Selon Google, son logiciel de reconnaissance faciale est le plus précis qui existe

Les développements récents en matière de reconnaissance faciale représentent une avancée significative vers l’intelligence artificielle et plus particulièrement l’apprentissage en profondeur (Deep learning en anglais). Selon plusieurs experts de Google, le logiciel de reconnaissance faciale FaceNet est le plus précis et le plus performant actuellement dans un contexte où un nombre croissant d’entreprises se lancent dans l’offre de produits en rapport avec l’intelligence artificielle, écrit le magazine Fortune.

Lors de tests nommés « Labeled Faces in the Wild », FaceNet a atteint une précision de 99,6% dans un corpus de 13.000 photos de visages issus d’Internet. Parmi une base de données de 260 millions d’images, la précision du logiciel de reconnaissance faciale de Google a atteint 86%. D’un point de vue général, le logiciel a obtenu un meilleur score que son concurrent DeepFace de Facebook dont la précision a été de 97%.

Google ne veut pas  utiliser son logiciel uniquement pour déterminer si deux photos d’un visage correspondent à une même personne. Le logiciel de Google peut assigner un nom aux visages et définir si plusieurs facies sont similaires ou distincts au sein d’un même groupe.

Les applications possibles de FaceNet sont infinies, écrit Fortune. Les nouvelles fonctionnalités devraient également être utiles aux experts en criminalité, pour la télésurveillance et même pour le secteur publicitaire, la télévision et la production de films.

A l’avenir, nous verrons des systèmes tels que FaceNet ou DeepFace permettre aux utilisateurs de sélectionner des photos et de rechercher des personnes similaires à celles-ci. Grâce à ce type de logiciel, les réseaux sociaux des utilisateurs pourront être analysés en profondeur afin d’évaluer les tendances mondiales et la popularité du moment en fonction de ce qui apparaît sur les images. Les caméras dans les lieux publics pourront également identifier plus facilement des criminels recherchés.

Parallèlement à la reconnaissance faciale, le « deep learning », s’est montré remarquablement efficace lors de la reconnaissance d’objets. Les machines sont actuellement meilleures lors de tâches de perception, de reconnaissance vocale et de compréhension que l’être humain.

D’autres entreprises technologiques comme Microsoft et Yahoo investissement énormément dans la recherche sur l’intelligence artificielle et travaillent au développement d’assistants vocaux intelligents sur les smartphones et l’offre de traductions intelligentes et de prédictions de messages texte. L’apprentissage en profondeur est aussi utilisé pour l’analyse d’images médicales en temps réel, l’analyse de textes, le visionnage par ordinateur et pour le cloud. IBM a d’ailleurs acheté la startup AchemyAPI afin de permettre aux développeurs d’applications téléphoniques d’utiliser l’intelligence artificielle avec le cloud.

Finalement, l’intelligence artificielle deviendra peut-être la base de la technologie des voitures autonomes, des robots domestiques et des maisons intelligentes. Enfin, pour les services de renseignements, l’intelligence artificielle et l’apprentissage en profondeur pourraient permettre de traiter les flux importants de données de communications des réseaux de renseignements. La Defense Advances Research Projects Agency (DARPA), le bureau de recherches du Ministère américain de la défense, a déjà annoncé qu’il développait son propre système d’intelligence artificielle pour l’analyse de conversations téléphoniques.