Ce logiciel gratuit modifie vos photos pour que vous ne soyez pas identifié par reconnaissance faciale

Baptisé "Fawkes" — un clin d'œil au masque de Guy Fawkes et au film "V comme Vendetta" —, cet outil rajoute à une photo des détails quasiment invisibles à l'œil nu, mais suffisants pour tromper l'intelligence artificielle qui ne peut plus reconnaître votre visage. Selon les chercheurs, le logiciel a déjà réussi à déjouer des systèmes de reconnaissance faciale de pointe, comme Microsoft Azure Face API, Amazon Rekognition et Face+++, avec un taux de réussite impressionnant de 100 %.

Comment ça marche ?

Fawkes utilise une technique appelée "cloaking" — en français "masquage" — qui consiste à berner les algorithmes de reconnaissance faciale en altérant la base de données de visages dont ils ont besoin pour fonctionner. Au lieu de détecter les traits habituels qui permettent d'identifier un visage précis, le système sera amené à repérer d'autres minuscules détails inventés de toutes parts par le logiciel.

Si vous modifiez une photo de vous à l'aide du logiciel et la publiez ensuite sur Facebook par exemple, le système de reconnaissance faciale détectera qu'il y a bien un visage sur la photo, mais ne sera pas capable de reconnaître qu'il s'agit du vôtre, grâce aux légères altérations créées par Fawkes.

Les chercheurs espèrent que les gens dans le monde entier se serviront de leur logiciel, d'où sa gratuité, car une utilisation massive permettrait de fausser plus efficacement les bases de données de photos des systèmes de reconnaissance faciale. Un algorithme pourrait alors avoir une centaine de photos différentes de vous dans sa base de données sans faire le lien entres elles ni réussir à vous identifier.

Le New York Times avait rapporté le 3 août que les altérations étaient tout de même visibles à l'œil nu sur certaines photos, mais les chercheurs ont depuis mis au point une nouvelle version du logiciel, pour corriger le problème. De quoi poster vos plus beaux selfies sans avoir peur d'être fiché dans une base de données.

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