La reconnaissance faciale s’intègre de plus en plus à notre quotidien, notamment avec les téléphones se déverrouillant en détectant les caractéristiques de notre visage grâce à des programmes d’intelligence artificielle. Dans ce domaine, CaixaBank innove en intégrant la reconnaissance faciale sur ses distributeurs à billets (DAB).
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Retirer de l’argent sans code PIN
L’utilisation de la reconnaissance faciale chez CaixaBank a pour but de remplacer les codes PIN (Personal Identification Numbers) que chacun doit entrer dans le DAB afin de pouvoir retirer de l’argent. Il est toujours possible de choisir son moyen de retrait et les clients ne se retrouvent pas obligés d’utiliser la reconnaissance faciale. Ils peuvent également taper leur code PIN.
Avant même de pouvoir retirer de l’argent sans même utiliser leur code PIN, les clients de la banque doivent s’enregistrer et se laisser photographier afin que leurs caractéristiques faciales soient stockées et puissent être réutilisées en DAB.
Des initiatives intégrant la reconnaissance faciale existent déjà dans le monde, que ce soit dans le but de détecter des fraudes (Ping An, Chine) ou en plus du code PIN renseigner (Macau, China). Toutefois, la banque espagnole serait la première à utiliser la reconnaissance faciale comme seul outil de contrôle entre la banque et son client lors d’un retrait d’argent.
Les premiers DAB à reconnaissance faciale sont déjà actifs dans 20 points de retrait, devraient se répandre petit à petit en Espagne pendant l’année 2019, CaixaBank étant le plus large réseau bancaire d’Espagne.
La reconnaissance faciale, technologie biométrique
CaixaBank était déjà la première banque ayant lancé la reconnaissance faciale pour autoriser les paiements mobiles sur certains appareils mobiles. Cette initiative suit la même lignée puisque toujours développée grâce à la technologie biométrique.
La biométrie faciale
Un capteur, qu’il soit 2D ou 3D, enregistre les caractéristiques faciales et les transforme en données numériques grâce à un algorithme et à de nombreuses comparaisons avec une large base de données.
L’ambition est d’améliorer l’expérience utilisateur et consommateur tout en continuant de garantir la sécurité du client et de ses données. En effet, le visage est analysé via 16 000 points de contrôle comme l’écartement des yeux, les commissures des lèvres, les arêtes du nez, etc.
Cependant, nous avions déjà exprimé, dans un billet précédent, à quel point les algorithmes de reconnaissance faciale pouvaient être biaisés. A cela peut très vite s’ajouter une mauvaise luminosité ou un faible contraste entre le premier plan – le visage de l’utilisateur – et l’arrière-plan, qui peut rapidement mettre les systèmes de reconnaissance faciale en difficulté.
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