La génération d’images synthétiques a fait une entrée fracassante dans divers secteurs, y compris la vérification biométrique. Son potentiel à améliorer les modèles de reconnaissance coexiste avec des risques émergents comme les attaques de spoofing et les deepfakes. La clé réside dans l’équilibre entre innovation, sécurité et éthique.
Par Ángela Sánchez Pérez, chercheuse R&D en IA.
Le recours aux données synthétiques gagne du terrain dans plusieurs domaines sociaux — santé, finance, éducation — où elles sont déjà utilisées pour entraîner des modèles, optimiser les processus ou renforcer la sécurité. Parallèlement, l’usage d’outils capables de générer des images à partir d’autres images ou d’instructions textuelles (prompts) se démocratise. Un exemple représentatif est l’utilisation de modèles comme ChatGPT, capables de créer des images synthétiques avec des caractéristiques spécifiques, comme des changements de style ou des compositions totalement nouvelles.
Cependant, ces outils comportent aussi certains risques, notamment la facilitation d’attaques contre les systèmes de vérification d’identité lors des processus d’onboarding numérique.
Données synthétiques en reconnaissance faciale : qualité ou cohérence ?
Si générer des données synthétiques de haute qualité est désormais à la portée de beaucoup, leur utilité dépend du contexte. En reconnaissance faciale, il est essentiel que les individus synthétiques disposent d’un nombre suffisant d’images reflétant la variabilité typique des images réelles : variations de pose, d’éclairage, d’expressions faciales, d’occlusions, etc..
Il est aussi crucial que ces images préservent de manière constante l’identité du sujet sans mélanger les traits de différentes personnes. À cet égard, la cohérence de l’identité devient une priorité, parfois plus importante que la qualité visuelle.
Préserver l’identité : un défi clé en biométrie synthétique
Cet aspect, dit de préservation de l’identité, représente l’un des principaux challenges dans la génération de données synthétiques pour les applications biométriques. Si les images ne maintiennent pas avec précision les traits distinctifs d’une personne — ou s’ils combinent involontairement des caractéristiques de différents individus — leur utilité pour entraîner ou évaluer les systèmes de reconnaissance faciale s’en trouve compromise.
En conséquence, la génération contrôlée d’identités synthétiques reste un axe central de recherche.
Un entraînement plus éthique et robuste avec les données synthétiques
La génération de données synthétiques offre aussi de grands bénéfices lors de la phase d’entraînement des modèles, surtout en complément des données réelles. Elles peuvent aider à réduire aussi bien les erreurs que les biais dans les jeux de données d’entraînement en intégrant une plus grande diversité de conditions et en proposant une représentation plus équilibrée.
De plus, cela réduit la dépendance aux données réelles, souvent sensibles en reconnaissance faciale. Minimiser la collecte et le traitement d’informations personnelles renforce non seulement la confidentialité individuelle, mais facilite aussi le respect des réglementations éthiques et légales liées à la protection des données.
Deepfakes et attaques par spoofing : menaces croissantes
L’accès toujours plus large aux outils de génération de données synthétiques représente des défis importants pour la sécurité biométrique. Les systèmes de reconnaissance faciale sont confrontés à un risque croissant de vulnérabilité face à des techniques comme les deepfakes et autres méthodes de spoofing visuel. Ces technologies permettent la création d’images ou vidéos d’un réalisme élevé capables de tromper les mécanismes d’authentification, compromettant ainsi l’intégrité des processus de vérification d’identité.
Renforcer la sécurité face aux identités générées artificiellement
Face à ces menaces émergentes, le monde académique comme le secteur privé intensifient leurs efforts pour développer des systèmes biométriques de sécurité avancés. L’objectif est d’améliorer la détection et la mitigation des tentatives de spoofing utilisant du contenu artificiellement généré, garantissant la protection des utilisateurs et la fiabilité des processus de vérification.
Implications sociales et éthiques des identités synthétiques
Au-delà des aspects techniques, la prolifération des images synthétiques soulève d’importantes questions sociales et éthiques. Le pouvoir de manipuler ou de créer des identités très réalistes ouvre la porte à de nouvelles formes de désinformation, de fraude numérique et de vol d’identité.
Ce phénomène met en danger la confiance dans les preuves visuelles — tant dans les contextes juridiques que quotidiens — et soulève des interrogations sur la responsabilité dans la création et la diffusion de tels contenus.
En réponse, chez Facephi, nous nous engageons à développer des technologies qui assurent non seulement une efficacité technique, mais aussi la confidentialité, l’intégrité, et la protection de l’identité numérique. Avec un focus sur l’innovation responsable, nous contribuons à bâtir un environnement numérique plus sûr et digne de confiance pour tous.
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