Note n°

14

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La reconnaissance faciale

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Juillet 2019

Résumé

123fr©AndriyPopov

 Les progrès liés au développement de l’intelligence artificielle, en
particulier l’apprentissage profond (deep learning) ont permis aux
outils de reconnaissance faciale de devenir beaucoup plus performants. Ils semblent aujourd’hui à la portée de tous : applications pour smartphone, paiement automatique, contrôle d’identité
aux frontières…
 Souvent méconnue des citoyens, une large économie se développe autour de l’exploitation des données et s’accompagne de
nombreuses craintes quant aux applications qui pourraient porter
atteinte aux libertés fondamentales.
 Il semble nécessaire d’élaborer un cadre législatif
d’expérimentation afin de tester ces dispositifs en conditions réelles et garantir notre souveraineté pour ne pas être dépendant
des solutions mises au point par les géants du numérique, puis
de définir un cadre de régulation au plus près des usages.

M. Didier Baichère, Député, Vice-Président
 Contexte technologique
La reconnaissance faciale est apparue depuis peu
dans le débat public, en particulier depuis
l’expérimentation récente menée par la mairie de
Nice, ou l’interdiction par la ville de San Francisco de
l’utilisation par ses services de tels dispositifs. Il a
donc paru nécessaire à l’Office d’étudier les enjeux
technologiques, éthiques, juridiques et sociologiques
relatifs à cette technologie.
La vision par ordinateur est un domaine de
l’intelligence artificielle1 (IA) qui analyse des images
de façon automatique. La reconnaissance faciale est
une branche de la vision par ordinateur qui s’intéresse
à l’analyse biométrique des visages présents sur une
image. Ces technologies ont connu un fort gain en
performance ces dernières années grâce aux progrès
des algorithmes liés à l’utilisation de l’apprentissage
profond (deep learning) et des technologies de capteurs.
Le processus peut être décrit schématiquement de la
façon suivante : l’algorithme extrait d’une photo un
gabarit, sorte de signature propre à chaque visage,
puis il compare les gabarits issus d’autres images afin
de déterminer si elles correspondent à une même
personne. Il est important de rappeler que les dispositifs de reconnaissance faciale ne donnent pas de résultat absolu ; les résultats sont exprimés en un pourcentage de correspondance. Il faut donc faire le choix
du seuil2 de correspondance à partir duquel on décide

que deux gabarits proviennent certainement de la
même personne3.
La reconnaissance faciale ne doit pas être confondue
avec l’analyse faciale ou la reconnaissance d’émotion,
qui visent à déterminer certaines caractéristiques (âge,
sexe, origine ethnique, émotions…) des personnes
présentes sur une image. Ces deux derniers domaines
ne font pas intervenir de données biométriques et
sont donc moins sensibles que la reconnaissance
faciale stricto sensu. De nombreuses applications
commerciales utilisant la reconnaissance faciale,
l’analyse faciale et la reconnaissance d’émotion se
développent :
marketing
ciblé,
déverrouillage
d’appareils électroniques4, applications bancaires5,
mais aussi aide au diagnostic6 ou détection de stress
chez des personnes vulnérables 7. L’automatisation de
processus fastidieux et chronophages reste cependant
la principale application de la reconnaissance faciale 8.
Par exemple, l’analyse en temps réel et en temps différé des images de vidéoprotection peut permettre
aux forces de l’ordre de détecter plus rapidement les
scènes d’intérêt. Ainsi ces dispositifs connaissent des
applications potentielles en matière de sécurité intérieure et de police9. Actuellement en France, leur utilisation par les forces de police et de gendarmerie est
limitée : à la comparaison d’images obtenues lors
d’une enquête avec le traitement des antécédents
judiciaires (TAJ), seul fichier de police judiciaire permettant de recourir à la reconnaissance faciale 10 ; au

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