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Les appareils photo qui promettent de prendre toutes vos photos peuvent être un outil utile, ou ils peuvent modifier nos souvenirs d'une manière dont nous ne nous en rendons pas encore compte.
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Depuis l'arrivée des appareils photo numériques et des smartphones, nous prenons plus de photos que nous ne pouvons facilement en gérer, mais souvent nous n'avons toujours pas de photos de moments dont nous voulons nous souvenir, soit parce que nous sommes occupés à les apprécier - soit parce que certaines personnes ont tendance à prendre les photos plutôt que d'y être. C'est ce que les lifecams promettent de prendre en charge.
L'intérêt d'avoir un appareil photo qui prend des photos pour vous n'est pas de remplacer le genre d'images soigneusement composées où vous réfléchissez sérieusement à la photo que vous voulez prendre. Il s'agit plutôt de capturer des moments de votre vie et de vous laisser libre d'en profiter sans penser à sortir l'appareil photo. Si vous voulez documenter votre vie en détail pour vous aider à vous en souvenir à l'avenir (peut-être lorsque votre mémoire n'est plus aussi bonne qu'elle l'était autrefois), ou si vous êtes toujours la personne qui prend les photos et jamais la personne qui se fait prendre en photo, l'idée peut sembler attrayante.
Il y a des problèmes potentiels de confidentialité liés au fait d’avoir un appareil toujours allumé qui prend des photos sans avertissement, ainsi que des questions d’étiquette concernant la question de savoir si vous avertissez les visiteurs et leur donnez la possibilité de ne pas être sur une caméra candide. Ce sont des problèmes similaires aux problèmes avec les lunettes intelligentes déguisées en lunettes de soleil ordinaires, qui mettent beaucoup de gens mal à l'aise - et les nombreuses photos et vidéos de, disons, des fêtes « fromage et vin » que nous avons tous examinées ces dernières semaines soulignent les raisons pour lesquelles avoir des photos automatiquement prises lorsque quelqu'un fait quelque chose d'intéressant n'est pas toujours une bonne chose.
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Et qu'en est-il de la récupération d'une photo que vous ne saviez pas que vous aviez parce que vous ne l'avez pas prise ? Tous vos amis (et les régulateurs de données du monde entier) seront-ils à l'aise non seulement avec la reconnaissance faciale, mais aussi avec les autres activités d'exploration de données que vous devriez faire pour pouvoir afficher une photo de tante Beryl assise à votre table de cuisine un après-midi d'été au cours des 10 dernières années ?
Voulez-vous que l’appareil photo connaisse le temps qu’il fait à l’extérieur grâce à un flux de votre station météo intelligente, qu’il soit capable de renifler les téléphones connectés au Wi-Fi de votre maison ou de goûter à l’air de la cuisine (parce que l’odorat est l’un des sens les plus évocateurs, vous vous souvenez peut-être que vous prépariez des biscuits plus facilement que l’année que c’était) ? Que diriez-vous de retrouver quelqu'un dont vous ne vous souvenez pas du nom ?
La question de savoir ce qui rend une photo intéressante est également un peu délicate, car pour être utiles, ces caméras de vie ont besoin d’un logiciel suffisamment bon pour choisir les images intéressantes parmi les centaines de clichés ratés de personnes se détournant, clignant des yeux ou restant assises. Pensez à ne jamais être sûr de ne pas être en mesure de trouver une photo d'une journée mémorable parce que vous n'avez pas les bons termes de recherche ou parce que l'IA n'a rien détecté qui vaille la peine d'être pris en photo.
Le terme technique pour « intéressant » est la saillance, et les algorithmes de saillance ont un biais que nous commençons à peine à examiner. Lorsque vous regardez une image, vous ne regardez pas l'ensemble de l'image en même temps : votre œil se dirige vers ce que votre cerveau considère comme le plus intéressant. Google utilise cela comme base de son nouveau format d'image, où la partie de l'image qu'un modèle d'apprentissage automatique prédit est la plus intéressante est téléchargée en premier : la fleur plutôt que les feuilles qui l'entourent, les yeux et la bouche plutôt que le mur derrière la tête de quelqu'un.
Les modèles d'apprentissage automatique de Google apprennent ce que nous regardons sur les images, mais ce regard peut être biaisé.
Les modèles de saillance qui décident quelle partie de l’image télécharger en premier ou comment recadrer automatiquement une image sans perdre d’impact visuel - ou quelles photos prendre en premier lieu - dirigent votre regard et réagissent à ce que les gens regardent en premier. Comme beaucoup d'entre nous l'ont remarqué lors d'innombrables réunions vidéo au cours des 18 derniers mois, nous avons tendance à regarder d'abord les visages des autres, mais si vous voyez une photo de quelqu'un qui regarde quelque chose, vous regarderez ce qu'il regarde.
Et comme de nombreux modèles d’apprentissage automatique entraînés en regardant simplement ce que les gens disent et font, les modèles de saillance encodent tous les biais de ces personnes, appliqués automatiquement, à grande échelle. Lorsque Twitter a invité des chercheurs à voir s'il y avait un biais dans son algorithme de recadrage d'image basé sur la saillance, il a trouvé tellement de problèmes que - au lieu d'essayer de redessiner l'algorithme - il se débarrasse simplement du recadrage automatique. La recherche qui a remporté le bug bounty montre que l’algorithme pense que les visages féminins jeunes, minces, jolis, blancs et féminins comptent le plus. Rendez la peau d'une personne plus claire et plus lisse, rendez son visage plus mince, plus jeune, plus féminin et généralement plus attrayant de manière conventionnelle et l'algorithme recadrera la photo pour la mettre en valeur. Il a tendance à couper les personnes aux cheveux blancs, ainsi que les personnes en fauteuil roulant.
Cela signifie que si nous utilisons des appareils photo intelligents pour capturer des photos de ce qui compte dans nos vies, nous devons nous assurer qu'il n'est pas entraîné à ignorer les grands-parents, les amis en fauteuil roulant ou tout ce qui ne correspond pas à qui et à ce que nous lui avons accidentellement appris à regarder et à valoriser, car nous ne nous en rendons peut-être pas compte avant de regarder ces photos. des mois ou des années - ou des décennies - plus tard.