Cette étude a été menée par l'Institut national des normes et de la technologie (NIST) depuis le printemps 2020. Après une étude (américaine également) de 2019 expliquait que la reconnaissance faciale commettait beaucoup d'erreurs. Et alors que cet été, les premiers résultats étaient assez catastrophiques, avec des taux d'erreur pouvant atteindre les 99% dans certains cas, ceux-ci se sont fortement améliorés depuis pour aujourd'hui être particulièrement fiables.
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Ces taux d'erreur sont désormais de l'ordre de 0,3% sans masque à environ 5% avec masque. Dans certains cas, le masque peut recouvrir jusqu'aux deux tiers du visage. Au total, l'étude a ainsi soumis 65 algorithmes à plus de 6 millions de photos.
Les conclusions de cette étude placent les performances de ces algorithmes avec masques au même niveau que celles, sans masques, obtenues à la mi-2017.
Les résultats positifs de cette étude sont d'autant plus importants que le masque, qui s'est développé dans le monde entier avec la pandémie de Covid-19, est appelé à rester, au moins pour quelques mois sinon plusieurs années.
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Les outils de reconnaissance faciale ne devraient pas trop être affectés et continuer à être particulièrement fiables.
