L’IA peut-elle aider à identifier les personnes grâce à leur démarche ? Une expérience relance la polémique | Technologie

Notre façon de marcher en dit long sur nous, peut-être même plus que nous le souhaiterions. Grâce à l’intelligence artificielle (IA), les schémas de mouvement peuvent être détectés dans la façon dont chaque individu marche, ce qui peut aider à prévenir certaines maladies. Mais aussi pour identifier les personnes, même si le niveau de fiabilité de ces outils n’est pas encore définitif. Des scientifiques de l’Université d’Adélaïde (Australie) et de l’Université Johannes Gutenberg (Allemagne) ont développé une nouvelle méthode qui améliore les enregistrements, atteignant un taux de précision de 89 % dans certains tests.

La démarche des chercheurs, qui ont publié leurs conclusions dans le magazine Interfaceédité par la Royal Societyconsiste à analyser les forces qui s’appliquent au sol lors de la marche. Pour ce faire, ils ont expérimenté avec 700 volontaires de différents pays qui ont marché, chaussures et pieds nus, sur une plateforme de dix mètres de long capable de mesurer la pression exercée sur celle-ci et les coordonnées bidimensionnelles du centre de pression. Selon les responsables de la recherche, les modèles formés avec des personnes dans leurs propres chaussures ont atteint une précision de plus de 89 %. Cependant, dans d’autres tests, le taux était de 52 %, ce qui montre qu’il reste encore beaucoup de chemin à parcourir pour que ces outils soient fiables.

En tout cas, c’est une technologie qui a gagné en popularité ces cinq dernières années, mais qui manque de développement. “Il n’y a toujours pas de consensus scientifique sur la question de savoir si chaque personne a une manière de se déplacer tout à fait authentique, qui permet d’identifier un individu sans aucun doute”, explique Lorena Jaume-Palasí, conseillère auprès du Parlement européen et de l’Institut Max Planck sur l’IA. “C’est quelque chose qui est mentionné dans l’étude, mais il n’est pas dit si sa contribution contribue ou non à ce débat scientifique clé”, prévient cet expert, qui a fondé The Ethical Tech Society, un groupe d’étude multidisciplinaire sur les conséquences sociales. de systèmes automatiques.

Les traits caractéristiques de la manière de marcher, allant du type de pas ou de la vitesse du mouvement aux petits tics ou manies gestuelles, en passant par l’inclinaison ou l’élan de la marche, peuvent être enregistrés avec une série de capteurs tels que des caméras infrarouges ou des caméras. mouvement, caméras d’électromyographie ou plates-formes de force. Avec ces données et à l’aide de techniques d’apprentissage automatique, des modèles peuvent être construits pour analyser les modèles. “Les démarches sont une histoire personnelle écrite par le corps, un outil pour comprendre l’identité biologique en médecine et en sécurité”, déclarent Kayne A. Duncanson, de l’Université d’Adélaïde, et ses collègues dans leur travail.

Les recherches menées sur cette question se concentrent sur deux applications principales. Le premier est d’ordre médical. « La démarche humaine est un comportement à multiples facettes qui se manifeste par l’interaction complexe de plusieurs systèmes organiques. Dans le domaine des soins médicaux, l’objectif est d’utiliser la démarche comme marqueur fonctionnel personnel pour aider à la prise en charge des pathologies neurologiques et musculo-squelettiques », soutiennent les auteurs de l’étude.

La deuxième application majeure est un peu plus inquiétante : la sécurité. L’objectif est d’identifier les individus par leurs schémas de mouvement. Il suffirait d’associer l’un de ces modèles authentiques (le cas échéant) à l’identité d’un sujet pour qu’un système d’IA puisse le reconnaître à chaque fois qu’on lui montre des images animées de la personne en question. Les chercheurs expliquent la complexité de cette tâche : « La reconnaissance de la démarche nécessite une modélisation au niveau individuel pour détecter des caractéristiques qui varient selon les sujets, mais qui restent constantes chez les individus au fil du temps. Par conséquent, la plupart des études se concentrent sur le développement de modèles multivariés complexes, tels que des réseaux neuronaux profonds, pour séparer les caractéristiques d’identification de la démarche des caractéristiques liées à l’apparence corporelle.

Une technologie imprécise

Les résultats de l’étude doivent être lus davantage sur un plan théorique que pratique. En optant pour des techniques de mesure consistant à marcher sur une surface avec des capteurs, au lieu de caméras infrarouges ou de visualisation 3D, son statut d’expérience en laboratoire est explicité. En revanche, un taux de précision de 89 % est, selon Jaume-Palasí, inacceptable dans des domaines comme la médecine ou les éléments de sécurité. “Predriez-vous un ascenseur qui fonctionne bien 89 % du temps ?”, ironise l’expert. « Un niveau de précision acceptable dépend du contexte géographique ou de la sévérité éthique dans laquelle on évolue », ajoute-t-il.

Les auteurs eux-mêmes reconnaissent que les résultats de leurs tests en laboratoire varient considérablement en fonction de facteurs tels que « les chaussures, la vitesse de marche, la masse corporelle, le sexe, la taille et éventuellement d’autres facteurs dépendant du temps ». Jaume-Palasí inclut dans cette section « l’état d’esprit, le type de vêtements portés, s’il y a des personnes autour qui gênent la marche, si des objets sont traînés ou roulés, et le moment où la mesure a lieu » (non précisé). C’est la même chose lors d’une promenade dominicale que dans une station de métro aux heures de pointe).

Les outils de reconnaissance automatique de la marche à des fins de sécurité sont utilisés depuis deux décennies, notamment dans les pays anglo-saxons. La façon dont nous marchons a été admise dans des procès comme preuve médico-légale au Royaume-Uni, aux États-Unis et au Canada. Le premier événement enregistré remonte à 1839 à Londres, lorsque Thomas Jackson, qui avait la jambe gauche courbée et marchait en boitant, a été identifié par un témoin, George Cheney. «Je le reconnais à sa façon de marcher», a-t-il déclaré. Il existe des cas plus récents, soutenus par des outils d’IA, même si certains rejettent également ces preuves par manque de rigueur scientifique.