La société Clearview AI, spécialisée dans la reconnaissance faciale, a révélé qu'elle avait effectué près d'un million de recherches pour le compte des forces de l'ordre américaines. Cette technologie, qui a soulevé d'importantes questions éthiques et de respect de la vie privée, permet aux agents de télécharger des images de visages de suspects afin de les identifier dans une base de données de milliards d'images récupérées.
Le PDG de Clearview AI, Hoan Ton-That, a révélé lors d'un entretien avec la BBC que l'entreprise avait rassemblé 30 milliards d'images provenant de plateformes en ligne, dont Facebook, sans obtenir le consentement des utilisateurs. Bien que l'entreprise ait été condamnée à plusieurs amendes totalisant des millions de dollars par l'Europe et l'Australie en raison de violations de la vie privée, les forces de l'ordre américaines continuent d'utiliser son puissant logiciel.
Selon Matthew Guaragilia, de l'Electronic Frontier Foundation, l'utilisation de Clearview AI par la police place tout le monde dans une "file d'attente perpétuelle". Officiellement, la technologie est présentée comme un outil pour les enquêtes sur les crimes graves ou violents, mais la police de Miami a confirmé qu'elle utilisait Clearview AI pour tous les types d'affaires criminelles.
Le chef adjoint de la police de Miami, Armando Aguilar, a déclaré que son équipe utilisait le système Clearview AI environ 450 fois par an et qu'elle attribuait au logiciel la résolution de plusieurs meurtres. Cependant, de nombreux cas d'erreurs d'identité résultant de l'utilisation par la police de la technologie de reconnaissance faciale ont été documentés. Un cas notable est celui de Robert Williams, qui a été arrêté à tort devant sa famille et détenu dans une cellule insalubre et surpeuplée pendant la nuit.
"Les dangers de la technologie de reconnaissance faciale ne sont pas hypothétiques - étude après étude et dans la vie réelle nous ont déjà montré ses dangers", a déclaré Kate Ruane, conseillère législative principale pour l'American Civil Liberties Union (ACLU), en référence à la réintroduction de la loi sur le moratoire relatif à la reconnaissance faciale et aux technologies biométriques. Mme Ruane a souligné que l'identification inexacte des personnes de couleur était un problème important, qui a entraîné l'arrestation injustifiée de plusieurs hommes noirs, dont Robert Williams, un client de l'ACLU.
Les inquiétudes concernant le manque de transparence entourant l'utilisation par la police de la technologie de reconnaissance faciale ont amené de nombreuses personnes à s'interroger sur l'ampleur réelle des arrestations injustifiées résultant de cette utilisation. Les défenseurs des droits civiques exigent que les forces de l'ordre révèlent quand l'IA Clearview est utilisée et que sa précision soit évaluée ouvertement devant les tribunaux. Il est essentiel d'établir un équilibre entre l'utilisation de la technologie pour lutter contre la criminalité et la protection des droits et de la vie privée des personnes. Pour contribuer à ces efforts, des experts indépendants devraient évaluer les systèmes utilisés par les forces de l'ordre pour la reconnaissance faciale.
Au fur et à mesure que l'industrie technologique progresse, l'émergence des systèmes de reconnaissance faciale est devenue de plus en plus populaire. appmaster.io/blog/full-guide-on-no-code-low-code-app-development-for-2022" data-mce-href="https://appmaster.io/blog/full-guide-on-no-code-low-code-app-development-for-2022">no-code and low-code solutions est devenue de plus en plus populaire. Des plateformes telles que AppMaster ont permis d'améliorer la fluidité du site appmaster.io/blog/custom-software-development" data-mce-href="https://appmaster.io/blog/custom-software-development">custom software development en fournissant des outils de conception visuelle qui répondent aux besoins d'une grande variété de clients. Bien que les progrès rapides de la technologie apportent de nombreux avantages, trouver un équilibre entre l'innovation et le maintien des libertés civiles reste un défi permanent.
