La reconnaissance faciale identifie à tort les personnes asiatiques ou noires 100 fois plus souvent que les personnes blanches, selon cette étude qui a analysé des dizaines d'algorithmes.

Les chercheurs du National Institute of Standards and Technology (NIST), un centre affilié au gouvernement, ont aussi repéré deux algorithmes qui attribuaient le mauvais sexe à des femmes noires dans 35% des cas.

La reconnaissance faciale est déjà largement utilisée par les autorités, les forces de l'ordre, les aéroports, les banques, les commerces et les écoles. Elle sert aussi à déverrouiller certains smartphones.

De nombreux défenseurs des droits humains et des chercheurs tentent de freiner ce déploiement.

Ils estiment que les algorithmes commettent trop d'erreurs, que des personnes innocentes pourraient se retrouver en prison ou encore que des bases de données risquent d'être piratées et utilisées par des criminels.

Les algorithmes développés aux Etats-Unis avaient des taux d'erreur plus élevés pour les Asiatiques, les Afro-Américains et les Amérindiens, d'après l'étude, tandis que d'autres conçus dans des pays asiatiques parvenaient à identifier aussi bien les visages asiatiques que blancs.

"C'est encourageant car cela montre que l'utilisation d'une base de données plus diverse permet d'arriver à de meilleurs résultats", a déclaré Patrick Grother, le directeur de recherche.

Mais pour l'ONG American Civil Liberties Union (ACLU), cette étude prouve avant tout que la technologie n'est pas au point et ne devrait pas être installée.

"Même les scientifiques du gouvernement confirment que cette technologie de surveillance est défectueuse et biaisée", a réagi Jay Stanley, un analyste de ACLU. "Une mauvaise identification peut faire rater un vol, entraîner des interrogations sans fin, un placement sur des listes de personnes à surveiller, des tensions avec des agents de police, des arrestations sans fondement ou pire".

"Mais surtout, que la technologie soit fiable ou pas, elle permet de mettre en place une surveillance indécelable et omniprésente à une échelle sans commune mesure", a-t-il ajouté.

La reconnaissance faciale identifie à tort les personnes asiatiques ou noires 100 fois plus souvent que les personnes blanches, selon cette étude qui a analysé des dizaines d'algorithmes. Les chercheurs du National Institute of Standards and Technology (NIST), un centre affilié au gouvernement, ont aussi repéré deux algorithmes qui attribuaient le mauvais sexe à des femmes noires dans 35% des cas.La reconnaissance faciale est déjà largement utilisée par les autorités, les forces de l'ordre, les aéroports, les banques, les commerces et les écoles. Elle sert aussi à déverrouiller certains smartphones.De nombreux défenseurs des droits humains et des chercheurs tentent de freiner ce déploiement. Ils estiment que les algorithmes commettent trop d'erreurs, que des personnes innocentes pourraient se retrouver en prison ou encore que des bases de données risquent d'être piratées et utilisées par des criminels.Les algorithmes développés aux Etats-Unis avaient des taux d'erreur plus élevés pour les Asiatiques, les Afro-Américains et les Amérindiens, d'après l'étude, tandis que d'autres conçus dans des pays asiatiques parvenaient à identifier aussi bien les visages asiatiques que blancs."C'est encourageant car cela montre que l'utilisation d'une base de données plus diverse permet d'arriver à de meilleurs résultats", a déclaré Patrick Grother, le directeur de recherche.Mais pour l'ONG American Civil Liberties Union (ACLU), cette étude prouve avant tout que la technologie n'est pas au point et ne devrait pas être installée."Même les scientifiques du gouvernement confirment que cette technologie de surveillance est défectueuse et biaisée", a réagi Jay Stanley, un analyste de ACLU. "Une mauvaise identification peut faire rater un vol, entraîner des interrogations sans fin, un placement sur des listes de personnes à surveiller, des tensions avec des agents de police, des arrestations sans fondement ou pire"."Mais surtout, que la technologie soit fiable ou pas, elle permet de mettre en place une surveillance indécelable et omniprésente à une échelle sans commune mesure", a-t-il ajouté.