La technologie de reconnaissance faciale (TRF) est un type de technologie de reconnaissance biométrique qui utilise l’intelligence artificielle (IA) pour identifier les individus à partir des traits de leur visage. Elle extrait les données biométriques basées sur les principales caractéristiques faciales et effectue des comparaisons entre des modèles biométriques réels et des modèles stockés dans sa mémoire. Les logiciels de reconnaissance faciale indiquent une correspondance lorsque le niveau de similitude entre les images dépasse un seuil de confiance établi.
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Définition de la technologie de reconnaissance faciale
Les enjeux
Au Canada, les images faciales sont considérées comme des données biométriques très sensibles, parce qu’ellessont propres à chaque individu, peu susceptibles de varier de manière significative au fil du temps, et difficiles à modifier dans leurs particularités. À ce titre, elles requièrent un niveau plus élevé de protection des données.
Les technologies de reconnaissance faciale comportent souvent des biais intrinsèques, parce que l’architecture de leurs algorithmes de choix reflète les préjugés et les valeurs de leurs concepteurs, ainsi que les ensembles de données utilisés pour les entraîner. Des éléments suggèrent également que la manière dont les caméras captent les images de visages à la peau foncée nuit à l’efficacité de la TRF.
Les logiciels de reconnaissance faciale étant de mieux en mieux formés pour identifier les personnes à la peau blanche ou qui passent pour blanches, leur utilisation multiplie les risques d’ erreur d’identification des membres des collectivités en quête d’équité, notamment les Autochtones, les Noirs, les personnes racisées et les femmes. Compte tenu de l’absence de réglementation et des faibles barrières à l’entrée sur le marché de la TRF, un nombre croissant d’algorithmes de reconnaissance faciale de qualité variable sont utilisés au Canada.
À l’heure actuelle, il n’existe pas de normes sectorielles pour les seuils de confiance de ces algorithmes, ce qui augmente encore le risque d’identification inexacte. Il est inquiétant de constater que même si les systèmes de TRF fournissaient des analyses parfaitement exactes, ils contribueraient malgré tout à la surveillance de masse, car leur déploiement permet la surveillance indue et l’excès d’intervention policière auprès des populations en quête d’équité.
En l’absence de directives législatives explicites, des entités publiques et privées au Canada, allant des autorités chargées de la sécurité publique et des sociétés de vente au détail, ont régulièrement enfreint le droit à la vie privée de particuliers en utilisant la TRF. Ses problèmes d’exactitude généralisés font peser des risques accrus sur les collectivités en quête d’équité. Son utilisation dans les espaces publics, en ligne ou non, porte atteinte à la liberté de réunion anonyme et à la liberté d’expression, et contribue à la surveillance de masse. Une réglementation est nécessaire pour définir clairement le contexte d’utilisation de la TRF et pour garantir que les lois qui encadrent son utilisation protègent les droits fondamentaux, compte tenu du caractère sensible des données et des risques d’effets néfastes.
Statut juridique de la TRF au Canada
Aujourd’hui, la TRF est régie par un ensemble disparate de textes législatifs anciens, notamment des lois fédérales et provinciales sur la protection de la vie privée dans les secteurs public et privé, et la la Charte des droits et libertés. Il n’existe pas de mesure législative particulière et complète qui oriente son utilisation dans les secteurs privé et public.
Si les lois n’ont pas évolué, la TRF est en passe de devenir omniprésente dans de nombreux secteurs. En l’absence de directives législatives, les tribunaux sont parvenus à des conclusions diverses sur les questions relatives à son déploiement et à son utilisation par les autorités chargées de la sécurité publique. Les gouvernements du Canada, tant au palier fédéral que provincial, doivent prendre des mesures pour s’assurer que les droits de la population sont protégés relativement à cette nouvelle technologie.
L’ACLC remercie Microsoft Canada pour son soutien, qui nous permet d’apporter une aide administrative à la Coalition.
