La technologie de l’IA exagère les biais dans la perception de l’âge du visage plus que les humains

L’intelligence artificielle est l’avenir. En fait, il est déjà là. L’une des dernières avancées consiste à l’utiliser pour estimer automatiquement l’âge en fonction du visage d’une personne, une technologie utilisée pour déterminer qui peut entrer dans un bar ou potentiellement afficher du contenu en ligne soumis à une limite d’âge.

Mais y a-t-il des biais dans le traitement de l’IA ? Des chercheurs de l’Université Western et de l’Université Ben Gourion du Néguev (Israël) ont testé un large échantillon des principales technologies d’IA disponibles aujourd’hui et ont découvert non seulement qu’elles reproduisaient les biais humains dans la reconnaissance de l’âge du visage, mais qu’elles exagéraient ces biais.

Les conclusions ont été publiées dans Rapports scientifiques.

Les estimations de l’âge d’une personne à partir de son apparence faciale souffrent de plusieurs biais et inexactitudes humains bien connus. Des études antérieures de cette équipe de recherche internationale ont prouvé que les individus ont tendance à surestimer l’âge des personnes avec des visages souriants par rapport à celles avec des expressions neutres, et la précision de nos estimations diminue pour les visages plus âgés.

« L’intérêt croissant pour l’estimation de l’âge à l’aide de la technologie soulève la question de savoir comment l’IA se compare aux performances humaines et si elle souffre des mêmes biais », a déclaré l’auteur principal Melvyn A. Goodale, du Western Institute for Neuroscience. « Nos résultats ont montré que l’IA est encore moins précise et plus biaisée que les observateurs humains lorsqu’elle juge l’âge d’une personne, même si le schéma global d’erreurs et de biais est similaire. »

Dans l’étude, l’IA a surestimé l’âge des visages souriants encore plus que les observateurs humains et a montré une diminution plus nette de la précision pour les visages des adultes plus âgés par rapport aux visages des groupes d’âge plus jeunes, pour les visages souriants par rapport aux visages neutres et pour les femmes par rapport aux visages masculins. .

« Ces résultats suggèrent que les estimations de l’âge à partir des visages sont largement motivées par des indices visuels, plutôt que par des idées préconçues de haut niveau », a déclaré l’auteur principal Tzvi Ganel, Ben-Gurion, département des sciences cognitives et cérébrales. « Le modèle d’erreurs et de biais que nous avons observé pourrait fournir des informations pour la conception d’une technologie d’IA plus efficace pour l’estimation de l’âge à partir des visages. »

Les données sur les performances de l’IA ont été collectées de 2020 à 2022, à l’aide d’un ensemble représentatif de 21 plates-formes d’estimation de l’âge de l’IA commerciales et non commerciales actuelles. Les performances de l’IA ont été comparées aux performances de 30 étudiants de premier cycle de Ben Gourion.

« L’IA avait tendance à exagérer l’effet vieillissant du sourire sur les visages des jeunes adultes, estimant incorrectement leur âge jusqu’à deux ans et demi. Fait intéressant, alors que chez les observateurs humains, l’effet vieillissant du sourire est absent pour les adultes d’âge moyen. visages féminins, il était présent dans les systèmes d’IA », a déclaré Carmel Sofer, Ben Gourion, département des sciences cognitives et du cerveau.

Sur la base des découvertes actuelles, les chercheurs ne peuvent que spéculer sur la raison pour laquelle ces biais se produisent, peut-être à cause des séries de photos utilisées pour former l’IA ou peut-être à cause d’un phénomène statistique appelé régression vers la moyenne.

En d’autres termes, en cas de doute, une IA (comme un observateur humain), pourrait opter pour une estimation de l’âge plus proche de la moyenne de l’ensemble des visages rencontrés, conduisant à une surestimation de l’âge des jeunes et à une sous-estimation de la âges des personnes âgées.