L’IA dans l’iden­ti­fi­ca­tion nu­mé­rique : le Deep Lear­ning à l’oeuvre

LE DEEP LEAR­NING À L’ OEUVRE !

L'Informaticien - - SOMMAIRE -

La vé­ri­fi­ca­tion de l’iden­ti­té en ligne est ac­tuel­le­ment en­core contrai­gnante, de­mande des ef­forts de re­cherche afin de s’as­su­rer qu’une per­sonne qui pré­tend être le ti­tu­laire d’une carte d’iden­ti­té est bien la bonne. Par ailleurs, elle se ré­pand à me­sure que des ser­vices – les banques en ligne par exemple – sont de plus en plus dé­ma­té­ria­li­sés. Et, jus­qu’à pré­sent, de nom­breuses en­tre­prises font ces vé­ri­fi­ca­tions à la main, au cas par cas, tout en étant as­sis­tées par des lo­gi­ciels spé­cia­li­sés. Mais le spé­cia­liste de l’iden­ti­té ID­now, ba­sé à Mu­nich, a dé­sor­mais re­cours au Deep Lear­ning pour ses pro­ces­sus d’iden­ti­fi­ca­tion par vi­déo pour fa­ci­li­ter la vé­ri­fi­ca­tion au­to­ma­tique des pièces d’iden­ti­té. Ce fai­sant, il est ca­pable de dé­tec­ter ef­fi­ca­ce­ment les ten­ta­tives de fraude. « Nous uti­li­sons cette mé­thode pour dé­tec­ter, clas­si­fier et ex­traire au­to­ma­ti­que­ment les pièces d’iden­ti­té en temps réel » , nous ex­plique Ar­min Bauer, CTO et co­fon­da­teur d’ID­now. Pour ce faire, « nous avons dé­ve­lop­pé notre propre al­go­rithme et l’avons confi­gu­ré de fa­çon à ce qu’il soit ca­pable de re­con­naître ef­fi­ca­ce­ment la pho­to d’une pièce d’iden­ti­té, quels que soient la lu­mière, l’ar­rière- plan ou la ré­so­lu­tion de l’ap­pa­reil pho­to, et ce­ci pra­ti­que­ment en temps réel » , ex­plique- t- il. Concer­nant le dé­ve­lop­pe­ment du mé­ca­nisme Deep Lear­ning, ID­now s’est ap­puyé sur deux ou­tils libres : la bi­blio­thèque gra­phique OpenCV pour la vi­sion par or­di­na­teur, et sur Ten­sorF­low pour l’ap­pren­tis­sage au­to­ma­tique. Dans son fonc­tion­ne­ment, le pro­gramme clas­si­fie le do­cu­ment et dé­ter­mine le pays d’émis­sion, s’il s’agit d’une carte d’iden­ti­té ou d’un pas­se­port, ain­si que la ver­sion du do­cu­ment. L’al­go­rithme est éga­le­ment ca­pable de dé­tec­ter et de vé­ri­fier des don­nées sur la pièce d’iden­ti­té, comme le nom du ti­tu­laire ou les clés de contrôle.

Nvi­dia pour l’ac­cé­lé­ra­tion ma­té­rielle

« Pour la dé­tec­tion et la clas­si­fi­ca­tion des pièces d’iden­ti­té à par­tir d’images, nous sommes ac­tuel­le­ment à un ni­veau de pré­ci­sion de 99,4 % et un taux de rap­pel de 94,4 %. Le taux de pré­ci­sion per­met de cal­cu­ler le nombre de do­cu­ments mal iden­ti­fiés ou mal clas­si­fiés. Le taux de rap­pel cor­res­pond au pour­cen­tage d’images ayant don­né un ré­sul­tat » , ajoute Ar­min Bauer. Ain­si, les al­go­rithmes de dé­tec­tion d’images ana­lysent de grandes quan­ti­tés de don­nées et ap­prennent peu à peu à re­con­naître les connexions et sché­mas et à faire les dé­duc­tions ap­pro­priées. Ce pro­ces­sus d’ap­pren­tis­sage est ac­cé­lé­ré par des GPU Nvi­dia. « Nous uti­li­sons Nvi­dia Cu­da de pair avec l’ar­chi­tec­ture Pas­cal. Les ré­seaux neu­ro­naux qui sont ac­ti­vés pour la pro­duc­tion consomment en­vi­ron 4 Go de mé­moire vi­déo et peuvent trai­ter une image en en­vi­ron 100 ms par GPU » , pré­cise- t- il en­core. Quel que soit le ni­veau de fia­bi­li­té at­teint par le lo­gi­ciel, ID­now conti­nue d’avoir re­cours à la vé­ri­fi­ca­tion hu­maine. Ce­la reste une obli­ga­tion lé­gale dans cer­tains pays, et ac­tuel­le­ment « il existe des sché­mas de fraude que les ma­chines ne sont pas en me­sure de dé­tec­ter, tels que la ma­ni­pu­la­tion so­ciale, lorsque les uti­li­sa­teurs ont re­cours à cer­taines ruses pour for­cer l’iden­ti­fi­ca­tion » . Pour en ar­ri­ver là, ID­now a tra­vaillé sur son sys­tème de­puis 2014. « La tâche pré­pa­ra­toire la plus im­por­tante était de consti­tuer un en­semble de don­nées suf­fi­sam­ment vaste et de suf­fi­sam­ment bonne qua­li­té pour pou­voir être uti­li­sé pour l’ap­pren­tis­sage au­to­ma­tique » , confie en­core Ar­min Bauer. ❍

GRÂCE À L’UTI­LI­SA­TION DU DEEP LEAR­NING, ID­now AT­TEINT AC­TUEL­LE­MENT UN NI­VEAU DE PRÉ­CI­SION DE 99,4 %, QUI PER­MET DE CAL­CU­LER LE NOMBRE DE DO­CU­MENTS MAL IDEN­TI­FIÉS OU MAL CLAS­SI­FIÉS.

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