La reconnaissance faciale est devenue le nec plus ultra du déverrouillage intelligent de smartphone. Mais cette technologie, dopée à l’IA, peut-elle être bernée par des artefacts, un visage imprimé en 3D par exemple ? Des journalistes américains ont fait le test.
Il est certes loin, le temps des balbutiements du déverrouillage de smartphone par reconnaissance faciale, cette époque où une photo pouvait tromper les Intelligences Artificielles (IA) des téléphones. Le système est beaucoup plus fiable aujourd’hui, mais jusqu’à quel point ? Apple notamment communique énormément sur la fiabilité de son outil maison, le 3D Face ID. Qu’en est-il ?
Une tête en 3D face à un panel de smartphones
Des journalistes de Forbes, un média américain, ont voulu en avoir le cœur net. Pour ce faire, ils ont fait fabriquer un
visage en impression 3D de l’un d’entre eux. Puis ils ont proposé cette fausse tête à la reconnaissance faciale de six smartphones, quatre tournant sous Android (le LG G7 ThinQ, le Samsung S9, le Samsung Note 8 et le OnePlus 6) et un Apple (l’iPhone X).
Résultat des courses : Apple enterre Android. Quel que soit l’angle, l’éclairage, le moment, l’iPhone X ne s’est jamais fait avoir. Face au visage en impression 3D, il est resté verrouillé. Inflexible. Solide.
Apple en grand vainqueur, à OnePlus le bonnet d’âne
Du côté des quatre Android, le bonnet d’âne est attribué, sans conteste, à OnePlus. La reconnaissance faciale de la marque chinoise s’est avérée la plus rapide des cinq, mais elle confond de toute évidence vitesse et précipitation. Elle s’est fait berner à chaque fois.
Pour Samsung et LG, le bilan est mitigé. La plupart du temps, la reconnaissance faciale refusait de déverrouiller le smartphone. Mais, en insistant, elle finissait toujours par céder – non sans peine.
Cette victoire écrasante de la pomme reste à tempérer. 3D Face ID est une technologie d’une grande complexité, à la qualité reconnue de longue date. Et c’est surtout le seul système de déverrouillage des iPhone. Les Android préfèrent le capteur d’empreinte, ou même la reconnaissance d’iris. Leurs efforts sur l’apprentissage de leur IA de reconnaissance faciale sont donc, légitimement, moins poussés.