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               <th>[[Tendances_Technologiques|Tendances Technologiques]]</th>

               <th>[[Tendances_Technologiques|Tendances Technologiques]]</th>

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               <th>Reconnaissance de Visage</th>

               <th>Reconnaissance Faciale</th>

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               <th>[[Technology_Trends|Technology Trends]]</th>

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               <th>[[Technology_Trends/Zero_Trust_Network|Face Recognition]]</th>

               <th>[[Technology_Trends/Face_Recognition|Face Recognition]]</th>

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       <tr><td colspan="2" class="logo">[[200px]]</td></tr>

       <tr><td colspan="2" class="logo">[[File:Technology_Trends_-_Facial_Recognition_logo.png|200px]]</td></tr>

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         <th>Status</th>

         <th>Status</th>

       <tr>

       <tr>

         <th>Publication officiel</th>

         <th>Publication officiel</th>

         <td>[[Media:FR_-_FR_Face Recognition v0.1.pdf|Réconnaisance_de_Visage.pdf]]</td>

         <td>[[Media:FR_-_Tendances_Technologiques_-_Reconnaissance_Faciale.pdf|Reconnaissance Faciale.pdf]]</td>

       </tr>

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       <tr><td colspan="2" class="disclaimer"><table><tr>

       <tr><td colspan="2" class="disclaimer"><table><tr>

     <p class="inline-spacer"></p>

     <p class="inline-spacer"></p>

     <p class="expand inline mw-collapsible-content">Les grandes sociétés technologiques comme Apple, Google, Samsung, Facebook et Amazon ont commencé à prendre conscience de l’importance que revêt la reconnaissance faciale pour leurs infrastructures de sécurité.  </p><p class="inline">Apple a essayé de perfectionner la technologie en y ajoutant la reconnaissance de mouvements. La personne dont le visage est numérisé peut maintenant parler ou bouger pendant la numérisation, et ainsi la reconnaissance faciale peut se combiner avec d’autres mesures de sécurité biométriques comme la reconnaissance vocale. Étant donné que les visages en mouvement peuvent être numérisés, les systèmes de reconnaissance faciale peuvent identifier les gens même dans une foule, et ce, sans intrusion.</p>

     <p class="expand inline mw-collapsible-content">Les grandes sociétés technologiques comme Apple, Google, Samsung, Facebook et Amazon ont commencé à prendre conscience de l’importance que revêt la reconnaissance faciale pour leurs infrastructures de sécurité.  </p><p class="inline">Apple a essayé de perfectionner la technologie en y ajoutant la reconnaissance de mouvements. La personne dont le visage est numérisé peut maintenant parler ou bouger pendant la numérisation, et ainsi la reconnaissance faciale peut se combiner avec d’autres mesures de sécurité biométriques comme la reconnaissance vocale. Étant donné que les visages en mouvement peuvent être numérisés, les systèmes de reconnaissance faciale peuvent identifier les gens même dans une foule, et ce, sans intrusion.</p>

   <h2>Sommaire technique</h2>

   <h2>Sommaire technique</h2>

   <p>comparaison – le modèle est ensuite comparé à un autre échantillon;</p>

   <p>comparaison – le modèle est ensuite comparé à un autre échantillon;</p>

   <p>correspondance – le système décide alors si la caractéristique extraite du nouvel échantillon a une correspondance.</p>

   <p>correspondance – le système décide alors si la caractéristique extraite du nouvel échantillon a une correspondance.</p>

   <h2>Utilisation par l'industrie</h2>

   <h2>Utilisation par l'industrie</h2>

   <p class="inline">Passeport Canada utilise un logiciel de reconnaissance faciale depuis dix ans pour comparer les nouvelles photos de passeport à sa base de données afin de prévenir les fraudes. On effectue des comparaisons un à un pour confirmer l’identité d’une personne, ce qui signifie qu’une image récente est comparée à une image déjà dans la base de données qui est associée à l’identité de la personne en question. Les comparaisons un à plusieurs servent à comparer une image à l’ensemble de la base de données de photos d’identité afin de vérifier s’il y a des demandeurs en double ou des personnes ayant plusieurs identités<ref>Mackrael, Kim, and Ha, Tu Thanh. (May 15th, 2014) Facial Recognition Program Allows RCMP to Identify Alleged Passport Fraud. The Globe and Mail. Toronto, Ontario. Retrieved 27-05-2019 from: <i>[https://www.theglobeandmail.com/news/national/facial-recognition-program-allows-rcmp-to-nab-alleged-passport-fraudster/article18703608/]</i></ref>.  </p><p class="expand inline mw-collapsible-content">Le projet a réussi à mettre au jour des cas de personnes qui tentaient d’obtenir plusieurs passeports. Ce même concept est également utilisé pour les permis de conduire délivrés par les provinces<ref>Office of the Privacy Commissioner of Canada. (March 2013). Automated Facial Recognition in the Public and Private Sectors. Government of Canada. Retrieved 23-05-2019 from: <i>[https://www.priv.gc.ca/en/opc-actions-and-decisions/research/explore-privacy-research/2013/fr_201303/]</i></ref>. </p>

   <p class="inline">Passeport Canada utilise un logiciel de reconnaissance faciale depuis dix ans pour comparer les nouvelles photos de passeport à sa base de données afin de prévenir les fraudes. On effectue des comparaisons un à un pour confirmer l’identité d’une personne, ce qui signifie qu’une image récente est comparée à une image déjà dans la base de données qui est associée à l’identité de la personne en question. Les comparaisons un à plusieurs servent à comparer une image à l’ensemble de la base de données de photos d’identité afin de vérifier s’il y a des demandeurs en double ou des personnes ayant plusieurs identités<ref>Mackrael, Kim, and Ha, Tu Thanh. (May 15th, 2014) Facial Recognition Program Allows RCMP to Identify Alleged Passport Fraud. The Globe and Mail. Toronto, Ontario. Retrieved 27-05-2019 from: <i>[https://www.theglobeandmail.com/news/national/facial-recognition-program-allows-rcmp-to-nab-alleged-passport-fraudster/article18703608/]</i></ref>.  </p><p class="expand inline mw-collapsible-content">Le projet a réussi à mettre au jour des cas de personnes qui tentaient d’obtenir plusieurs passeports. Ce même concept est également utilisé pour les permis de conduire délivrés par les provinces<ref>Office of the Privacy Commissioner of Canada. (March 2013). Automated Facial Recognition in the Public and Private Sectors. Government of Canada. Retrieved 23-05-2019 from: <i>[https://www.priv.gc.ca/en/opc-actions-and-decisions/research/explore-privacy-research/2013/fr_201303/]</i></ref>. </p>

   <p>Le projet de loi C-309, la Loi modifiant le Code criminel, a rendu illégale la dissimulation d’identité (utilisation de masques ou de déguisements) dans les émeutes ou les assemblées illégales<ref> Parliament of Canada. (June 19th, 2013). Bill C-309 An Act to Amend the Criminal Code (concealment of identity). Government of Canada. Retrieved 03-06-2019 from: <i>[https://www.parl.ca/LegisInfo/BillDetails.aspx?Bill=C309&Language=E&Mode=1&Parl=41&Ses=1 ]</i></ref>.  Bien que la Loi sur la protection des renseignements personnels et la Loi sur la protection des renseignements personnels et les documents électroniques mentionnent que le consentement doit être obtenu avant la collecte de renseignements personnels, le projet de loi C-309 permet aux organismes d’application de la loi d’utiliser des logiciels de reconnaissance faciale dans les grandes foules pour mettre au jour l’identité des participants.</p>

   <p>Le projet de loi C-309, la Loi modifiant le Code criminel, a rendu illégale la dissimulation d’identité (utilisation de masques ou de déguisements) dans les émeutes ou les assemblées illégales<ref> Parliament of Canada. (June 19th, 2013). Bill C-309 An Act to Amend the Criminal Code (concealment of identity). Government of Canada. Retrieved 03-06-2019 from: <i>[https://www.parl.ca/LegisInfo/BillDetails.aspx?Bill=C309&Language=E&Mode=1&Parl=41&Ses=1 ]</i></ref>.  Bien que la Loi sur la protection des renseignements personnels et la Loi sur la protection des renseignements personnels et les documents électroniques mentionnent que le consentement doit être obtenu avant la collecte de renseignements personnels, le projet de loi C-309 permet aux organismes d’application de la loi d’utiliser des logiciels de reconnaissance faciale dans les grandes foules pour mettre au jour l’identité des participants.</p>

   <h2>Répercussions pour les agences gouvernementales</h2>

   <h2>Répercussions pour les agences gouvernementales</h2>

<p>Certains facteurs peuvent également limiter l’efficacité des systèmes de reconnaissance faciale. Si la photo a été prise de profil ou si la qualité de l’image est trop basse, il se peut que le système ne dispose pas d’informations suffisantes pour extraire de l’information et trouver une correspondance. Les coupes de cheveux, la couleur de la peau, le maquillage, les lunettes et les protections faciales comme les masques chirurgicaux peuvent également nuire à la reconnaissance. Compte tenu du fait que ces systèmes font appel à l’intelligence artificielle, il y a aussi la possibilité de leur faire apprendre les mauvaises choses.</p>

<p>Certains facteurs peuvent également limiter l’efficacité des systèmes de reconnaissance faciale. Si la photo a été prise de profil ou si la qualité de l’image est trop basse, il se peut que le système ne dispose pas d’informations suffisantes pour extraire de l’information et trouver une correspondance. Les coupes de cheveux, la couleur de la peau, le maquillage, les lunettes et les protections faciales comme les masques chirurgicaux peuvent également nuire à la reconnaissance. Compte tenu du fait que ces systèmes font appel à l’intelligence artificielle, il y a aussi la possibilité de leur faire apprendre les mauvaises choses.</p>

<p>Il devrait y avoir un quelconque mécanisme pour récompenser les systèmes de reconnaissance faciale qui établissent de bonnes correspondances, mais si les exemples utilisés pour l’apprentissage ne comptent qu’un groupe démographique bien circonscrit, les systèmes ne pourront pas détecter les autres types de visages. L’absence de diversité dans l’apprentissage crée des biais de reconnaissance à tel point que les systèmes n’auront de facilité que pour identifier des personnes ayant des traits particuliers.</p>

<p>Il devrait y avoir un quelconque mécanisme pour récompenser les systèmes de reconnaissance faciale qui établissent de bonnes correspondances, mais si les exemples utilisés pour l’apprentissage ne comptent qu’un groupe démographique bien circonscrit, les systèmes ne pourront pas détecter les autres types de visages. L’absence de diversité dans l’apprentissage crée des biais de reconnaissance à tel point que les systèmes n’auront de facilité que pour identifier des personnes ayant des traits particuliers.</p>

   <p class="expand mw-collapsible">Dans une étude menée par Joy Buolamwini, où trois systèmes de reconnaissance faciale ont été testés pour déterminer le sexe, le taux d’erreur se situait entre 21 et 35 % chez les femmes dont la peau était plus foncée, alors que le taux d’erreur était inférieur à 1 % chez les hommes à la peau claire<ref>Lohr, Steve. (February 9th,2018). Facial Recognition is Accurate, if You’re a White Guy. New York Times. New York, USA. Retrieved 29-05-2019 from: <i>[https://www.nytimes.com/2018/02/09/technology/facial-recognition-race-artificial-intelligence.html ]</i></ref>. On peut donc se poser des questions sur la fiabilité de ces systèmes. Pour éviter toute discrimination à l’endroit de groupes minoritaires, il faut mettre à l’essai et perfectionner les systèmes de manière à éviter les biais.</p>

   <p class="expand mw-collapsible">Dans une étude menée par Joy Buolamwini, où trois systèmes de reconnaissance faciale ont été testés pour déterminer le sexe, le taux d’erreur se situait entre 21 et 35 % chez les femmes dont la peau était plus foncée, alors que le taux d’erreur était inférieur à 1 % chez les hommes à la peau claire<ref>Lohr, Steve. (February 9th,2018). Facial Recognition is Accurate, if You’re a White Guy. New York Times. New York, USA. Retrieved 29-05-2019 from: <i>[https://www.nytimes.com/2018/02/09/technology/facial-recognition-race-artificial-intelligence.html ]</i></ref>. On peut donc se poser des questions sur la fiabilité de ces systèmes. Pour éviter toute discrimination à l’endroit de groupes minoritaires, il faut mettre à l’essai et perfectionner les systèmes de manière à éviter les biais.</p>

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   content:"Réseaux Zéro Confiance";

   content:"Reconnaissance Faciale";

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