paiement par selfie ?

Depuis 2017, KFC, le roi du poulet frit américain, et le géant chinois de la livraison de produits frais à domicile, testent une solution de paiement par reconnaissance faciale à Hangzhou en Chine.

#4 Chine et Inde en tête : cartographie des nouveaux utilisateurs​

Si les Etats-Unis offrent actuellement le plus vaste marché de débouchés à la reconnaissance faciale, la zone Asie-Pacifique s'impose comme la région du monde où sa croissance est la plus rapide. Chine et Inde en tête.

La reconnaissance faciale est le nouveau grand sujet de la technologie en Chine, des banques aux aéroports mais aussi les forces de l'ordre. Maintenant, les autorités étendent le programme de reconnaissance faciale des « lunettes de soleil », la police les utilisant déjà dans la banlieue de Pékin.

La Chine met également en place et perfectionne un réseau de vidéosurveillance sur tout le territoire. 176 millions de caméras de surveillance étaient utilisées à la fin de 2017 et 626 millions sont prévues d'ici 2020.

En Inde, le projet Aadhaar est la plus grande base de données biométriques au monde. Il fournit déjà un numéro d'identité numérique unique à 1,2 milliard de résidents. UIDAI, l'autorité responsable, a annoncé que la reconnaissance faciale sera lancée d'ici le 1er juillet 2018. La reconnaissance faciale sera disponible en tant que service d'authentification complémentaire conjointement avec un autre facteur  comme l'empreinte digitale, l'Iris ou l'OTP.

Voici quelques autres initiatives majeures sur d'autres continents :

  • Au Brésil, le tribunal supérieur électoral (Tribunal Superior Eleitoral) s'est engagé dans une collecte de données biométriques à l'échelle nationale.
    Objectif : la création d'une base de données biométriques et d'une carte d'identité unique d'ici 2020, recensant les informations de 140 millions de citoyens.

  • En Afrique, le Gabon le Cameroun et le Burkina ont choisi Gemalto pour relever le défi de l'identité biométrique.

  • ​En Russie, la Banque Centrale déploie depuis 2017 un programme biométrique visant à recueillir visages, voix, scan d'iris et empreintes digitales dans tout le pays.
biométrie et protection des données

#5 Quand la reconnaissance faciale dope le droit​​​

​Véritable enjeu éthique et sociétal, la protection des données est bousculée par l'explosion des technologies de reconnaissance faciale.

Ces prouesses technologiques, dignes de romans de science-fiction, menacent-t-elles nos libertés ? Et avec elle notre anonymat ?

  • En Europe, la Directive sur la protection des données (RGPD) encadre rigoureusement ces pratiques. Hors de question d'enquêter sur la vie privée du passager ou ses déplacements professionnels sous peine de très coûteuses sanctions. Applicable à partir du 25 mai 2018, la RGPD soutient le principe d'un cadre européen harmonisé qui défend en particulier le droit à l'oubli et  exige un consentement clair et affirmé. Cette directive a un impact international.
  • Aux Etats-Unis, l'état de Washington est le troisième état à protéger les données biométriques de façon formelle par une nouvelle loi de juin 2017.
  • En Inde, la cour suprême par un jugement du 27 aout 2017 (jugement Puttaswamy) vient de constitutionnaliser le droit à la vie privée. Il affirme le droit fondamental au respect de la vie privée des citoyens indiens. Cette décision progressiste permet de rééquilibrer la relation entre le citoyen et l'État et pose un nouveau défi aux extensions du projet Aadhaar pour 2018.
  • Effet rebond : le droit et ses métiers gagnent encore en suprématie. À la fois ambassadeurs et gardiens de la réglementation en matière de protection des données, la fonction de Data Protection Officer devient une fonction importante en Europe.

​À ce jour pourtant, et grâce à l'expertise numérique d'acteurs tels que Gemalto, « les citoyens ont plus à craindre de la traçabilité de leur carte bleue quand ils paient au supermarché ! » déclarait récemment le Secrétaire Général du Syndicat des cadres de la sécurité intérieure en France.

hackers de la connaissance faciale#6 Les rebelles - Les hackers de la reconnaissance du visage​​

​Malgré cet arsenal technique et juridique au service de la protection des données, des citoyens et de leur anonymat, des voix s'élèvent. Elles s'inquiètent et s'effraient de ces évolutions.

  • ​En Russie, Grigory Bakunov a inventé une solution pour échapper au regard de ces yeux braqués en permanence sur nos déplacements et brouiller les dispositifs de reconnaissance faciale. Il a développé un algorithme permettant de créer un maquillage spécial pour tromper les logiciels. Il ne mettra pas son produit sur le marché après avoir pris conscience qu'il pourrait être utilisé par des criminels.
  • En Allemagne, c'est l'artiste berlinois Adam Harvey, qui a imaginé un dispositif similaire baptisé CV Dazzle avant de se mettre à travailler sur des vêtements dont les motifs brouillent la détection.
  • Fin 2017, une société vietnamienne a réussi à hacker la fonction de reconnaissance faciale Face ID de l'iPhone X d'Apple avec un masque. Cette attaque reste cependant trop compliquée à réaliser pour être exploitable à grande échelle.
  • À la même date, des chercheurs d'une société allemande ont révélé une technique d'attaque permettant de contourner l'authentification faciale de Windows 10 Hello par impression d'une image de visage en infrarouge.​

Deux sujets complémentaires ont été identifiés par les groupes de standardisation:

  • S'assurer que l'image capturée a été réalisée à partir d'une personne et non à partir d'une photo (2D), d'un écran vidéo (2D) ou d'un masque (3D), (liveness detection)
  • S'assurer que les images faciales (portraits superposés) de deux personnes ou plus n'ont pas été jointes à un document de référence tel qu'un passeport.

​#7 Plus loin ensemble - Vers une hybridation des solutions

Il apparait clairement que les solutions d'identification et d'authentification de demain emprunteront à toutes les dimensions de la biométrie. Ce sera grâce à une sorte de « biometrix » ou « biometric mix », c'est-à-dire à l'association de plusieurs modes d'authentification, que nous pourrons garantir une totale sécurité au monde de demain.

C'est l'ambition, par exemple, de la solution Gemalto Assurance Hub qui intègre de la biométrie comportementale et géolocalisation.

Cette 7ème tendance nous appartient. Il nous appartient de l'écrire ensemble et de lui donner vie à travers des projets biométriques à forte valeur ajoutée. 

Et maintenant c'est à vous

Les mois à venir annoncent de nombreux changements. Nous ne pouvons évidemment pas prétendre prévoir l'avenir de la reconnaissance faciale et savoir quels seront les enjeux majeurs qui émergeront tout au long de cette nouvelle année.

Mais, peut-être avez-vous des idées à ce sujet ?

Si vous avez des remarques sur ce sujet, une question à poser ou si vous avez trouvé cet article utile, laissez-nous  votre commentaire dans l'encadré ci-dessous. Nous apprécions également toutes les suggestions pour l'améliorer.

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