La lettre ouverte d’AnyVision détaille les concepts d’une utilisation raisonnable et éthique de la technologie de reconnaissance faciale par les forces de l’ordre en réponse à la demande de commentaires publics du gouvernement fédéral britannique sur le code de pratique des caméras de sécurité
NEW YORK , 08 septembre 2021–(ORGANIZATION WIRE)– Le gouvernement fédéral britannique a en fait demandé au public de discuter des modifications apportées au code de pratique des caméras de surveillance. Le code devient une partie de la loi sur la protection des libertés qui offre une assistance sur l’utilisation appropriée de la vidéosurveillance par les autorités locales et les flics. Il s’agit de la première modification du code depuis son introduction en juin 2013.
AnyVision a réagi au commissaire à la biométrie et à la surveillance de la caméra, le professeur Fraser Sampson, dans une lettre ouverte intitulée : « Les applications de reconnaissance faciale doivent être fournies à la police avec une base de données vide. »
Compte tenu des compétences d’AnyVision en matière de reconnaissance faciale éthique et d’expérience industrielle dans la reconnaissance des personnes d’intérêt, comprenant des voleurs, des criminels et des dangers pour la sécurité, l’entreprise a souhaité apporter son point de vue à la conversation et partager de nombreuses bonnes pratiques sur l’application de la reconnaissance faciale éthique aux milieux policiers.
Le PDG d’AnyVision, Avi Golan, a écrit : « L’utilisation éthique de la reconnaissance faciale est épineuse et nécessite une discussion nuancée. Une partie de cette conversation besoin de décrire le fonctionnement du système de reconnaissance faciale sous-jacent, cependant, tout aussi important, la discussion doit également impliquer la façon dont la technologie est utilisée par le département des autorités s et quels freins et contrepoids sont intégrés à leurs procédures. Nous invitons une discussion véridique et impartiale incluant toutes les parties prenantes pour préparer une politique juste et équilibrée. »
Ces dernières années, les systèmes de reconnaissance faciale et d’objet ont été largement adoptés avant que les méthodes de diligence raisonnable été complètement analysé. L’entreprise convient que l’utilisation de la reconnaissance faciale ou d’autres systèmes de reconnaissance biométriques doit être clairement justifiée et proportionnée pour atteindre l’objectif désigné et doit être correctement vérifiée.
L’histoire continue
Il est important de souligner les qualités spéciales et les éléments de menace propres à l’utilisation par les flics de l’innovation de reconnaissance faciale. Le cas d’utilisation le plus courant de la vidéosurveillance est lorsque les flics et d’autres policiers prennent une photo d’un suspect sur une scène d’infraction criminelle et souhaitez découvrir : « Qui est la personne sur la photo ? » Cela nécessite souvent une base de données complète – une base de données qui pourrait éventuellement comprendre tous les humains sur la planète Terre.
Ceci est très différents des cas d’utilisation commerciale de la reconnaissance faciale (par exemple, dans les épiceries, les établissements de jeux d’argent ou les stades) qui posent fondamentalement une question différente : « L’individu dans la vidéo représente-t-il un risque de sécurité connu ? » Pour répondre à cette préoccupation ne nécessite pas une base de données détaillée de tous les individus, mais plutôt une liste spécifiée d’individus spécifiques qui représentent des risques pour la sécurité.
De l’avis de l’entreprise, la voie vers une utilisation juste et éthique de la reconnaissance faciale par les services de police passe par l’adhésion à trois principes :
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Base de données vide : nous vous conseillons de créer leurs listes de surveillance à partir de zéro en fonction des criminels reconnus, des personnes d’intérêt et des individus manquants. Certains fournisseurs de services d’options de reconnaissance faciale ont en fait récupéré des milliards d’images et d’identités d’individus sur les réseaux de médias sociaux, généralement sans leur approbation. Malheureusement, cette approche de reconnaissance faciale a à juste titre irrité les groupes de protection de la vie privée et les entreprises de sécurité de l’information du monde entier et a endommagé le public qui s’appuie sur la précision et la fiabilité des systèmes de reconnaissance faciale. Notre société pense que les listes de suspects doivent être restreintes et justifiées. Avec cette méthode, l’intrusion injustifiée dans la vie privée des personnes peut être évitée, les fausses arrestations peuvent être réduites et la confiance du public dans l’innovation peut être augmentée.
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Protection des données et de la confidentialité : de nombreux Les partisans de la protection de la vie privée s’inquiètent à juste titre de la façon dont les systèmes de vidéosurveillance capturent et stockent les informations de spectateurs innocents. Chez AnyVision, nous ne prenons pas de photos d’individus. Les listes de surveillance qui comprennent les informations de recommandation pour nos algorithmes de reconnaissance faciale sont créées et publiées par nos consommateurs industriels, c’est-à-dire qu’elles sont développées à partir de zéro et spécifiques aux besoins de sécurité de cette entreprise. Les informations que nous captons sont rendues à l’aide de vecteurs mathématiques qui fonctionnent comme une cryptographie sûre, évitant le piratage d’identité même si des données sont récupérées.
AnyVision va plus loin dans la protection de la vie privée des personnes ne figurant pas sur la liste de surveillance. Nous offrons à nos clients la possibilité d’activer le « mode RGPD » qui brouille efficacement tous les visages des personnes qui ne figurent pas clairement sur la liste de surveillance d’une organisation. Lorsque cette fonction est activée, seules les personnes déterminées sur la liste de surveillance sont visibles – toutes les autres personnes dans le champ de vision de la caméra sont floues. Le mode de confidentialité personnelle va encore plus loin car il dispose de toutes les détections d’individus non inscrits. Cela indique que les cabinets de police ne peuvent pas enregistrer de métadonnées provenant de détections hors liste de surveillance, ce qui sécurise davantage l’identité des spectateurs. Ces fonctionnalités avancées de confidentialité personnelle sont conçues pour aider les organisations à capturer et à collecter des informations sur les personnes qui sont strictement essentielles pour les fonctions de sécurité vidéo (c’est-à-dire la réduction des données).
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Absence de fonctionnement Due Diligence : Les flics avouent que la technologie de reconnaissance faciale a contribué à diviser certains cas difficiles, mais au cours de la dernière année, il y a également eu des allégations d’arrestations injustifiées. Dans beaucoup de ces cas, les arrestations injustifiées étaient le résultat d’une mauvaise procédure d’enquête par rapport aux lacunes de l’application logicielle de reconnaissance faciale. La reconnaissance faciale est plus qu’une simple innovation – elle consiste à avoir des règles particulières qui aident le logiciel à comprendre comment traiter les correspondances possibles basées sur le visage. Ces règles doivent fonctionner à l’intérieur de frontières reconnues qui protègent la vie privée d’une personne et sont conformes à la loi sur la conformité.
L’application logicielle de reconnaissance faciale est créée pour reconnaître une poignée de suspects les plus probables en fonction des correspondances potentielles avec une base de données de référence. Une correspondance potentielle n’implique pas que le département des autorités est absous de mener une enquête appropriée. Il est essentiel que la police utilise correctement l’innovation et identifie si l’une des correspondances potentielles doit être examinée plus avant sur la base de traitements de diligence raisonnable appropriés et en suivant des procédures reconnues. Lorsque la police prend des mesures plus rapides et arrête à tort des individus innocents sur la base d’un match attendu sans la diligence raisonnable essentielle, cela se reflète de manière inappropriée sur l’innovation sous-jacente de la reconnaissance faciale. Il est important de souligner la valeur de l’examen humain et de l’investigation lors de l’application de cette technologie puissante.
« AnyVision souhaite partager ses connaissances du marché et les meilleures pratiques issues de notre vaste expérience d’étude de recherche avec les principaux joueurs mondiaux, comprenant des marchands de marque, des hôtels du monde entier, des services financiers et des services de police », a déclaré Avi Golan, PDG d’AnyVision. « Si les directives énoncées par le Code de pratique des caméras de surveillance vidéo sont consacrées aux principes énoncés ci-dessus, la police peut alors trouver le bon équilibre entre la résolution d’infractions pénales et la protection de la vie privée des résidents innocents. »
Pour plus d’informations sur les services d’IA visuelle d’AnyVision, rendez-vous sur www.anyvision.co.
À propos d’AnyVision
AnyVision est une société de plateforme d’IA visuelle de premier plan que les organisations du monde entier utilisent pour créer des expériences fiables et fluides dans leurs zones physiques. Éprouvé pour fonctionner avec la plus haute précision dans des situations en temps réel et dans le monde réel, AnyVision exploite sa recherche innovante et sa puissante plate-forme technologique pour faire du monde un endroit plus sûr, plus convivial et plus connecté. Pour plus de détails, rendez-vous sur www.anyvision.co.
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