L’IDENTIFICATION ET LA RECONNAISSANCE FACIALE
Préambule :
Il y a eu de nombreuses innovations dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) ces dernières années. Parmi ces avancées nous retrouvons :
Apprentissage en profondeur (Deep Learning) : Cette technique d’apprentissage automatique est devenue très populaire ces dernières années, en particulier avec l’utilisation de réseaux de neurones artificiels. Elle permet aux systèmes d’IA d’apprendre de manière autonome et de détecter des motifs dans les données avec une grande précision.
Traitement du langage naturel (Natural Language Processing) : Les systèmes d’IA peuvent désormais comprendre et interpréter les langues naturelles. Ils sont utilisés pour les chatbots, la traduction automatique, l’analyse de sentiments, la génération de texte et bien plus encore.
Apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning) : Cette méthode d’apprentissage implique que le système apprend par essais et erreurs. Les systèmes d’IA utilisant cette technique ont été utilisés pour des applications telles que les jeux vidéo et les véhicules autonomes.
Interprétabilité de l’IA (AI Explainability) : La transparence de l’IA est une préoccupation croissante pour de nombreuses personnes, en particulier dans les secteurs tels que la finance, la santé et la justice. Les techniques de « boîte noire » ont été développées pour permettre aux humains de comprendre les décisions prises par les systèmes d’IA.
GANs (Generative Adversarial Networks) : Cette méthode d’apprentissage automatique est utilisée pour la génération d’images et de vidéos, en utilisant un réseau de neurones qui génère de fausses données et un autre réseau qui les vérifie.
IA conversationnelle : Les chatbots et les assistants virtuels sont de plus en plus courants dans les applications de service client et les centres d’appels. Les systèmes d’IA utilisent des techniques de traitement du langage naturel pour interagir avec les clients et leur fournir des réponses.
Apprentissage par transfert (Transfer Learning) : Cette technique permet aux systèmes d’IA d’utiliser des connaissances apprises dans un domaine pour résoudre des problèmes dans un autre domaine. Elle est de plus en plus utilisée pour la reconnaissance d’images, la détection de fraudes et la classification de textes.
Ces innovations dans le domaine de l’IA ont ouvert la voie à de nombreuses applications pratiques, telles que la reconnaissance faciale (Projet traité dans cette article), la voiture autonome (Prochain projet à engager), la médecine personnalisée, la reconnaissance vocale, la sécurité des transactions financières, et bien plus encore.
La reconnaissance faciale :
La reconnaissance faciale est une technologie de l’intelligence artificielle qui permet d’identifier les individus en analysant les caractéristiques de leur visage. Voici quelques-uns des avantages de la reconnaissance faciale :
Sécurité accrue : La reconnaissance faciale peut être utilisée pour renforcer la sécurité dans de nombreux domaines, tels que les aéroports, les établissements bancaires, les centres commerciaux, les événements publics, etc. Elle permet d’identifier rapidement les personnes suspectes et de prévenir les crimes.
Gains de temps : La reconnaissance faciale permet de gagner du temps dans les contrôles de sécurité, l’accès aux bâtiments et aux événements, les formalités d’inscription, etc. Elle peut être utilisée pour des vérifications d’identité rapides et précises.
Confort : La reconnaissance faciale peut être utilisée pour améliorer l’expérience utilisateur dans de nombreux contextes, tels que les paiements mobiles, l’accès aux smartphones et aux ordinateurs, les bornes d’enregistrement automatique, etc. Elle évite la nécessité de saisir des mots de passe ou d’autres identifiants.
Précision : La reconnaissance faciale peut être très précise dans l’identification des individus, avec des taux d’erreur très faibles. Elle peut être utilisée pour distinguer des jumeaux ou des personnes ayant subi des changements mineurs de leur apparence.
Surveillance : La reconnaissance faciale peut être utilisée pour surveiller les mouvements des personnes dans les espaces publics, les entreprises, les campus, etc. Elle peut aider à identifier les comportements suspects ou dangereux, et à améliorer la sécurité globale.
Cependant, la reconnaissance faciale peut également susciter des préoccupations en matière de vie privée et de protection des données, notamment en ce qui concerne la collecte et l’utilisation des données biométriques des individus. Il est important de mettre en place des politiques et des réglementations appropriées pour protéger les droits individuels tout en tirant parti des avantages de la reconnaissance faciale.
Le cahier des charges :
Objectifs :
1. Concevoir un système de reconnaissance faciale qui permet d’identifier rapidement les individus.
2. Permettre aux utilisateurs d’effectuer des commandes en utilisant leur visage comme identifiant.
3. Assurer la sécurité des données personnelles collectées.
Fonctionnalités :
Reconnaissance faciale : Le système doit être capable d’identifier rapidement les individus à partir de leur visage. La précision de la reconnaissance doit être élevée, même dans des conditions difficiles (éclairage faible, angle de vue différent, etc.).
Commande : Le système doit permettre aux utilisateurs d’effectuer des commandes en utilisant leur visage comme identifiant. Le système doit être compatible avec différents types de commandes, telles que des commandes de paiement, de déverrouillage (non traité par les élèves), etc.
Sécurité des données : Le système doit être conçu pour protéger la vie privée des utilisateurs. Les données collectées ne doivent pas être partagées ou utilisées à des fins autres que la reconnaissance faciale et la commande.
Interface utilisateur : L’interface utilisateur doit être conviviale et facile à utiliser pour les utilisateurs. Elle doit permettre aux utilisateurs de suivre facilement leurs transactions et de gérer leurs informations personnelles.
Intégration : Le système doit pouvoir être intégré facilement dans différents environnements, tels que les terminaux de paiement, les bornes d’enregistrement, les portails d’accès, etc.
Exigences techniques :
Précision de la reconnaissance faciale : Le système doit être capable de reconnaître les individus avec une précision d’au moins 99 %.
Temps de réponse : Le système doit être capable d’identifier les individus en moins de 2 secondes.
Connectivité : Le système doit être capable de se connecter à différents types de réseaux, tels que les réseaux Wi-Fi, les réseaux cellulaires, etc.
Contraintes :
Le système doit respecter les réglementations en vigueur en matière de protection de la vie privée et des données personnelles.
Le coût du système doit être raisonnable et compétitif par rapport aux autres solutions de reconnaissance faciale sur le marché.
Le système doit être évolutif et capable de prendre en charge des fonctionnalités supplémentaires à l’avenir.
Réalisation :
(en cours de rédaction…..)