Glossaire
Reconnaissance faciale
La reconnaissance faciale est une technique qui permet, à partir des caractéristiques du visage, d’accomplir deux tâches :
Authentifier une personne : Cela consiste à vérifier si une personne est réellement celle qu’elle prétend être, dans le cadre d’un contrôle d’accès, par exemple.
Identifier une personne : Cela implique de retrouver une personne parmi un groupe d’individus, que ce soit dans un lieu, une image ou une base de données.
En pratique, la reconnaissance faciale peut être effectuée à partir d’images fixes (photos) ou animées (enregistrements vidéo) et se déroule en deux phases :
À partir de l’image, un modèle ou « gabarit » représentant les caractéristiques du visage est créé du point de vue informatique. Les données extraites pour former ce gabarit sont des données biométriques au sens du RGPD (article 4-14).
La phase de reconnaissance consiste ensuite à comparer ces modèles préalablement créés avec les modèles calculés en temps réel à partir des visages présents dans l’image considérée.
Dans le cas de l’authentification, le système vérifie si l’identité prétendue correspond au modèle du visage présenté, en le comparant au modèle enregistré correspondant à cette identité.
Dans le cas de l’identification, le système vérifie si le modèle du visage présenté correspond à l’un des modèles contenus dans la base de données. Les résultats de la comparaison correspondent à celui ou ceux ayant le score de similarité le plus élevé, dépassant un seuil pré-déterminé.
Il est important de ne pas confondre la reconnaissance faciale avec la détection de visage, qui consiste simplement à déterminer la présence ou l’absence d’un visage dans une image, sans se préoccuper de l’identité de la personne.
La reconnaissance faciale a considérablement évolué et suscite désormais d’importants enjeux en termes de protection des données et de risques pour les libertés individuelles, notamment la liberté de se déplacer anonymement. Tout projet impliquant son utilisation devrait au minimum faire l’objet d’une analyse d’impact relative à la protection des données (AIPD).
Réseau de neurones artificiels (artificial neural network)
Dans le domaine de l’intelligence artificielle, un réseau de neurones artificiels est un système organisé de neurones interconnectés qui permet de résoudre des problèmes complexes tels que la vision par ordinateur ou le traitement du langage naturel.
Il s’agit d’une catégorie spécifique d’algorithmes d’apprentissage automatique (tels que les machines à vecteur de support, les arbres de décision, les k plus proches voisins, etc.) caractérisée par la présence d’un grand nombre de couches de neurones. Au cours d’une phase d’entraînement, également appelée apprentissage profond, les poids des connexions entre les neurones sont ajustés.
Il existe différents types de réseaux de neurones artificiels, tels que les réseaux de neurones récurrents, les auto-encodeurs, les réseaux transformeurs et les réseaux antagonistes génératifs (generative adversarial networks).
Responsable de traitement
Le responsable de traitement désigne la personne morale (entreprise, commune, etc.) ou physique qui est chargée de définir les objectifs et les modalités d’un traitement de données. Cela signifie qu’il est responsable de déterminer les raisons pour lesquelles les données sont traitées et la manière dont elles sont traitées. Dans la pratique, il s’agit généralement de la personne morale représentée par son représentant légal.
Retargeting ou « reciblage »
Le retargeting est une technique de publicité ciblée dans laquelle les informations collectées sur l’utilisateur sont utilisées pour identifier un produit ou un service pour lequel il a manifesté un intérêt (par exemple, en visitant un site de commerce électronique ou en ajoutant un article à son panier).
Une fois cet intérêt identifié, des publicités liées à ce produit ou service lui sont ensuite présentées pour l’encourager à finaliser son achat.
RFID (Radio Frequency Identification)
Les puces RFID sont utilisées pour l’identification et la localisation d’objets ou de personnes. Elles se composent d’une micropuce (également appelée étiquette ou tag) et d’une antenne qui communiquent par ondes radio avec un lecteur, sur des distances allant de quelques centimètres à plusieurs dizaines de mètres. Pour les applications dans la grande distribution, leur coût est d’environ 5 centimes. De nouvelles puces communicantes, plus intelligentes ou plus petites, font leur apparition avec l’avènement de l’internet des objets. Certains prototypes sont quasiment invisibles (0,15 millimètre de côté et 7,5 micromètres d’épaisseur), tandis que d’autres, d’une taille de 2 mm2, disposent d’une capacité de stockage de 512 Ko (kilo-octets) et échangent des données à une vitesse de 10 Mbps (mégabits par seconde).