{"id":192212,"date":"2023-03-07T11:11:06","date_gmt":"2023-03-07T11:11:06","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/?p=192212"},"modified":"2023-11-09T13:53:54","modified_gmt":"2023-11-09T13:53:54","slug":"reconnaissance-faciale-tout-savoir","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/reconnaissance-faciale-tout-savoir","title":{"rendered":"Reconnaissance faciale : D\u00e9cryptage de son fonctionnement"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"192212\" class=\"elementor elementor-192212\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c305f64 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c305f64\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8220d11 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8220d11\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Ces derni\u00e8res ann\u00e9es, la technologie de reconnaissance faciale a prolif\u00e9r\u00e9, trouvant une utilisation accrue dans diff\u00e9rents domaines tels que les m\u00e9dias, les r\u00e9seaux sociaux, la surveillance ou encore la s\u00e9curit\u00e9. L'apprentissage profond, ou <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/deep-learning-definition\">Deep Learning<\/a>, permet au r\u00e9seau d\u2019apprendre automatiquement \u00e0 partir des donn\u00e9es.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-150a40b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"150a40b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5e6c92e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5e6c92e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">L&rsquo;apprentissage profond s&rsquo;est en effet av\u00e9r\u00e9 tr\u00e8s efficace pour reconna\u00eetre les visages, avec <strong>la capacit\u00e9 de g\u00e9rer d&rsquo;\u00e9normes volumes de donn\u00e9es et d&rsquo;atteindre des taux de pr\u00e9cision \u00e9lev\u00e9s<\/strong>. La capacit\u00e9 du Deep Learning \u00e0 extraire automatiquement des informations \u00e0 partir d&rsquo;images, telles que les traits du visage, les couleurs ou encore les contrastes de fa\u00e7on <\/span><b>automatis\u00e9e<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> est l&rsquo;un de ses principaux avantages pour la reconnaissance faciale.En d\u2019autres termes, le r\u00e9seau de neurone est capable d&rsquo;<\/span><b>apprendre les propri\u00e9t\u00e9s cl\u00e9s de l&rsquo;identification<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, conduisant \u00e0 un syst\u00e8me de reconnaissance fiable et pr\u00e9cis.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d7185f6 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d7185f6\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ec5624a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ec5624a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Le traitement des donn\u00e9es, l'\u00e9tape la plus importante du processus<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-09555d6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"09555d6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le<\/span><b> pr\u00e9traitement <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">est une \u00e9tape cruciale avant que les donn\u00e9es d&rsquo;image ne soient introduites dans le mod\u00e8le de reconnaissance faciale. Selon les propri\u00e9t\u00e9s de l&rsquo;ensemble de donn\u00e9es \u00e0 disposition et les exigences particuli\u00e8res de l&rsquo;application, les \u00e9tapes de pr\u00e9traitement requises peuvent varier. On retrouve cependant parmi elles des op\u00e9rations courantes.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Par exemple, la<\/span><b> mise \u00e0 l&rsquo;\u00e9chelle <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">de l&rsquo;image permet de fixer la taille des images pour l\u2019ensemble des \u00e9chantillons. En d\u00e9finissant une r\u00e9solution de 256 x 256 pixels, le mod\u00e8le est assur\u00e9 de traiter des images de la m\u00eame taille, ce qui peut augmenter les performances du mod\u00e8le.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">On peut \u00e9galement mentionner le processus de<\/span><b> normalisation <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">qui aidera tr\u00e8s probablement votre mod\u00e8le dans son fonctionnement. Pour ce faire, les donn\u00e9es d&rsquo;une image peuvent \u00eatre transform\u00e9es dans un espace colorim\u00e9trique particulier, ou les valeurs de pixel peuvent \u00eatre modifi\u00e9es pour avoir une <strong>moyenne nulle<\/strong> et une <strong>variance unitaire<\/strong> (distribution gaussienne).<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d61a711 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d61a711\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7888d34 e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"7888d34\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-adbca4d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"adbca4d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">L&rsquo;<\/span><b>alignement<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> du visage sur les photos joue \u00e9galement un r\u00f4le majeur car les performances du mod\u00e8le peuvent \u00eatre affect\u00e9es par la position du visage. Les rep\u00e8res faciaux peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour l&rsquo;alignement, et le visage peut \u00eatre recadr\u00e9 \u00e0 une position sp\u00e9cifi\u00e9e \u00e0 l&rsquo;aide d&rsquo;un cadre de d\u00e9limitation, commun\u00e9ment appel\u00e9 <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">bounding box<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5d7ad7e e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"5d7ad7e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dfefc27 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"dfefc27\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"300\" height=\"168\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image6-300x168.png\" class=\"attachment-medium size-medium wp-image-192217\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image6-300x168.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image6.png 600w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8b0f3ca e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"8b0f3ca\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6f50265 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6f50265\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">L<\/span><b>\u2019augmentation des donn\u00e9es<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> : en utilisant diff\u00e9rentes modifications d&rsquo;images, telles que le retournement, la rotation ou le recadrage, l&rsquo;augmentation des donn\u00e9es est une technique utilis\u00e9e pour <\/span><b>am\u00e9liorer fictivement <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">la quantit\u00e9 de l&rsquo;ensemble de donn\u00e9es. Cela pourrait contribuer \u00e0 am\u00e9liorer la r\u00e9silience et la g\u00e9n\u00e9ralisabilit\u00e9 du mod\u00e8le. Ci-dessous, l&rsquo;\u0153il humain est totalement capable d\u2019identifier qu\u2019il s\u2019agit de la m\u00eame image ayant subi certaines transformations. Cependant, aux yeux de la machine, les pixels ayant chang\u00e9 de position, l\u2019image sera trait\u00e9e comme un nouvel \u00e9chantillon.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7c28b29 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"7c28b29\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1100\" height=\"515\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image4.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-192218\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image4.png 1100w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image4-300x140.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image4-1024x479.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image4-768x360.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1100px) 100vw, 1100px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bac5074 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"bac5074\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nous pouvons \u00e9galement mentionner la<\/span><b> suppression du fond <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: les performances du mod\u00e8le peuvent \u00eatre am\u00e9lior\u00e9es en supprimant le <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">bruit de fond <\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">de l&rsquo;image. Cela peut \u00eatre accompli en s\u00e9parant l&rsquo;arri\u00e8re-plan du premier plan \u00e0 l&rsquo;aide de techniques de segmentation d&rsquo;image telles que le <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">seuillage<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> ou la d\u00e9tection de contour.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1733b31 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"1733b31\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1999\" height=\"1000\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image01.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-192220\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image01.png 1999w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image01-300x150.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image01-1024x512.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image01-768x384.png 768w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image01-1536x768.png 1536w\" sizes=\"(max-width: 1999px) 100vw, 1999px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-08f0efa elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"08f0efa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il est important de garder \u00e0 l&rsquo;esprit que les proc\u00e9dures de pr\u00e9traitement utilis\u00e9es d\u00e9pendent des caract\u00e9ristiques de l&rsquo;ensemble de donn\u00e9es et des besoins particuliers de l&rsquo;application.\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Vous l\u2019aurez donc compris, le pr\u00e9traitement est une \u00e9tape cruciale dans les travaux de reconnaissance faciale car il pr\u00e9pare les donn\u00e9es d&rsquo;images pour le mod\u00e8le et am\u00e9liore l&rsquo;efficacit\u00e9, la vitesse et l&rsquo;efficience du syst\u00e8me. La mise \u00e0 l&rsquo;\u00e9chelle des images, la normalisation, l&rsquo;alignement, l&rsquo;augmentation des donn\u00e9es, la suppression de l&rsquo;arri\u00e8re-plan et la d\u00e9tection des visages sont des exemples de techniques de pr\u00e9traitement fr\u00e9quentes.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3f19ae3 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"3f19ae3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-deep-learning\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Se former au pr\u00e9traitement de donn\u00e9es<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-86cdcf6 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"86cdcf6\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c62c6e0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c62c6e0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Convolutional neural network (CNN) : D\u00e9finition, caract\u00e9ristiques et fonctionnement<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c67cd0a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c67cd0a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Les <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/convolutional-neural-network\">r\u00e9seaux de neurones convolutif<\/a>\u00a0sont un type d&rsquo;architecture d&rsquo;apprentissage en profondeur particuli\u00e8rement bien adapt\u00e9 aux t\u00e2ches de reconnaissance d&rsquo;images telles que la reconnaissance faciale.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-30d639b elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"30d639b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1213\" height=\"414\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Fichier-125.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-193317\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Fichier-125.png 1213w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Fichier-125-300x102.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Fichier-125-1024x349.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Fichier-125-768x262.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1213px) 100vw, 1213px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f966d6a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f966d6a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dans un CNN pour la reconnaissance faciale, le r\u00e9seau est form\u00e9 sur un ensemble de donn\u00e9es d&rsquo;images de visages et d\u2019images ne comportant pas de visages. Le CNN<\/span><b> apprend \u00e0 identifier les caract\u00e9ristiques importantes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> d&rsquo;un visage, telles que la forme des yeux, du nez et de la bouche, ainsi que la g\u00e9om\u00e9trie g\u00e9n\u00e9rale et la texture du visage. Ces caract\u00e9ristiques sont ensuite utilis\u00e9es pour identifier un visage dans une nouvelle image.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7447fc1 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7447fc1\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-df7a72a e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"df7a72a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cdcf75b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cdcf75b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">L&rsquo;architecture d&rsquo;un CNN se compose g\u00e9n\u00e9ralement de plusieurs couches, chacune ayant une fonction sp\u00e9cifique. La premi\u00e8re couche, appel\u00e9e<\/span><b> couche d&rsquo;entr\u00e9e<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, re\u00e7oit les donn\u00e9es d&rsquo;image brutes. Les couches suivantes, appel\u00e9es<\/span><b> couches convolutionnelles<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ou couches cach\u00e9es, utilisent un ensemble de filtres pour extraire les caract\u00e9ristiques de l&rsquo;image. Ces filtres glissent sur l&rsquo;image (\u00e9tape de<\/span><b> convolution<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">), recherchant des motifs et des caract\u00e9ristiques sp\u00e9cifiques.\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-64074d9 e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"64074d9\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3aca2af elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"3aca2af\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"300\" height=\"218\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image2-300x218.png\" class=\"attachment-medium size-medium wp-image-192222\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image2-300x218.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image2-1024x743.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image2-768x557.png 768w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image2.png 1100w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1cb1b69 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1cb1b69\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dc7cb13 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"dc7cb13\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Les caract\u00e9ristiques r\u00e9sultantes sont ensuite pass\u00e9es \u00e0 travers une fonction d&rsquo;activation non lin\u00e9aire, telle qu&rsquo;une<\/span><strong><i> unit\u00e9 lin\u00e9aire rectifi\u00e9e<\/i><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"><strong> (ReLU)<\/strong>, qui introduit une non-lin\u00e9arit\u00e9 dans le r\u00e9seau et lui permet d&rsquo;apprendre des mod\u00e8les plus complexes.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bf3e9f5 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"bf3e9f5\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b2b4607 e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"b2b4607\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1f024a3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1f024a3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Apr\u00e8s les couches convolutionnelles, le r\u00e9seau comprend des couches de regroupement ou <\/span><b><i>pooling<\/i><\/b><b>,<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> qui r\u00e9duisent la r\u00e9solution spatiale des caract\u00e9ristiques apprises par le r\u00e9seau tout en conservant des informations importantes. Cela se fait en prenant le maximum ou la moyenne d&rsquo;une petite r\u00e9gion de la carte des caract\u00e9ristiques. Les couches de pooling rendent le r\u00e9seau plus robuste aux petits changements de position du visage dans l&rsquo;image.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b085e77 e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"b085e77\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c7d981c elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"c7d981c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"300\" height=\"262\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image13-300x262.png\" class=\"attachment-medium size-medium wp-image-192223\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image13-300x262.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image13.png 517w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-932d27a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"932d27a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5794b97 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5794b97\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Enfin, les caract\u00e9ristiques sont transmises \u00e0 travers des couches <\/span><b>enti\u00e8rement connect\u00e9es <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">(<\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">fully connected layer)<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">, qui effectuent la t\u00e2che de classification. Ces couches produisent une probabilit\u00e9 pour chaque classe possible, dans le cas de la reconnaissance faciale, un visage ou pas de visage. Cette sortie est ensuite compar\u00e9e \u00e0 un seuil, pour prendre la d\u00e9cision finale. Ce seuil permet de d\u00e9cider de la pr\u00e9cision que l\u2019on souhaite pour prendre la d\u00e9cision. Par exemple, si le seuil est \u00e0 0.9, le mod\u00e8le effectue la t\u00e2che de reconnaissance faciale uniquement lorsque sa performance lors de l\u2019association de l\u2019image \u00e0 une personne en particulier est sup\u00e9rieure \u00e0 cette valeur.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Il est important de noter que les CNN pour la reconnaissance faciale sont form\u00e9s avec un grand ensemble de donn\u00e9es d&rsquo;images de diff\u00e9rents individus, ce qui leur permet d&rsquo;identifier un large \u00e9ventail de personnes avec une grande pr\u00e9cision. Cependant, il est n\u00e9cessaire d&rsquo;avoir un ensemble de donn\u00e9es diversifi\u00e9 pour \u00e9viter les biais, car les performances de ces mod\u00e8les peuvent \u00eatre affect\u00e9es par la d\u00e9mographie des individus dans l&rsquo;ensemble de donn\u00e9es.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b5659e3 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"b5659e3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-deep-learning\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">D\u00e9marrer une formation en Deep Learning<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1bbc42b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1bbc42b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-429280d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"429280d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Quelles sont les architectures concurrentes aux r\u00e9seaux de neurones convolutif ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d631099 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d631099\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Plusieurs nouvelles architectures d&rsquo;apprentissage en profondeur (ou Deep Learning Architectures) ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9es pour la reconnaissance faciale ces derni\u00e8res ann\u00e9es. Voici quelques exemples :<\/span><\/p><p><b>Architectures d&rsquo;apprentissage multi-t\u00e2ches (MTL) : <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">l&rsquo;apprentissage multi-t\u00e2ches est un type d&rsquo;architecture d&rsquo;apprentissage en profondeur capable d&rsquo;apprendre plusieurs t\u00e2ches simultan\u00e9ment, telles que la reconnaissance faciale et la d\u00e9tection de rep\u00e8res faciaux. Cela peut am\u00e9liorer les performances globales du mod\u00e8le et r\u00e9duire la quantit\u00e9 de donn\u00e9es n\u00e9cessaires \u00e0 la formation.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7d0bccd elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"7d0bccd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"565\" height=\"424\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image9.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-192224\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image9.png 565w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image9-300x225.png 300w\" sizes=\"(max-width: 565px) 100vw, 565px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-022c034 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"022c034\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><b>R\u00e9seaux antagonistes g\u00e9n\u00e9ratifs (GAN) <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: les <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/gan-machine-learning\">GAN<\/a> sont un type d&rsquo;architecture d&rsquo;apprentissage en profondeur qui se compose de deux r\u00e9seaux : un g\u00e9n\u00e9rateur et un discriminateur. Le g\u00e9n\u00e9rateur cr\u00e9e de nouvelles images similaires aux donn\u00e9es d&rsquo;apprentissage, tandis que le discriminateur essaie de faire la distinction entre les images g\u00e9n\u00e9r\u00e9es et les images r\u00e9elles. Les GAN ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9s pour la reconnaissance faciale en entra\u00eenant le g\u00e9n\u00e9rateur \u00e0 cr\u00e9er des images de visages pouvant tromper le discriminateur.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b5b5ee6 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"b5b5ee6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1400\" height=\"940\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image3.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-192225\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image3.png 1400w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image3-300x201.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image3-1024x688.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image3-768x516.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1400px) 100vw, 1400px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9a9c7d4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9a9c7d4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><b>R\u00e9seaux de capsules :<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> les r\u00e9seaux de capsules sont un type d&rsquo;architecture de Deep Learning con\u00e7u pour mieux capturer les relations spatiales entre les parties d&rsquo;une image, telles que la position des yeux, du nez et de la bouche sur un visage. Cela peut am\u00e9liorer la pr\u00e9cision de la reconnaissance faciale, en particulier lorsqu&rsquo;il s&rsquo;agit de visages partiellement occult\u00e9s ou sous des angles diff\u00e9rents.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5774602 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"5774602\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1212\" height=\"359\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image10.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-192226\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image10.png 1212w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image10-300x89.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image10-1024x303.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image10-768x227.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1212px) 100vw, 1212px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a271a65 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a271a65\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><b>Mod\u00e8les bas\u00e9s sur l&rsquo;attention :<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> les mod\u00e8les bas\u00e9s sur l&rsquo;attention sont des architectures d&rsquo;apprentissage en profondeur qui utilisent des m\u00e9canismes d&rsquo;attention pour se concentrer sur les r\u00e9gions les plus informatives d&rsquo;une image, telles que les yeux, le nez et la bouche d&rsquo;un visage. Cela peut am\u00e9liorer les performances de la reconnaissance faciale, en particulier lorsqu&rsquo;il s&rsquo;agit de visages partiellement occult\u00e9s ou sous des angles diff\u00e9rents.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c9ac2b1 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"c9ac2b1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1031\" height=\"492\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Fichier-124.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-193318\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Fichier-124.png 1031w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Fichier-124-300x143.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Fichier-124-1024x489.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Fichier-124-768x366.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1031px) 100vw, 1031px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d67c0fa elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d67c0fa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><b>Architectures l\u00e9g\u00e8res :<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> les architectures l\u00e9g\u00e8res telles que MobileNet, ShuffleNet et EfficientNet sont con\u00e7ues pour \u00eatre moins co\u00fbteuses en calcul que les CNN traditionnels. Cela peut les rendre plus adapt\u00e9s \u00e0 la reconnaissance faciale sur les appareils mobiles et les syst\u00e8mes embarqu\u00e9s avec des ressources de calcul limit\u00e9es.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1d6ebc2 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"1d6ebc2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1315\" height=\"486\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Fichier-123.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-193316\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Fichier-123.png 1315w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Fichier-123-300x111.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Fichier-123-1024x378.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Fichier-123-768x284.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1315px) 100vw, 1315px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-857fa1c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"857fa1c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il est important de noter que ces architectures font toujours l&rsquo;objet de recherches et d&rsquo;am\u00e9liorations et que la meilleure architecture pour un cas d&rsquo;utilisation sp\u00e9cifique d\u00e9pend des caract\u00e9ristiques de l&rsquo;ensemble de donn\u00e9es, des ressources de calcul disponibles et des exigences sp\u00e9cifiques de l&rsquo;application.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-324d956 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"324d956\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-deep-learning\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Apprendre \u00e0 utiliser ces infrastructures<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-857fefc e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"857fefc\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4336c92 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4336c92\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Reconnaissance faciale et RGPD : Est-ce compatible ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bbb9b4d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"bbb9b4d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La technologie de reconnaissance faciale cr\u00e9e d&rsquo;importants probl\u00e8mes d&rsquo;\u00e9thique et de confidentialit\u00e9, en particulier lors de l&rsquo;application de l&rsquo;apprentissage en profondeur ou Deep Learning. En effet, l&rsquo;utilisation de la reconnaissance faciale soul\u00e8ve des questions sur la confidentialit\u00e9 et la possibilit\u00e9 d&rsquo;une utilisation abusive des donn\u00e9es. De plus, il existe des probl\u00e8mes de<\/span><b> biais <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">dans les donn\u00e9es de formation, ce qui peut entra\u00eener des erreurs et des pr\u00e9jug\u00e9s envers des groupes sp\u00e9cifiques.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d722592 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"d722592\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1200\" height=\"630\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image5.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-192229\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image5.png 1200w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image5-300x158.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image5-1024x538.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/image5-768x403.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2f56753 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2f56753\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour cette raison, il est essentiel de mettre en place des lois et des politiques appropri\u00e9es pour garantir l&rsquo;utilisation responsable de cette technologie.<\/span><\/p><p><b>Le r\u00e8glement g\u00e9n\u00e9ral sur la protection des donn\u00e9es (<\/b><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/lintegration-du-rgpd-dans-les-entreprises\">RGPD<\/a><b>)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> est un r\u00e8glement de l&rsquo;Union europ\u00e9enne (UE) qui est entr\u00e9 en vigueur le 25 mai 2018. Il remplace la directive europ\u00e9enne sur la protection des donn\u00e9es de 1995 et renforce les lois europ\u00e9ennes sur la protection des donn\u00e9es. Le RGPD r\u00e9glemente la collecte, le <\/span><b>stockage et l&rsquo;utilisation des donn\u00e9es personnelles,<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y compris les donn\u00e9es biom\u00e9triques telles que la reconnaissance faciale.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La technologie de reconnaissance faciale, qui utilise des algorithmes pour identifier et faire correspondre le visage d&rsquo;une personne, peut traiter des donn\u00e9es biom\u00e9triques telles que les traits du visage, les motifs g\u00e9om\u00e9triques et m\u00eame les caract\u00e9ristiques comportementales. Cela signifie que la technologie de reconnaissance faciale rel\u00e8ve du champ d&rsquo;application du RGPD, car elle traite des donn\u00e9es personnelles.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En vertu du RGPD, les organisations doivent obtenir le <\/span><b>consentement explicite<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> des individus pour la collecte et le traitement de leurs donn\u00e9es personnelles. Les organisations doivent \u00e9galement informer les individus des finalit\u00e9s sp\u00e9cifiques pour lesquelles leurs donn\u00e9es seront utilis\u00e9es et de la dur\u00e9e de leur conservation. Ils doivent \u00e9galement offrir aux personnes un droit d&rsquo;acc\u00e8s, de rectification ou de suppression de leurs donn\u00e9es personnelles.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">De plus, les organisations utilisant la technologie de reconnaissance faciale doivent effectuer une \u00e9valuation de l&rsquo;impact sur la protection des donn\u00e9es<\/span><b> (AIPD)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> avant de d\u00e9ployer la technologie. Une DPIA (en anglais, <\/span><b>Data Protection Impact Assessment<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">) est un processus qui aide les organisations \u00e0 identifier et \u00e0 att\u00e9nuer les risques associ\u00e9s au traitement des donn\u00e9es personnelles. Cela comprend l&rsquo;\u00e9valuation de l&rsquo;impact de la technologie sur les droits et libert\u00e9s des individus, ainsi que l&rsquo;\u00e9valuation de l&rsquo;efficacit\u00e9 des mesures mises en place pour prot\u00e9ger les donn\u00e9es personnelles.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9f03451 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"9f03451\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formations-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">D\u00e9couvrir nos formations en Data Science<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3eb06ef e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3eb06ef\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-85c4d32 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"85c4d32\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Reconnaissance faciale et RGPD : Est-ce compatible ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"La technologie de reconnaissance faciale cr\u00e9e d'importants probl\u00e8mes d'\u00e9thique et de confidentialit\u00e9, en particulier lors de l'application de l'apprentissage en profondeur ou Deep Learning. En effet, l'utilisation de la reconnaissance faciale soul\u00e8ve des questions sur la confidentialit\u00e9 et la possibilit\u00e9 d'une utilisation abusive des donn\u00e9es. De plus, il existe des probl\u00e8mes de biais dans les donn\u00e9es de formation, ce qui peut entra\u00eener des erreurs et des pr\u00e9jug\u00e9s envers des groupes sp\u00e9cifiques.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Quelles sont les architectures concurrentes aux r\u00e9seaux de neurones convolutif ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Architectures d'apprentissage multi-t\u00e2ches (MTL) : l'apprentissage multi-t\u00e2ches est un type d'architecture d'apprentissage en profondeur capable d'apprendre plusieurs t\u00e2ches simultan\u00e9ment, telles que la reconnaissance faciale et la d\u00e9tection de rep\u00e8res faciaux. Cela peut am\u00e9liorer les performances globales du mod\u00e8le et r\u00e9duire la quantit\u00e9 de donn\u00e9es n\u00e9cessaires \u00e0 la formation.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ces derni\u00e8res ann\u00e9es, la technologie de reconnaissance faciale a prolif\u00e9r\u00e9, trouvant une utilisation accrue dans diff\u00e9rents domaines tels que les m\u00e9dias, les r\u00e9seaux sociaux, la surveillance ou encore la s\u00e9curit\u00e9. L&rsquo;apprentissage profond, ou Deep Learning, permet au r\u00e9seau d\u2019apprendre automatiquement \u00e0 partir des donn\u00e9es. L&rsquo;apprentissage profond s&rsquo;est en effet av\u00e9r\u00e9 tr\u00e8s efficace pour reconna\u00eetre les [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":78,"featured_media":192216,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2497],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Reconnaissance faciale : D\u00e9cryptage de son fonctionnement<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"La reconnaissance faciale est actuellement une technologie bas\u00e9e sur le Deep Learning. D\u00e9couvrez un peu plus sur le sujet \u00e0 travers cet article.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/reconnaissance-faciale-tout-savoir\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Reconnaissance faciale : D\u00e9cryptage de son fonctionnement\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/datascientest.com\/reconnaissance-faciale-tout-savoir\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Formation Data Science | DataScientest.com\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-03-07T11:11:06+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2023-11-09T13:53:54+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/reconnaissance-faciale.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1200\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"600\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"J\u00e9r\u00e9my Robert\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"\u00c9crit par\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"J\u00e9r\u00e9my Robert\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Dur\u00e9e de lecture estim\u00e9e\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"12 minutes\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/reconnaissance-faciale-tout-savoir\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/reconnaissance-faciale-tout-savoir\",\"name\":\"Reconnaissance faciale : D\u00e9cryptage de son fonctionnement\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-03-07T11:11:06+00:00\",\"dateModified\":\"2023-11-09T13:53:54+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/#\/schema\/person\/7af2361c48e24e79a8aa2360e6e74925\"},\"description\":\"La reconnaissance faciale est actuellement une technologie bas\u00e9e sur le Deep Learning. D\u00e9couvrez un peu plus sur le sujet \u00e0 travers cet article.\",\"inLanguage\":\"fr-FR\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/datascientest.com\/reconnaissance-faciale-tout-savoir\"]}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/#website\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/\",\"name\":\"Formation Data Science | DataScientest.com\",\"description\":\"Leader de la formation en Data Science\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/datascientest.com\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"fr-FR\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/#\/schema\/person\/7af2361c48e24e79a8aa2360e6e74925\",\"name\":\"J\u00e9r\u00e9my Robert\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"fr-FR\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/jeremyrobert.jpeg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/jeremyrobert.jpeg\",\"caption\":\"J\u00e9r\u00e9my Robert\"},\"description\":\"J\u00e9r\u00e9my Robert est actuellement Directeur p\u00e9dagogique B2B chez DataScientest.com. Avant de rejoindre DataScientest, il a travaill\u00e9 en tant que Consultant Business Intelligence chez DEAPDATA, o\u00f9 il a g\u00e9r\u00e9 des projets dans les domaines de l'assurance, bancaire et industrie. Il a \u00e9galement \u00e9t\u00e9 Co-fondateur et pr\u00e9sident de Tripzer. En tant que consultant ind\u00e9pendant, J\u00e9r\u00e9my a propos\u00e9 des formations sur MicroStrategy pour divers niveaux professionnels. Il est dipl\u00f4m\u00e9 de l'Universit\u00e9 Paris Cit\u00e9 avec un Master MIAGE, combinant comp\u00e9tences en informatique et gestion.\",\"sameAs\":[\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/jeremyrobert1\/\",\"Data Science\"],\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/author\/jeremyrobert\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Reconnaissance faciale : D\u00e9cryptage de son fonctionnement","description":"La reconnaissance faciale est actuellement une technologie bas\u00e9e sur le Deep Learning. D\u00e9couvrez un peu plus sur le sujet \u00e0 travers cet article.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/datascientest.com\/reconnaissance-faciale-tout-savoir","og_locale":"fr_FR","og_type":"article","og_title":"Reconnaissance faciale : D\u00e9cryptage de son fonctionnement","og_url":"https:\/\/datascientest.com\/reconnaissance-faciale-tout-savoir","og_site_name":"Formation Data Science | DataScientest.com","article_published_time":"2023-03-07T11:11:06+00:00","article_modified_time":"2023-11-09T13:53:54+00:00","og_image":[{"width":1200,"height":600,"url":"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/reconnaissance-faciale.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"J\u00e9r\u00e9my Robert","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"\u00c9crit par":"J\u00e9r\u00e9my Robert","Dur\u00e9e de lecture estim\u00e9e":"12 minutes"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/datascientest.com\/reconnaissance-faciale-tout-savoir","url":"https:\/\/datascientest.com\/reconnaissance-faciale-tout-savoir","name":"Reconnaissance faciale : D\u00e9cryptage de son fonctionnement","isPartOf":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/#website"},"datePublished":"2023-03-07T11:11:06+00:00","dateModified":"2023-11-09T13:53:54+00:00","author":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/#\/schema\/person\/7af2361c48e24e79a8aa2360e6e74925"},"description":"La reconnaissance faciale est actuellement une technologie bas\u00e9e sur le Deep Learning. D\u00e9couvrez un peu plus sur le sujet \u00e0 travers cet article.","inLanguage":"fr-FR","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/datascientest.com\/reconnaissance-faciale-tout-savoir"]}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/datascientest.com\/#website","url":"https:\/\/datascientest.com\/","name":"Formation Data Science | DataScientest.com","description":"Leader de la formation en Data Science","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/datascientest.com\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"fr-FR"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/datascientest.com\/#\/schema\/person\/7af2361c48e24e79a8aa2360e6e74925","name":"J\u00e9r\u00e9my Robert","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"fr-FR","@id":"https:\/\/datascientest.com\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/jeremyrobert.jpeg","contentUrl":"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/jeremyrobert.jpeg","caption":"J\u00e9r\u00e9my Robert"},"description":"J\u00e9r\u00e9my Robert est actuellement Directeur p\u00e9dagogique B2B chez DataScientest.com. Avant de rejoindre DataScientest, il a travaill\u00e9 en tant que Consultant Business Intelligence chez DEAPDATA, o\u00f9 il a g\u00e9r\u00e9 des projets dans les domaines de l'assurance, bancaire et industrie. Il a \u00e9galement \u00e9t\u00e9 Co-fondateur et pr\u00e9sident de Tripzer. En tant que consultant ind\u00e9pendant, J\u00e9r\u00e9my a propos\u00e9 des formations sur MicroStrategy pour divers niveaux professionnels. Il est dipl\u00f4m\u00e9 de l'Universit\u00e9 Paris Cit\u00e9 avec un Master MIAGE, combinant comp\u00e9tences en informatique et gestion.","sameAs":["https:\/\/www.linkedin.com\/in\/jeremyrobert1\/","Data Science"],"url":"https:\/\/datascientest.com\/author\/jeremyrobert"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/192212"}],"collection":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/wp-json\/wp\/v2\/users\/78"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=192212"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/datascientest.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/192212\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/wp-json\/wp\/v2\/media\/192216"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=192212"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=192212"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=192212"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}