Le site de Facezam indique désormais la véritable nature de cette application de reconnaissance faciale. « Facezam est un faux. Pour ceux qui s’inquiètent de l’existence de Facezam, l’application n’a jamais existé et ne sera jamais lancée ».

Une application nommée « Facezam », inspirée par le nom et le fonctionnement de Shazam, faisait parler d’elle depuis quelques jours. Elle promettait de reconnaître le visage d’inconnus pris en photo, de les mettre en lien avec un profil Facebook et donc potentiellement de les reconnaître en à peine dix secondes. Les créateurs de l’appli écrivaient :

« Facezam pourrait être la fin de la société anonyme. Les usagers pourront identifier n’importe qui en quelques secondes, ce qui implique que la vie privée n’existera plus dans l’espace public. »

L’inquiétante promesse s’assortissait d’un discours orwellien sur l’opportunité que présenterait cette technologie sur le plan sécuritaire, pour réduire la criminalité en rendant tout le monde identifiable.

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— FacezamApp (@Facezam)

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Il n’y a jamais eu de telle application. Le projet était l’œuvre d’une agence de marketing, un canular classique qui, sous prétexte de vendre quelque chose, voulait en fait alerter sur ses possibles conséquences. Comme, en 2016, la fausse application Pooper qui appliquait les codes de l’économie collaborative au ramassage de crottes de chien.

« Pour ceux qui s’inquiètent de l’apparition de Facezam, l’application n’a jamais existé et ne sera jamais lancée. Heureusement, les applications servant à reconnaître les visages d’inconnus n’existent pas dans le monde libre. Nous espérons que cela perdurera. »

Facebook a pris le canular assez au sérieux pour faire un communiqué de mise en garde :

« Cette activité enfreint nos conditions et nous sommes en train de prendre contact avec le développeur pour qu’ils mettent leur application aux normes. »

Facebook vérifie les applications qui utilisent sa base de données, de manière à s’assurer qu’elle n’enfreint pas leur politique de protection des usagers. Les applications utilisant les données de Facebook ou qui passent en revue les profils de manière automatisée ne peuvent pas être lancées sans autorisation. Ceux qui lisaient des informations sur cette appli sur les réseaux – et sur certains médias qui se sont fait avoir – étaient, évidemment, inquiets de son impact sur leur vie privée.

Fausses applications, vraies questions

L’agence de « marketing viral » dit bien dans son message que de telles applications « n’existent pas dans le monde libre ». Une façon assez géopolitique de dire qu’elles existent ailleurs, plus précisément en Russie.

FindFace existe depuis début 2016 en Russie. Son système de reconnaissance faciale boosté par le deep learning, une méthode d’apprentissage des machines, arrive à retrouver un profil sur Vkontakte, l’équivalent russe de Facebook, à partir d’une photographie.

La technologie contre laquelle mettait en garde Facebook existe pourtant déjà. Son fonctionnement n’est pas parfait, mais ses dérives potentielles sont déjà connues. L’équivalent russe de 4Chan l’a ainsi détourné pour retrouver en ligne des actrices de films pornographiques et des prostituées.

Dans « le monde libre », Facebook utilise la reconnaissance faciale, pour trouver automatiquement les personnes présentes sur des photos que vous mettez dans son système. Sauf en Europe, où cette fonctionnalité a été interdite dès 2012.

En 2014, NameTag, une application conçue pour les Google Glass, se vantait d’identifier des personnes en un coup d’œil. Après un peu de hype, elle a été successivement rejetée par Facebook puis par Google lui-même. Ce qui ne veut pas dire que Google a abandonné le perfectionnement de ses technologies de reconnaissance faciale. Dès 2012, Google Brain, son projet de deep learning, a été capable de « découvrir » de lui-même la forme du chat. Et ce, sans qu’on lui fournisse d’images taguées « chat ».

Comme l’expliquait dès 2015 le service Pixels du Monde, cette technologie est en constante évolution et ce qu’elle est capable de faire actuellement – reconnaître des objets, des animaux, des visages grâce à des données brutes – n’est qu’une étape temporaire. Il était impensable il y a dix ans qu’une machine puisse reconnaître un animal d’un objet. Dans dix ans, il sera peut-être devenu banal qu’elle puisse interpréter et comprendre une image subtile et complexe.