Combien de fois vous est-il arrivé d’être surpris de l’apparence d’une personne avec qui vous aviez, jusqu’à votre première rencontre physique, discuté uniquement par communication audio ? Le type de visage que l’on s’imaginait n’a souvent aucun rapport avec la réalité. Mais à présent, il serait possible de se faire rapidement une idée de l’apparence de l’interlocuteur uniquement grâce à sa voix.
Des chercheurs du MIT ont développé “Speech2Face“, une intelligence artificielle qui analyse des courts enregistrements de voix pour reconstituer un visage correspondant, uniquement avec cette information. Bien que les images obtenues soient loin d’être parfaites, de nombreux traits faciaux sont reproduits, donnant des résultats impressionnants pour le peu d’informations fournies à l’IA.
Pour sa création, le groupe de chercheurs explique dans son papier pré-publié la semaine dernière qu’ils ont utilisé ce qu’on appelle un réseau adverse génératif : un algorithme reproduisant des images fortement réalistes par apprentissage automatique, à partir d’un certain type d’échantillon. Ils ont entrainé le système à analyser de nombreux extraits d’enregistrements vocaux afin de faire correspondre le plus de caractéristiques biométriques possibles du propriétaire de la voix, réduisant ainsi le facteur chance pour une meilleure précision.
Cependant, les responsables du projet reconnaissent eux-mêmes les risques de leur invention au niveau de l’intimité et de la discrimination, ce qu’ils expliquent sur leur page GitHub : « Bien qu’il s’agisse d’une enquête purement académique, nous estimons qu’il est important de discuter explicitement dans le document d’un ensemble de considérations éthiques, en raison de la sensibilité potentielle des informations faciales ».
Ils ajoutent également qu’ils vont effectuer de plus amples recherches et investigations sur leur algorithme, afin de s’assurer qu’il puisse représenter la population d’utilisateurs visés.
Néanmoins, cette invention montre une fois de plus les possibles futures implications de l’IA dans des domaines que l’on aurait difficilement imaginé il y a encore quelques années. L’efficacité d’apprentissage d’un tel algorithme n’en est encore qu’à ses balbutiements.
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