Une nouvelle solution d’intelligence artificielle permet de détecter des visages et d’identifier des individus à partir d’images de basse résolution et sans grande puissance de calcul
Devant nous, la photo d’un délinquant responsable d’une série de vols à la tire. L’image, extraite de la vidéosurveillance du métro de Toulouse, présente une mauvaise définition de seulement 30 x 30 pixels. Pourtant, les services de police ne vont mettre que quelques secondes à reconstituer tout le parcours de l’individu dans les transports à partir de différentes caméras. Et aussi peu de temps à l’identifier dans leur base de données. Grâce au logiciel de la société BrainChip qui vient de remporter un prix de l’innovation lors du salon Milipol la semaine dernière à Paris.
Jusqu’à maintenant, la reconnaissance faciale reposait principalement sur une antique technique consistant à mesurer la distance entre des séries de points constitués par les yeux, le nez ou encore la bouche. Ce qui nécessitait non seulement de recourir à des images HD, mais aussi de disposer d’une certaine puissance de calcul. BrainChip est en passe de s’affranchir de ces contraintes.
A l’origine, une technologie française
Cette société née en Australie, a ouvert des bureaux en Californie et racheté l’année dernière la start-up d’intelligence artificielle toulousaine Spikenet, une spin-off du CNRS dont elle reste proche. Son logiciel est donc issu à l’origine d’une technologie française.
« Contrairement à un réseau neuronal convolutif qui doit être entraîné préalablement à reconnaître des critères sur des quantités phénoménales de data, nous pouvons exercer notre réseau à partir d’une seule image », nous explique Bob Beachler, Senior Vice Président Marketing et Business de la société.
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