Des vêtements conçus pour tromper les caméras de surveillance IA
La nouvelle "mode adversariale" utilise des techniques spéciales pour perturber les logiciels de reconnaissance faciale. Les produits sont disponibles à divers prix avec une efficacité variable.
Un nombre croissant de marques développent et vendent des vêtements "adversarial fashion", des vêtements et accessoires conçus pour perturber ou tromper les systèmes de reconnaissance faciale basés sur l'IA. Ces vêtements utilisent des motifs et des matériaux uniques destinés à induire en erreur les caméras qui analysent les visages humains.
Les approches de conception varient. Certaines pièces présentent des motifs complexes conçus pour que l'IA identifie mal les individus, les classant comme animaux ou objets. D'autres articles intègrent des matériaux réfléchissant l'infrarouge qui masquent les visages dans les enregistrements de surveillance, créant un effet similaire à une surexposition par une lumière vive.
Ce marché de niche propose une gamme de produits à des prix variés. Dans le segment plus abordable, Anti-AI Clothing vend des masques et des cache-cous à moins de 20 $ et des t-shirts autour de 30 $. Dans le haut de gamme, l'entreprise italienne Cap_able propose une robe réversible au prix de 780 $. Rachele Didero, fondatrice de l'entreprise, a commencé à développer de tels vêtements après avoir observé la prévalence des caméras de surveillance dans la ville de New York.
« Le problème de la technologie de surveillance est que les citoyens n'ont pas la possibilité, dans le monde physique, de se désengager », a déclaré Didero. « Dans l'espace numérique, nous pouvons dire oui ou non aux cookies. Dans le monde physique, nous n'avons pas cette option. Nous voulions créer cette protection physique qui permettrait aux citoyens de donner leur consentement, ou non. »
Malgré l'intérêt croissant, certains critiques remettent en question l'efficacité à long terme des conceptions adversariales, citant l'évolution rapide de la technologie de l'IA. Urban Privacy, une marque proposant des options plus abordables, inclut une clause de non-responsabilité indiquant que « l'efficacité varie en fonction de l'algorithme et des conditions. Tous les systèmes ne sont pas affectés de la même manière. Les résultats peuvent changer à mesure que la technologie de reconnaissance évolue. »