Un algorithme d’intelligence artificielle est parvenu à déterminer l’homosexualité d’utilisateurs d’un site de rencontre à partir de simples photos avec une précision de 91%. Cette expérience menée par l’Université de Stanford soulève d’importantes questions éthiques.
L’étude menée par la Stanford University révèle que les machines sont bien plus douées que les humains pour déterminer la sexualité d’une personne. Un algorithme d’intelligence artificielle est capable de distinguer un homme homosexuel d’un homme hétérosexuel avec une précision de 81%. Ce taux de précision tombe à 74% pour les femmes. L’expérience soulève des questions sur les origines biologiques de l’orientation sexuelle, sur l’éthique des technologies de détection faciale, et sur le potentiel d’un tel logiciel à violer l’intimité des individus ou à être détourné à des fins homophobes.
Homosexualité : les personnes ont des caractéristiques faciales différentes selon leur orientation
L’expérience a été menée à partir de 35 000 portraits d’hommes et de femmes publiés sur un site de rencontre américain. Pour les analyser, les chercheurs Michal Kosinski and Yilun Wang ont utilisé un réseau neuronal capable d’apprendre à analyser des visuels à partir d’un large ensemble de données. Cette IA a permis de déterminer que les hommes et les femmes homosexuels ont généralement des particularités faciales et des expressions atypiques.
Concrètement, les hommes homosexuels ont souvent l’air plus féminins, et vice versa. L’étude démontre aussi que les hommes homosexuels ont des mâchoires plus fines, des nez plus longs, et des fronts plus larges que les hétérosexuels. Les femmes homosexuelles semblent quant à elles avoir des mâchoires plus larges et des fronts plus petits que les femmes hétérosexuelles.
Homosexualité : avec 5 photos, la précision de l’IA monte à 91%
Soumis à la même expérience, les humains se sont montrés beaucoup moins perspicaces que les machines. Leur précision s’élève à 61% en ce qui concerne la détection de l’homosexualité masculine, et 54% pour l’homosexualité féminine.
De plus, en analysant 5 photos d’une même personne, l’intelligence artificielle atteint une précision de 91% pour les hommes, et 83% pour les femmes. En somme, les visages comportent nettement plus d’informations sur l’orientation sexuelle que ce qui peut être perçu et interprété par le cerveau humain.
Homosexualité : l’expérience confirme que l’orientation sexuelle est déterminée avant la naissance
L’étude apporte donc un soutien massif aux théories selon lesquelles l’orientation sexuelle est liée à l’exposition à certaines hormones avant la naissance. Cela signifie que les personnes naissent homosexuelles ou hétérosexuelles.
Le taux de précision inférieur concernant l’homosexualité féminine laisse également penser que l’orientation sexuelle féminine est plus fluide que celle des hommes. Les résultats de cette expérience restent à prendre avec des pincettes, car aucune personne de couleur n’a été intégrée à l’étude, et la bisexualité ou la trans-sexualité n’ont pas été prises en compte.
Homosexualité : l’étude soulève des inquiétudes sur l’intelligence artificielle
Quoi qu’il en soit, cette étude est alarmante quant à l’intelligence artificielle. Des milliards de portraits de personnes sont stockés sur les réseaux sociaux et dans les bases de données des gouvernements, et ces données publiques pourraient être utilisées secrètement pour déterminer l’orientation sexuelle des citoyens sans leur consentement. On imagine facilement certains gouvernements user de cette technologie pour classer les individus en fonction de leurs sexualités. Un tel algorithme pourrait être facilement détourné à des fins malveillantes.
Les auteurs de l’étude précisent que l’intelligence artificielle peut aussi être utilisée pour explorer les liens entre les caractéristiques faciales et l’orientation politique, les conditions psychologiques ou la personnalité. Une telle expérience n’est pas sans rappeler des films de science-fiction comme Minority Report, dans lequel les personnes peuvent être arrêtées en se basant sur la prédiction qu’elles commettront un crime.
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