Reconnaissance faciale aux États-Unis et en France
Reconnaissance faciale : usages, enjeux et régulations à l’échelle mondiale

La reconnaissance faciale est une technologie issue de la vision par ordinateur, visant à identifier ou à authentifier une personne à partir des caractéristiques de son visage. Expérimentée dès les années 1960, elle a connu un essor considérable avec l’émergence de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique. L’IA regroupe des systèmes algorithmiques capables, pour un objectif défini, de percevoir leur environnement, d’analyser des données structurées ou non, de raisonner et de décider de l’action la plus appropriée, avec ou sans recours au machine learning (selon la définition donnée par l’OCDE).

La reconnaissance faciale se développe de plus en plus fréquemment aux États-Unis et en Chine, qui figurent parmi les principaux pays moteurs dans ce domaine. Elle se déploie aussi au Moyen-Orient, ainsi que dans certains pays européens, où son usage suscite débats et controverses. En France, son adoption fait actuellement l’objet de discussions à la fois juridiques, éthiques et sociétales.

Il existe deux grandes manières de concevoir la reconnaissance faciale qui impactent l’implémentation et l’utilisation :

• la vérification faciale ;

• l’identification faciale.

La vérification faciale cherche à confirmer une identité, c’est-à-dire à déterminer si deux images différentes correspondent au même sujet. Elle répond à la question : « es-tu bien qui tu dis être ? » Cette approche est utilisée, par exemple, pour l’authentification biométrique.

L’identification faciale tend à déterminer l’identité spécifique du sujet et répond à la question : « qui es-tu ? » On peut établir une double classification en ce qui concerne l’identification faciale : l’identification faciale à proximité, qui identifie un visage parmi un ensemble fini et connu de visages préalablement enregistrés dans la base de données, et, d’autre part, l’identification faciale en environnement ouvert, qui détermine si le visage appartient à l’un des individus déjà enregistrés dans la base de données (visage connu), ou s’il appartient à une personne qui ne figure pas dans la base de données (visage inconnu).

En général, la reconnaissance faciale repose sur quatre étapes principales :

1. la détection de l’individu sur l’image ;

2. le prétraitement : le visage est « réaligné » ; l’étape consiste à rendre le visage conforme pour être analysé par la suite ;

3. la génération des vecteurs de caractéristiques ;

4. la classification : les vecteurs de caractéristiques sont comparés, afin de procéder à des tests pour savoir si deux visages correspondent bien à la même personne.

Les principaux modèles qui ont contribué aux évolutions dans le domaine de la reconnaissance faciale sont Eigenfaces, Alexnet, Deepface, FaceNet, Arcface, Face, AdaCos.

L’objectif de cet article est d’analyser les usages, les cadres juridiques, et les enjeux éthiques et sécuritaires de la reconnaissance faciale en Chine, aux États-Unis et en France, afin de mettre en lumière les convergences et les divergences entre ces approches.