Quelle est la précision de la recherche faciale inversée ?
La recherche faciale inversée atteint environ 95 % de précision dans des conditions optimales, c'est-à-dire une photo nette, de face et bien éclairée d'un seul visage non masqué. La précision n'est pas un chiffre unique valable partout : elle baisse avec l'angle, le flou, les filtres et les occlusions, et un score de confiance mesure la ressemblance entre deux visages, non la probabilité que la correspondance soit la bonne personne.
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En bref
- Environ 95 % est le chiffre en conditions optimales, pas une garantie valable pour n'importe quelle photo.
- Un score de confiance mesure à quel point deux visages se ressemblent. Ce n'est pas la probabilité que la correspondance soit juste.
- Les faux positifs comptent plus que les échecs : deux personnes différentes notées comme correspondantes, voilà l'erreur qui cause du tort.
- Même un modèle précis renvoie de mauvaises personnes à l'échelle du web, car tout index contient bien plus d'inconnus que la personne recherchée.
- Chaque correspondance est une piste à vérifier, jamais une preuve d'identité.
Quelle est la précision de la recherche faciale inversée ?
La recherche faciale inversée atteint environ 95 % de précision de correspondance dans des conditions optimales. Les conditions optimales sont une contrainte réelle et non une clause de style : elles désignent un seul visage non masqué, tourné vers l'objectif, éclairé uniformément, avec assez de résolution pour que les traits se distinguent. Dès que l'un de ces éléments manque, la précision de cette recherche précise chute, alors que le modèle sous-jacent n'a pas changé. Le chiffre décrit le système travaillant sur une bonne photo, pas le résultat moyen de n'importe quelle photo dont on dispose.
- Le chiffre décrit le modèle, pas votre recherche. Votre photo décide à quel bout de la fourchette vous tombez.
- Précision et utilité sont deux choses différentes. Une correspondance juste sur une page inaccessible ne vous apprend rien.
- Il n'existe aucun taux de précision pour un visage indexé nulle part. C'est une question de couverture, pas de précision.
Que mesure réellement un score de confiance ?
Un score de confiance mesure la proximité entre le visage envoyé et le visage trouvé dans l'espace numérique du modèle. C'est une mesure de ressemblance sur l'échelle propre au moteur, pas une probabilité que les deux photos montrent la même personne. Un score de 90 ne signifie pas qu'il y a 90 % de chances que la correspondance soit juste. Il signifie que les deux visages sont très similaires selon la mesure du modèle, ce qui constitue une preuve solide quand la photo est bonne et bien plus faible quand elle est mauvaise.
Pourquoi un système précis renvoie-t-il quand même la mauvaise personne ?
Parce que tout index interrogeable contient infiniment plus d'inconnus que la personne précise recherchée. Un modèle qui apparie à tort un visage sur dix mille semble précis, mais une recherche comparant avec des millions de visages indexés fera quand même remonter de mauvaises personnes à côté de la bonne. La précision mesurée par comparaison ne survit pas à sa multiplication par le nombre de comparaisons qu'effectue une recherche à l'échelle du web. C'est la raison d'être du seuil de confiance, et la raison pour laquelle le premier résultat n'est pas automatiquement la bonne personne.
Quelles qualités de la photo changent le résultat ?
Six propriétés de l'image envoyée expliquent l'essentiel de l'écart entre une correspondance nette et un résultat inutilisable. Elles se cumulent : un visage petit, de profil et filtré est bien pire que chacun de ces défauts pris isolément.
| Propriété | Favorise la précision | Nuit à la précision |
|---|---|---|
| Angle du visage | De face, les deux yeux visibles | Profil marqué ou tête détournée |
| Résolution | Le visage occupe une grande part du cadre | Le visage est un petit recadrage d'un plan large |
| Éclairage | Lumière homogène sur tout le visage | Ombre dure, contre-jour, forte dominante de couleur |
| Occlusion | Rien ne couvre le visage | Lunettes de soleil, masques, mains, cheveux abondants |
| Retouche | Le fichier original non modifié | Filtres de beauté, retouche lourde, effets de réalité augmentée |
| Personnes | Un seul visage sur la photo | Photos de groupe, où le mauvais visage peut être lu |
Comment la précision de la reconnaissance faciale est-elle mesurée de façon indépendante ?
Le National Institute of Standards and Technology conduit le Face Recognition Vendor Test, qui évalue les algorithmes soumis sur des jeux de données contrôlés et publie les taux d'erreur. Le FRVT est la référence pour situer le niveau général de la reconnaissance faciale, et il distingue la vérification un à un, qui confirme que deux photos montrent la même personne, de l'identification un à plusieurs, qui est ce que fait une recherche faciale. FaceSearch n'a pas publié sa propre évaluation sur ces jeux de données, et les taux publiés du FRVT proviennent d'images sélectionnées : ils décrivent donc une borne haute plutôt que ce qu'obtient en pratique une recherche à l'échelle du web.
Quand ne faut-il pas se fier à une correspondance ?
Une correspondance faciale est une preuve à vérifier, et elle ne suffit jamais seule à fonder une décision touchant une personne. L'erreur qui cause du tort est le faux positif : un inconnu ressemblant à la personne recherchée, remonté avec un score élevé et traité comme si l'identification était acquise.
- N'agissez pas sur une seule correspondance. Confirmez-la par un élément indépendant : un pseudonyme identique sur plusieurs sites, une relation commune, une deuxième photo.
- N'utilisez pas une correspondance pour décider de l'emploi, du logement ou du crédit de quelqu'un. Ces usages sont encadrés dans plusieurs juridictions.
- Ne lisez pas un résultat vide comme la preuve qu'une personne n'a aucune présence en ligne.
- Ne supposez pas qu'un score bas désigne une autre personne. Un score bas signale souvent seulement une mauvaise photo.
Sources
- Face Recognition Vendor Test (FRVT) 1:1 Verification, National Institute of Standards and Technology
- Face Recognition Vendor Test programme, National Institute of Standards and Technology