IBM annonce qu'il ne vendra plus d'outils de reconnaissance faciale, sur fond de tensions raciales aux États-Unis

Ibm et t-systems s'associent dans les services "mainframes"

"Nous pensons que c'est le moment d'ouvrir un dialogue national sur les technologies de reconnaissance faciale pour déterminer si elles doivent être utilisées, et comment, par les forces de l'ordre", a déclaré Arvind Krishna, le chef exécutif d'IBM, dans une lettre adressée aux membres du Congrès américain, tandis que les manifestations contre les violences policières sur fond de tensions raciales se succèdent dans le pays.

Publié le 09-06-2020 par AFP

IBM a annoncé lundi son intention de cesser la vente de logiciels de reconnaissance faciale à des fins générales alors que les manifestations contre le racisme et les violences policières se succèdent aux États-Unis depuis deux semaines.

Le géant informatique américain à déclaré être fermement opposé "à l'utilisation de toute technologie à des fins de surveillance de masse, de profilage racial, de violations des droits et libertés humaines de base ou encore tout objectif contraire à nos valeurs", dans une lettre adressée aux membres du Congrès par le chef exécutif d'IBM, Arvind Krishna.

"Nous pensons que c'est le moment d'ouvrir un dialogue national sur les technologies de reconnaissance faciale pour déterminer si elles doivent être utilisées, et comment, par les forces de l'ordre", a-t-il déclaré.

La reconnaissance faciale est fondée sur des technologies d'intelligence artificielle (IA).

Elle peut servir à authentifier les utilisateurs d'un service (smartphone, système de paiement...) mais aussi à identifier des personnes au sein d'un groupe d'individus présents physiquement ou dans une base de données photos, par exemple.

La reconnaissance faciale "peut aider la police à protéger les communautés mais ne doit pas promouvoir les discriminations ou l'injustice raciale", détaille Arvind Krishna. "Les fournisseurs et les clients utilisateurs d'intelligence artificielle partagent la responsabilité de s'assurer que l'IA n'est pas biaisée, particulièrement quand il s'agit d'appliq

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