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Un algorithme développé par l’université de Stanford est capable de déduire l’orientation sexuelle d’individus à partir de photos

Un algorithme développé par l’université de Stanford est capable de déduire l’orientation sexuelle d’individus à partir de photos

Un algorithme développé par l’université de Stanford est capable de déduire l’orientation sexuelle d’individus à partir de photos de leurs visages publiées sur des sites de rencontre. Relayée dans l’édition du 8 septembre de The Economist, l’étude fondée sur un réseau neuronal et la reconnaissance faciale soulève de nombreuses questions.

(…) usbeketrica.com

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Ils voulaient mettre en garde contre les revers du monde numérique à venir. En devinant l’orientation sexuelle grâce à un logiciel analysant de simples photos du visage, des chercheurs de Stanford ont mis le feu aux poudres.

Dans un monde qui attacherait à l’orientation sexuelle des individus la place qu’elle mérite c’est-à-dire aucune- une telle étude serait inconcevable. Nous ne sommes pas dans un monde parfait. Deux chercheurs de Stanford viennent d’en faire la démonstration en publiant dans le Journal of personality and social psychology les résultats de sept expériences démontrant que «les réseaux neuronaux profonds (deep learning, NDLR) peuvent détecter l’orientation sexuelle à partir des visages». Oh bien sûr les résultats sont loin d’être infaillibles, quoique meilleurs que des évaluateurs humains, mais le fait qu’une telle recherche ait été possible esquisse les potentialités du deep learning, ce système permettant à un ordinateur d’apprendre et d’améliorer ses performances.

35 000 photos analysées

Les deux chercheurs affirment avoir voulu démontrer que: «La digitalisation croissante de nos vies et les progrès rapides de l’intelligence artificielle continuent d’éroder la confidentialité de l’orientation sexuelle et d’autres traits intimes». Ils ont donc utilisé plus de 35 000 photos issues du profil de 14 776 personnes inscrites sur un site de rencontre pour nourrir l’algorithme de reconnaissance faciale des traits féminins et masculins. L’hypothèse «d’atypie de genre», à la base de l’algorithme, étant que les gays ont plus souvent des traits féminins que les hétérosexuels alors que les lesbiennes ont plus souvent des traits masculins que les hétérosexuelles.

Le visage féminin est moins prédictif

Soumis à une paire de photos de visages avec un hétérosexuel et un gay, l’algorithme s’est avéré capable de classer correctement l’orientation sexuelle dans 81% des cas (il se trompait une fois sur cinq). Un expérimentateur humain y parvenait dans 61% des cas, soit un peu mieux qu’un choix au hasard. Les performances étaient moins bonnes pour les deux avec une paire de photos de visages d’une hétérosexuelle et d’une lesbienne: 71% d’exactitude pour l’algorithme, 54% pour l’humain. Wang et Kosinski nuancent toutefois ces résultats: «Le fait que les visages de gays et de lesbiennes soient, en moyenne de genre atypique, ne signifie pas que tous les gays aient un visage plus féminin que les hétérosexuels, ou qu’il n’y ait pas de gays avec des caractéristiques faciales extrêmement masculines (et inversement pour les lesbiennes)» .

Les justifications de Wang et Kosinski

Ce n’est pas la première fois que l’hypothèse biologique de l’homosexualité est à la base de travaux de recherche sur la morphologie du visage. Elle postule que l’orientation sexuelle serait en partie définie par des différences d’imprégnations hormonales pendant la vie intra-utérine. Attaqué par des associations LGBT après la publication de cette étude d’intelligence artificielle, le Pr Michal Kosinski a souligné au quotidien anglais The Guardian que l’étude venait appuyer la théorie biologique souvent défendue par les milieux LGBT. Il a aussi expliqué avoir utilisé des outils de reconnaissance faciale déjà existants pour démontrer la réalité du danger soulevé par son travail, et s’est refusé à rendre publique l’algorithme utilisé. L’étude de Wang et Kosinski montre au passage qu’un humain est incapable de déterminer l’orientation sexuelle d’un autre humain à partir de simples photos. Mais une question reste sans réponse: pourquoi vouloir apprendre à un ordinateur à le faire?

Le Figaro


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