Évaluation de l'Équité des Systèmes Biométriques
Résumé
Les systèmes de reconnaissance biométrique basés sur l’apprentissage automatique sont largement déployés pour authentifier ou identifier des individus. Toutefois, ces systèmes peuvent présenter des variations de performance selon les profils d’utilisateurs ou les conditions d’usage, soulevant des enjeux d’équité. Plusieurs travaux ont proposé des métriques pour mesurer ces biais, mais leur complexité d'interprétation limite souvent leur adoption en pratique. Dans cet article, nous proposons une méthodologie expérimentale permettant d’analyser la sensibilité de ces métriques face à différents biais démographiques, ainsi qu’un nouvel indice de mesure, plus simple et opérationnel. Les résultats obtenus sur trois bases de données faciales et trois modèles de reconnaissance faciale démontrent la pertinence et la facilité d’utilisation de l’approche proposée.
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