Cela fait plusieurs années que Facebook propose un module de reconnaissance faciale sur son réseau social, une fonctionnalité qui permet de "tagger" automatiquement ses connaissances sur les photos pour mieux partager les publications.

  Aujourd'hui, Facebook annonce avoir développé une technologie baptisée DeppFace qui serait capable de comparer deux photos d'une personne et d'identifier les correspondances avec 97,25% de réussite. Dans un test similaire réalisé avec des humains, le score de l'homme était de 97,53 % de réussite.

Pour arriver à ces résultats, DeepFace opère en plusieurs temps. Tout d'abord, il corrige l'angle du visage dans le but d'en recréer un modèle en 3D. Ensuite, plusieurs filtres de couleur sont appliqués pour permettre de

 différencier chaque partie du visage et les comparer un à un à une base de données ou un second modèle analyse en simultanée.

Facebook indique que son système utilise " des réseaux de neurones simulés pour apprendre à reconnaitre les modèles d'après une grande quantité de données.". Ce serait ainsi un ensemble de 9 réseaux de neurones comportant 120 millions de connexions entre eux qui permettraient au module d'effectuer recherche et comparaison sur de multiples points en simultanée.

La base de données de Facebook est actuellement composée de 4,4 millions d'éléments réalisés à partir de 4063 personnes différentes.

Selon le MIT Technology Review, cette technologie ne devrait pas être proposée directement sur le réseau social, elle sera présentée lors de la Conférence IEEE sur la reconnaissance faciale au mois de juin afin de récolter les avis des experts.

En outre, il est logique de penser que le système aura une vocation autre que celle de permettre de simplement identifier des personnes sur le réseau social. Reste à savoir qui pourra utiliser cet outil à l'avenir, et dans quel but.

Source : Technology Review