A l'occasion de la Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) des chercheurs en intelligence artificielle œuvrant pour Facebook ont présenté une importante avancée en matière de reconnaissance faciale. L'être humain est capable d'identifier deux photos d'inconnus comme étant une seule et même personne avec un taux de réussite de 97,53%, et le système conçu par les scientifiques parvient au même résultat avec un taux de réussite de 97,25%. Jamais une telle démarche n'avait été réalisée avec aussi peu d'écarteentre l'homme et la machine.
Le système,développé par les chercheurs de Facebook utilise « des réseaux de neurones simulés pour apprendre à reconnaître les modèles selon une grande quantité de données » explique le site Technology Review.
Nommé DeepFace, le système fonctionne en deux temps : il commence par corriger l'angle d'un visage pour le reconstituer selon un modèle en 3D. Ensuite, une sorte de « description numérique » est composée, jusqu'à ce que le programme soit capable d'associer deux visages entre eux avec un nombre de caractéristiques similaires suffisant pour faire le moins d'erreur possible. Concrètement, la marge d'erreur de ce programme a été réduite de 25% par rapport au système précédent.
Le réseau social explique de son côté que ces 9 réseaux de neurones simulés comportent environ 120 millions de connexions entre eux. La constitution des paramètres sur lesquels se basent ces systèmes utilise une petite partie des informations distillées sur Facebook par ses utilisateurs : ainsi, 4 millions de photos de visages appartenant à 4000 personnes inscrites sur la plateforme servent de base d'apprentissage au système global.
Un travail impressionnant pour un programme qui pourrait se retrouver un jour prochain dans les pages de Facebook, même si le réseau social ne donne pas d'indication concernant le destin de ce projet de grande envergure.
