Une équipe de recherche américaine de l’Université de l’Illinois proposait, en 2008, une solution logicielle permettant d’évaluer relativement précisément l’âge d’une personne en analysant seulement son visage à l’aide d’une simple photo. Depuis, les technologies d’intelligence artificielle et de vision par ordinateur ont considérablement évolué. Des estimations plus rapides et précises, qui soulèvent de nouvelles questions éthiques.
La technologie derrière l’estimation d’âge
Tout commence en 2008, lorsqu’une équipe de l’Université de l’Illinois développe un logiciel capable d’estimer l’âge d’une personne à partir… de son visage. Le système peut analyser des individus âgés de 1 à 93 ans et fournit alors une estimation à partir d’une simple photo. Pour fonctionner, le logiciel s’appuie sur une base de données de 1 600 visages, et sa précision peut être améliorée en enrichissant cette base avec davantage d’images. Le programme détecte d’abord le visage dans l’image, puis applique des algorithmes pour comparer les caractéristiques faciales à celles de la base, permettant ainsi une estimation relativement précise de l’âge sans identifier la personne.
Cette technologie repose sur des algorithmes d’analyse d’image et de reconnaissance des motifs faciaux. Elle illustre comment l’IA et l’apprentissage automatique peuvent extraire des informations spécifiques à partir de données visuelles, ouvrant la voie à des applications variées dans la vie quotidienne, la recherche et le secteur commercial.
Applications et limites
A l’époque, le logiciel est conçu dans le but d’évaluer l’âge d’une personne sans identifier son identité, ce qui permet un usage plus souple et moins intrusif. Ses applications envisagées sont multiples :
- Contrôle et sécurité : détecter un mineur pour limiter l’accès à une discothèque ou à des produits réglementés comme l’alcool et le tabac, ou restreindre l’accès à certains contenus en ligne pour adultes.
- Marketing et relation client : recueillir des données démographiques anonymisées pour adapter les offres ou publicités, ou associer la détection de genre pour proposer des produits ciblés – vêtements, cosmétiques ou encore voitures.
- Personnalisation numérique : ajuster automatiquement l’interface ou le contenu d’un ordinateur, d’un site web ou d’une application selon l’âge estimé de l’utilisateur, pour offrir une expérience adaptée à chaque tranche d’âge.
Le projet, financé par la National Science Foundation et l’Intelligence Advanced Research Projects Activity, a été présenté dans les revues IEEE Transactions on Multimedia et IEEE Transactions on Image Processing en 2008. Comme le souligne le Pr Thomas S. Huang, responsable du projet : « Tout cela peut se faire sans violer la vie privée. Notre logiciel n’identifie pas les individus, il estime uniquement leur âge ».
Bien que non intrusif, le système nécessite une surveillance pour prévenir d’éventuelles dérives discriminatoires ou erreurs dans l’estimation, surtout lorsqu’il est utilisé pour cibler des publics ou des contenus sensibles.
Nouvelles technologies et intelligence artificielle
Les technologies d’intelligence artificielle permettent aujourd’hui d’analyser de manière automatisée des images et des données pour détecter des caractéristiques démographiques, comportementales ou physiologiques. Par exemple, des caméras équipées d’IA peuvent estimer l’âge et parfois le sexe des clients dans des magasins ou des établissements réglementés comme les tabacs et les discothèques, afin de contrôler l’accès aux produits réservés aux adultes, comme le tabac ou l’alcool. Ces systèmes utilisent des algorithmes de vision par ordinateur et des bases de données faciales pour comparer automatiquement les traits du visage à des modèles prédéfinis, offrant une vérification rapide et sans intervention humaine directe.
Au-delà de la surveillance et du contrôle, l’IA est utilisée pour personnaliser les services et contenus numériques. Par exemple, des applications mobiles ou des interfaces en ligne peuvent adapter leur présentation en fonction de l’âge estimé de l’utilisateur : recommandations de films ou de séries, ajustement de la taille des polices, affichage de contenus éducatifs ou de promotions ciblées. L’IA est également exploitée dans le domaine de la santé, avec des outils capables de détecter précocement des signes de maladies, de suivre les habitudes de vie ou de prédire le risque de perte d’autonomie, ouvrant la voie à des services plus proactifs et personnalisés pour le bien vieillir.
Éthique, biais et marge d’erreur
L’IA repose sur des bases de données qui peuvent introduire des biais selon l’âge, le sexe, l’origine ethnique ou le type de population représentée. Par exemple, un logiciel entraîné principalement sur des visages caucasiens pourrait sous-estimer ou surestimer l’âge de personnes d’autres origines, ce qui génère des erreurs et des discriminations potentielles.
La marge d’erreur reste un enjeu crucial : même avec un entraînement optimal, le logiciel peut produire des faux positifs (estimer un âge plus élevé ou plus bas qu’en réalité) ou des faux négatifs (ne pas détecter correctement l’âge ciblé pour une application donnée). Ces erreurs peuvent avoir un impact réel, par exemple si un mineur est autorisé à acheter un produit réglementé ou si une offre marketing est mal ciblée.
Enfin, la combinaison de ces biais et de la marge d’erreur soulève la question de la responsabilité et de la transparence des algorithmes. Les développeurs et les utilisateurs doivent garantir que les décisions prises à partir de l’IA restent supervisées par des humains et que les données utilisées soient représentatives et sécurisées. L’éthique de ces technologies passe donc par la prévention des discriminations, la limitation des erreurs et le respect de la vie privée, pour que l’innovation serve réellement le public sans créer d’injustices.
Cet article a été publié par la Rédaction le
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