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La reconnaissance faciale n'échappe pas aux préjugés raciaux et sexistes, selon une nouvelle étude

Une étude fédérale américaine d'envergure portant sur le fonctionnement de la reconnaissance faciale a révélé que la technologie était moins efficace pour identifier les femmes et les personnes de couleur que les hommes et les personnes blanches, a annoncé jeudi 19 décembre le National Institute of Standards and Technology (NIST). Les chercheurs ont découvert que les logiciels de reconnaissance faciale produisaient des taux de fausse concordance plus élevés pour les Noirs et les Asiatiques que pour les Blancs.

Selon les algorithmes utilisés, le logiciel avait un taux d'erreur 10 à 100 fois supérieur pour ces groupes. L'étude a également révélé que les femmes étaient plus souvent mal identifiées que les hommes dans la plupart de cas. La population amérindienne avait le taux le plus élevé de mauvaise concordance.

"Bien qu'il soit généralement incorrect de faire des déclarations à travers les algorithmes, nous avons trouvé des preuves empiriques de l'existence de différences démographiques dans la majorité des algorithmes de reconnaissance faciale que nous avons étudiés", a déclaré Patrick Grother, chercheur au NIST et auteur principal du rapport, dans un communiqué. "Ces données seront utiles aux décideurs, aux développeurs ainsi qu'aux utilisateurs finaux pour réfléchir aux limites et à l'utilisation appropriée de ces algorithmes".

Durant l'année écoulée, de nombreux services de forces de l'ordre à travers les États-Unis ont commencé à recourir à la reconnaissance faciale afin de suivre les mouvements des personnes et identifier des suspects. Les défenseurs des libertés civiles se sont opposés à cette dynamique croissante, et certaines villes ont interdit à leurs services de police de recourir cette technologie.

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Pour Jay Stanley, analyste au sein de l'Union américaine pour les libertés civiles (ACLU), l'étude du NIST prouve que la reconnaissance

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