Les concepteurs de logiciels de reconnaissance faciale continuent d’améliorer leurs algorithmes afin de pouvoir reconnaître une personne même si elle porte un masque.
Il y a quelques mois, une étude du National Institute of Standards and Technology (NIST), agence du département du Commerce des États-Unis, démontrait que les logiciels de reconnaissance faciale étaient moins performants du fait du port du masque. Le taux d'erreur des 89 algorithmes commerciaux les plus performants grimpait entre 5 et 50% sur des sujets masqués.
Les concepteurs de logiciels ont-ils été piqué par ces chiffres ? Toujours est-il qu’aujourd’hui, les logiciels de reconnaissance faciale sont beaucoup plus performants. Une nouvelle étude du NIST publiée en novembre déclare que le taux d’échec s’élève maintenant à moins de 5% en cas de masque couvrant 70% du visage (sans masque, le taux d’erreur s’élève à 0,3%). Ces chiffres concernent d’autres algorithmes testés par le NIST. Ceux testés il y a quelques mois restent peu performants : les plus compétitifs ne parviennent pas à identifier 10 à 40% des visages masqués. L’agence a tout de même avancé que d’une manière générale, les concepteurs de logiciels s’adaptent de plus en plus à des sujets masqués. Vous pensiez aller dîner chez vos amis sans que personne ne le sache ? Désolée, on vous a reconnu.
