par le système expert se sont rapidement répandues sur Internet, suscitant des inquiétudes concernant la fraude à l’identité, la désinformation et bien plus encore. Mais sur le marché de la biométrie, les informations synthétiques sont saluées comme un service pour l’absence de données utilisées pour la formation en IA, pour contourner les contraintes de confidentialité des données et pour lutter contre les préjugés. Amazon One utilise l’IA générative pour produire une « usine à palmiers », produisant des millions d’images synthétiques de palmiers pour entraîner sa conception d’IA. Le service de paiement biométrique palmaire s’appuie sur des données artificielles pour augmenter
la taille et la portée de ses ensembles de données afin qu’il puisse augmenter la précision du système, explique Gerard Medioni, vice-président et scientifique différencié chez Amazon. « Le principal obstacle était qu’il n’y avait pas d’informations appropriées. Comment former notre réseau profond qui nécessite
beaucoup d’informations ? » Nous l’avons fait en créant des données artificielles. » Medioni l’explique dans une vidéo récemment publiée par le géant du commerce électronique. Les mains générées par l’IA peuvent inclure de nombreux changements subtils, tels que des conditions de luminosité différentes, des poses de mains ainsi que l’existence de
pansements, d’alliances ou de cicatrices. Les images peuvent également être automatiquement « annotées », interrompant le processus fastidieux d’identification manuelle des images afin que les ordinateurs puissent reconnaître ce qu’ils regardent. Amazon One a également formé son système à identifier les fausses mains, y compris les reproductions détaillées. Le défi pour les scientifiques d’Amazon était de protéger l’identité tout en produisant de nombreuses variantes de cet ensemble. C’est ce qu’on appelle l’IA générative contrôlable. « Nous l’utilisons pour entraîner notre système et nous avons obtenu une précision 1 000 fois supérieure à la reconnaissance faciale et 100 fois plus précise que deux iris », explique Medioni. La chaîne d’épiceries Whole Foods propose
Amazon One dans 200 sites aux États-Unis et prévoit d’équiper plus de 500 magasins du système de paiement biométrique palmaire d’ici la fin 2023. L’entreprise prévoit d’étendre les paiements palmaires au-delà du paiement aux cartes d’engagement et à l’âge. vérification auprès de consommateurs comme Panera et Coors Field. L’information artificielle : un service aux limites de la confidentialité des informations ? Les arguments typiques en faveur de l’utilisation d’informations synthétiques sont le manque d’informations authentiques, l’augmentation de la variété des informations ou le fait de contourner la collecte d’informations trop peu pratiques ou coûteuses.
il existe de toutes nouvelles raisons d’utiliser les informations biométriques générées par l’IA
. Innovatrics pense que l’approche de la loi sur l’IA de l’Union européenne pourrait rendre la collecte et le traitement des données biométriques encore plus complexes. L’utilisation d’informations artificielles pour la formation pourrait résoudre ce défi. « Pour nous, en tant que professionnels de l’intelligence artificielle, il sera de plus en plus difficile de réellement travailler avec des informations réelles », déclare Igor Janos, chef du groupe de synthèse d’images d’Innovatics. Pour l’adoption d’informations synthétiques, nous souhaitons trouver des méthodes autour de ces contraintes. « Janos d’Innovatrics s’est exprimé lors de l’école d’été d’apprentissage automatique en Europe de l’Est organisée par Google DeepMind à Kosice, en Slovaquie, où le programme biométrique basé dans l’UE Le fournisseur d’options a démontré son utilisation des données produites pour améliorer les algorithmes. La loi européenne sur l’IA se prépare à classer les systèmes d’IA biométriques comme un danger à haut risque, ce qui obligera les entreprises à satisfaire à certaines exigences en matière de traitement et de sécurité des données. La loi sur l’IA peut également interdire certaines techniques de collecte d’informations, telles que la récupération d’images sur les réseaux sociaux, YouTube et d’autres ressources en ligne. Les informations synthétiques permettent aux entreprises de gérer les problèmes de confidentialité, car il n’est pas nécessaire de contrôler qui a accès aux données authentiques ni de problèmes de fuites et d’exposition directe, note Janos. Innovatrics a également utilisé des fragments d’empreintes digitales synthétiques pour améliorer les algorithmes utilisés pour identifier les empreintes digitales sur les lieux d’une activité criminelle, a déclaré la société dans un communiqué la semaine dernière.
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