Et si les forces de l’ordre avaient la capacité, à l’aide d’une technologie éprouvée et très précise, d’identifier les suspects potentiels après qu’un crime a été commis ou lorsqu’une personne, comme un enfant, est portée disparue ?
Si nous faisions référence à l’application des preuves ADN dans la résolution de crimes, une technologie largement utilisée depuis des décennies par les forces de l’ordre, ce serait une évidence.
En revanche, l’utilisation par les forces de l’ordre de la technologie de reconnaissance faciale (FRT), bien qu’elle serve bon nombre des mêmes objectifs de sécurité publique dans des applications similaires à celles des preuves ADN médico-légales – y compris aider à disculper l’innocent ainsi qu’à condamner le coupable – se heurte à des critiques largement infondées. scepticisme.
Des exemples récents très médiatisés montrent comment la technologie de reconnaissance faciale sert le bien public.
Lorsque des émeutiers ont pris d’assaut le Capitole américain pour empêcher le Congrès de certifier les élections de 2020, la technologie de reconnaissance faciale a aidé – en utilisant des images accessibles au public – à révéler l’identité potentielle des personnes impliquées dans le chaos.
Suite à l’attaque non provoquée de la Russie, le gouvernement ukrainien a effectivement utilisé le FRT pour identifier les soldats russes décédés, enquêter sur les crimes de guerre à Bucha et aider au regroupement familial et à la réinstallation des réfugiés – le tout à partir d’informations accessibles au public.
Bien sûr, la plupart des applications pratiques du FRT dans les scénarios d’application de la loi seraient moins flashy bien que néanmoins cruciales pour l’administration de la justice, comme aider à identifier les prédateurs d’enfants, résoudre les crimes non résolus et poursuivre les crimes financiers.
Malgré les avantages évidents, plusieurs entités gouvernementales étatiques et locales restreignent ou interdisent radicalement l’utilisation de la technologie de reconnaissance faciale, en grande partie en raison d’idées fausses sur le fonctionnement réel du FRT.
Les entreprises de pointe comme celle que j’ai fondée, Clearview AI, reconnaissent que le FRT doit être utilisé aux fins les meilleures et les plus élevées tout en limitant de manière proactive les inconvénients potentiels. Nous avons développé la technologie de reconnaissance faciale la mieux notée aux États-Unis, telle que vérifiée par le National Institute for Standards and Technology. Notre algorithme peut sélectionner la bonne personne parmi une gamme de 12 millions de photos avec un taux de précision stupéfiant de 99,85 %, et fonctionne avec une efficacité sensiblement égale indépendamment de la race, de l’âge, du sexe ou d’autres caractéristiques démographiques.
Notre référentiel d’images se compose de données publiques qui peuvent être obtenues par une recherche Google typique, provenant de médias d’information, de mugshot, de médias sociaux publics et d’autres sources ouvertes. Cela signifie que si le contenu d’une publication sur les réseaux sociaux est rédigé en mode privé, il n’apparaîtra pas dans les résultats de recherche.
La base de données de reconnaissance faciale de Clearview AI n’est disponible que pour les agences gouvernementales qui ne peuvent utiliser la technologie que pour aider au cours d’enquêtes d’application de la loi ou en relation avec la sécurité nationale. Et l’utilisation du FRT par les forces de l’ordre n’est pas une «surveillance en temps réel», qui est définie comme la surveillance en direct du comportement.
Nous pensons que le FRT peut être déployé de manière à protéger les libertés fondamentales et les droits de l’homme, lorsqu’il est utilisé après le crime. En fait, un FRT précis peut faire des descriptions policières telles que “un homme afro-américain de six pieds un pouce” une chose du passé, créant un monde avec moins d’interactions policières inutiles. De plus, il promet d’aider à annuler les condamnations injustifiées, à prévenir la discrimination, à disculper les innocents et à éliminer la file d’attente de la police.
Nous encourageons les entités gouvernementales à adopter une législation et/ou une réglementation de bon sens et les meilleures pratiques d’utilisation.
Les organismes chargés de l’application des lois devraient rendre publiques leurs politiques de reconnaissance faciale, décrivant les cas d’utilisation, les situations et les types de crimes pour lesquels ils utiliseront la reconnaissance faciale. Des protocoles de formation efficaces doivent être établis et tout système FRT doit avoir un administrateur pour gérer l’accès et superviser l’utilisation de la technologie. Le système doit disposer d’outils de reporting efficaces qui génèrent des rapports d’utilisation et des audits.
Enfin, les utilisateurs ne doivent jamais se fier aux résultats d’une recherche FRT comme seul moyen d’identifier un suspect – chaque correspondance possible doit être confirmée par des informations indépendantes et corroborantes.
Nous sommes maintenant dans la troisième décennie du XXIe siècle. La technologie de reconnaissance faciale devrait être exploitée pour de bon. Avec un objectif, une retenue et une réglementation appropriés, il peut aider à résoudre des crimes, aider les victimes et, en fin de compte, rendre le monde plus sûr.
Hoan Ton-That est co-fondateur et PDG de Clearview AI. Pour en savoir plus, visitez www.clearview.ai
Et si les forces de l’ordre avaient la capacité, à l’aide d’une technologie éprouvée et très précise, d’identifier les suspects potentiels après qu’un crime a été commis ou lorsqu’une personne, comme un enfant, est portée disparue ?
Si nous faisions référence à l’application des preuves ADN dans la résolution de crimes, une technologie largement utilisée depuis des décennies par les forces de l’ordre, ce serait une évidence.
En revanche, l’utilisation par les forces de l’ordre de la technologie de reconnaissance faciale (FRT), bien qu’elle serve bon nombre des mêmes objectifs de sécurité publique dans des applications similaires à celles des preuves ADN médico-légales – y compris aider à disculper l’innocent ainsi qu’à condamner le coupable – se heurte à des critiques largement infondées. scepticisme.
Des exemples récents très médiatisés montrent comment la technologie de reconnaissance faciale sert le bien public.
Lorsque des émeutiers ont pris d’assaut le Capitole américain pour empêcher le Congrès de certifier les élections de 2020, la technologie de reconnaissance faciale a aidé – en utilisant des images accessibles au public – à révéler l’identité potentielle des personnes impliquées dans le chaos.
Suite à l’attaque non provoquée de la Russie, le gouvernement ukrainien a effectivement utilisé le FRT pour identifier les soldats russes décédés, enquêter sur les crimes de guerre à Bucha et aider au regroupement familial et à la réinstallation des réfugiés – le tout à partir d’informations accessibles au public.
Bien sûr, la plupart des applications pratiques du FRT dans les scénarios d’application de la loi seraient moins flashy bien que néanmoins cruciales pour l’administration de la justice, comme aider à identifier les prédateurs d’enfants, résoudre les crimes non résolus et poursuivre les crimes financiers.
Malgré les avantages évidents, plusieurs entités gouvernementales étatiques et locales restreignent ou interdisent radicalement l’utilisation de la technologie de reconnaissance faciale, en grande partie en raison d’idées fausses sur le fonctionnement réel du FRT.
Les entreprises de pointe comme celle que j’ai fondée, Clearview AI, reconnaissent que le FRT doit être utilisé aux fins les meilleures et les plus élevées tout en limitant de manière proactive les inconvénients potentiels. Nous avons développé la technologie de reconnaissance faciale la mieux notée aux États-Unis, telle que vérifiée par le National Institute for Standards and Technology. Notre algorithme peut sélectionner la bonne personne parmi une gamme de 12 millions de photos avec un taux de précision stupéfiant de 99,85 %, et fonctionne avec une efficacité sensiblement égale indépendamment de la race, de l’âge, du sexe ou d’autres caractéristiques démographiques.
Notre référentiel d’images se compose de données publiques qui peuvent être obtenues par une recherche Google typique, provenant de médias d’information, de mugshot, de médias sociaux publics et d’autres sources ouvertes. Cela signifie que si le contenu d’une publication sur les réseaux sociaux est rédigé en mode privé, il n’apparaîtra pas dans les résultats de recherche.
La base de données de reconnaissance faciale de Clearview AI n’est disponible que pour les agences gouvernementales qui ne peuvent utiliser la technologie que pour aider au cours d’enquêtes d’application de la loi ou en relation avec la sécurité nationale. Et l’utilisation du FRT par les forces de l’ordre n’est pas une «surveillance en temps réel», qui est définie comme la surveillance en direct du comportement.
Nous pensons que le FRT peut être déployé de manière à protéger les libertés fondamentales et les droits de l’homme, lorsqu’il est utilisé après le crime. En fait, un FRT précis peut faire des descriptions policières telles que “un homme afro-américain de six pieds un pouce” une chose du passé, créant un monde avec moins d’interactions policières inutiles. De plus, il promet d’aider à annuler les condamnations injustifiées, à prévenir la discrimination, à disculper les innocents et à éliminer la file d’attente de la police.
Nous encourageons les entités gouvernementales à adopter une législation et/ou une réglementation de bon sens et les meilleures pratiques d’utilisation.
Les organismes chargés de l’application des lois devraient rendre publiques leurs politiques de reconnaissance faciale, décrivant les cas d’utilisation, les situations et les types de crimes pour lesquels ils utiliseront la reconnaissance faciale. Des protocoles de formation efficaces doivent être établis et tout système FRT doit avoir un administrateur pour gérer l’accès et superviser l’utilisation de la technologie. Le système doit disposer d’outils de reporting efficaces qui génèrent des rapports d’utilisation et des audits.
Enfin, les utilisateurs ne doivent jamais se fier aux résultats d’une recherche FRT comme seul moyen d’identifier un suspect – chaque correspondance possible doit être confirmée par des informations indépendantes et corroborantes.
Nous sommes maintenant dans la troisième décennie du XXIe siècle. La technologie de reconnaissance faciale devrait être exploitée pour de bon. Avec un objectif, une retenue et une réglementation appropriés, il peut aider à résoudre des crimes, aider les victimes et, en fin de compte, rendre le monde plus sûr.
Hoan Ton-That est co-fondateur et PDG de Clearview AI. Pour en savoir plus, visitez www.clearview.ai
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