Le rôle de la vision artificielle dans la vérification de l'identité par l'IA

Abirami Vina

5 minutes de lecture

18 décembre 2024

Découvrez comment l'IA et la vision par ordinateur modifient la vérification de l'identité numérique en ligne et la vérification e-KYC en renforçant la sécurité dans tous les secteurs.

Grâce aux progrès de l'intelligence artificielle (IA), la vérification de votre identité en ligne n'a jamais été aussi facile et sécurisée. Nous vivons à une époque où une technologie de pointe vous permet de déverrouiller votre compte bancaire, d'accéder à des services ou de vérifier des transactions à l'aide d'un simple balayage de votre visage.

Par conséquent, la vérification de l'identité numérique est largement adoptée dans tous les secteurs d'activité. La vérification de l'identité par l'IA aide les entreprises à renforcer la sécurité, à prévenir la fraude et à offrir une expérience client plus fluide et plus fiable. Compte tenu de ces avantages, le marché mondial de la vérification d'identité numérique devrait atteindre 38,8 milliards de dollars d'ici 2032.

En particulier, la vision artificielle, une branche de l'IA qui permet aux machines de traiter des données visuelles, contribue à rendre la vérification de l'identité plus rapide et plus précise. Les outils basés sur la vision artificielle peuvent contribuer à assurer la conformité avec les processus de connaissance du client (KYC) et les réglementations relatives à la lutte contre le blanchiment d'argent (AML). Ces outils constituent également un moyen fiable d'instaurer un climat de confiance dans les relations commerciales à distance, en aidant les entreprises à fournir des services et à effectuer des transactions en toute sécurité pour leurs clients dans le monde entier.

Dans cet article, nous verrons comment l'IA et la vision par ordinateur améliorent la vérification de l'identité numérique. Nous examinerons également quelques cas d'utilisation de la vérification d'identité par l'IA. Commençons par le commencement !

Comprendre la vérification d'identité par vision

La vérification d'identité par vision s'appuie sur la vision par ordinateur pour analyser les images et les vidéos afin de confirmer l'identité d'une personne. Elle fonctionne en formant des modèles sur des données telles que des selfies, des pièces d'identité scannées et des vidéos de comportement (qui capturent de petits mouvements pour s'assurer que la personne est bien réelle et qu'il ne s'agit pas d'une image statique). Les techniques de vision par ordinateur telles que la reconnaissance faciale et la reconnaissance optique de caractères (OCR) sont au cœur de ce processus. 

Par exemple, des modèles de détection d'objets comme Ultralytics YOLO11 peuvent être utilisés pour détecter le visage d'une personne dans une image. Des algorithmes d'IA conçus pour l'identification faciale peuvent ensuite être utilisés pour analyser des caractéristiques clés, comme la forme des yeux ou du nez, afin de créer une "empreinte digitale" unique pour ce visage. Cette empreinte numérique est comparée aux enregistrements stockés pour vérifier si la personne correspond à l'identité déclarée.

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Fig. 1. Utilisation de la reconnaissance faciale pour vérifier l'identité d'une personne.

De même, la reconnaissance optique de caractères (OCR) joue un rôle important dans la simplification du processus, en particulier pour les contrôles KYC. Elle permet de lire le texte d'une image, comme celle d'un permis de conduire ou d'un passeport, et de le transformer en données compréhensibles par un ordinateur. Par exemple, l'OCR peut extraire des détails tels que le nom, la date de naissance ou le numéro d'identification et les recouper avec des bases de données officielles, comme le registre national des conducteurs aux États-Unis. 

Voici comment cela fonctionne :

  • Capture de documents: Le système capture l'image d'un document, tel qu'un passeport ou un permis de conduire, à l'aide d'un scanner ou d'une caméra de vision par ordinateur.
  • Reconnaissance de texte: L'OCR identifie et extrait du document les champs de texte clés tels que les noms, les dates de naissance et les numéros d'identification.
  • Formatage des données: Le texte extrait est converti dans un format structuré que les ordinateurs peuvent traiter.
  • Validation: Les données extraites sont comparées à des bases de données ou à des enregistrements fiables afin de vérifier leur exactitude et leur authenticité.
  • Détection des fraudes: Des algorithmes avancés vérifient les incohérences ou les signes de falsification, garantissant ainsi la légitimité du document.

En combinant la reconnaissance faciale, l'OCR et l'IA avancée, les solutions Vision AI peuvent rendre la vérification d'identité plus rapide, plus fiable et plus facile pour toutes les personnes concernées.

L'utilisation de l'IA dans le KYC : Transformer la vérification numérique de l'identité

Maintenant que nous avons exploré la manière dont la vision par ordinateur peut être utilisée dans la vérification de l'identité numérique, examinons de plus près certaines de ses applications clés.

Améliorer les processus KYC des banques grâce aux innovations fintech

La vision par ordinateur dans la finance englobe de nombreuses applications, en particulier dans des domaines tels que la banque. L'une des applications les plus intéressantes est l'amélioration de l'expérience des clients dans les agences. Les modèles basés sur la vision, tels que ceux qui prennent en charge les modèles de détection d'objets comme Ultralytics YOLO11, peuvent détecter l'entrée des personnes dans le bâtiment, ce qui permet de contrôler le trafic piétonnier et de gérer les ressources. Parallèlement, les systèmes de reconnaissance faciale peuvent extraire les traits du visage pour identifier les clients. Combinées à l'analyse de l'IA, ces technologies permettent aux banques de prédire la raison de la visite d'un client, aidant ainsi les agences à fournir un service plus personnalisé et plus efficace.

Au-delà de l'amélioration de l'expérience client, la vision par ordinateur joue également un rôle essentiel dans l'amélioration de la sécurité et la lutte contre la fraude. La fraude à l'identité ayant touché 95 % des entreprises ces dernières années, des outils tels que la reconnaissance faciale et les contrôles biométriques contribuent à renforcer la sécurité et à prévenir la fraude. Par exemple, CaixaBank utilise la reconnaissance faciale dans ses distributeurs automatiques de billets pour détecter les accès non autorisés. Cela permet aux clients de retirer de l'argent rapidement et en toute sécurité, tout en améliorant la commodité.

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Fig. 2. Le distributeur automatique de billets de la CaixaBank est doté d'une technologie de reconnaissance faciale.

Vérification de l'identité numérique dans les procédures de voyage et d'immigration

Saviez-vous que près de la moitié des adultes américains (âgés de 18 à 25 ans) ont déclaré connaître quelqu'un qui a réussi à utiliser une fausse carte d'identité ? De telles statistiques montrent la nécessité d'améliorer les mesures de sécurité, en particulier dans l'ère numérique d'aujourd'hui. Avec le recours croissant aux outils numériques pour gérer les déplacements transfrontaliers et les migrations, les applications de l'IA et de la vision par ordinateur sont devenues de plus en plus pertinentes.

En fait, les gouvernements collectent et utilisent de grandes quantités de données pour améliorer les systèmes de migration et de voyage, ce qui conduit indirectement à des investissements plus importants dans l'automatisation alimentée par l'IA. Cette expansion de l'automatisation touche presque tous les aspects de la gestion des migrations, de la rationalisation du traitement des visas au renforcement des protocoles de sécurité.

Un bon exemple de l'IA dans les aéroports est l'utilisation de la technologie de reconnaissance faciale pour identifier les passagers. Ces systèmes peuvent également être intégrés à d'autres technologies d'IA afin de s'assurer que seuls les passagers vérifiés montent à bord de leur vol désigné, ce qui renforce encore la sécurité. 

La technologie OCR est un autre outil clé utilisé dans des cas tels que la vérification des passeports et le traitement des bagages. Les systèmes OCR peuvent lire automatiquement le contenu des passeports ou des étiquettes de bagages pour déterminer leur destination. Ces technologies améliorent l'efficacité de la manutention des bagages et réduisent le risque de perte de bagages.

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Fig. 3. Exemple d'utilisation de la reconnaissance optique de caractères basée sur la vision par ordinateur pour la vérification des passeports.

Protéger les services de commerce électronique grâce à la vérification de l'identité par l'IA

De nombreuses plateformes de commerce électronique, telles que Shopify, interdisent aux utilisateurs de créer des boutiques en ligne à l'aide de leurs services en fonction de leur âge. Selon certains rapports, un internaute sur trois a moins de 18 ans. Il est donc important de procéder à une vérification précise de l'âge afin de répondre aux exigences légales et de protéger les mineurs contre l'accès à des services destinés aux adultes. Une question intéressante qui se pose à ce sujet est de savoir comment les plateformes de commerce électronique vérifient l'âge des utilisateurs avec précision.

La vision par ordinateur et la reconnaissance faciale sont d'excellents outils pour vérifier l'âge d'une personne en ligne. Un modèle de vision par ordinateur, entraîné sur des ensembles de données d'images de personnes de tous âges, peut extraire des modèles et des caractéristiques faciales pour estimer l'âge de l'utilisateur.

Outre la vérification de l'âge, les plateformes peuvent également utiliser Vision AI pour prévenir la fraude et garantir la sécurité des transactions en ligne. Les documents fournis par l'utilisateur peuvent être analysés en temps réel, ce qui permet de vérifier leur authenticité et de détecter les risques potentiels. Le processus comprend généralement la numérisation du document, son passage par un système de traitement d'images pour des opérations telles que la classification, la transcription et la détection des fraudes, et le stockage sécurisé des résultats de la vérification dans une base de données.

L'application de covoiturage Uber en est un exemple intéressant. Uber utilise la vision artificielle pour la vérification des identités en scannant les pièces d'identité des utilisateurs au cours de la procédure d'inscription ou lorsqu'ils demandent un trajet pour la première fois. Cela permet d'assurer la sécurité des usagers et des chauffeurs tout en rationalisant le processus d'embarquement.

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Fig 4. Système de vérification d'identité d'Uber.

Avantages et inconvénients de la vision par ordinateur dans la vérification de l'identité numérique 

Nous avons exploré plusieurs façons dont l'IA et la vision par ordinateur sont utilisées dans la vérification de l'identité numérique. Examinons à présent quelques-uns des principaux avantages offerts par ces technologies dans différents secteurs d'activité :

  • Élimination de la saisie manuelle des données : Les logiciels KYC électroniques utilisant la technologie OCR éliminent la saisie manuelle des données, ce qui permet aux employés de se concentrer sur d'autres tâches.
  • Rentabilité : L'automatisation de la vérification de l'identité réduit la dépendance à l'égard des contrôles manuels, ce qui permet de réduire les coûts de main-d'œuvre et les dépenses opérationnelles.
  • Accessibilité mondiale : Ces technologies prennent en charge un large éventail de documents et de langues, ce qui permet aux entreprises de répondre aux besoins des clients internationaux. 

Toutefois, la mise en œuvre de systèmes de vision par ordinateur pour la vérification de l'identité numérique présente également certaines limites qu'il est important de garder à l'esprit :

  • Limites techniques : Un mauvais éclairage, des images de mauvaise qualité ou des angles de vue différents peuvent affecter la précision des systèmes de vision par ordinateur, entraînant des faux négatifs ou des erreurs dans la vérification de l'identité.
  • L'usurpation d'identité et les attaques adverses : Bien que les technologies de vision par ordinateur disposent d'un système de détection de l'état de conservation, elles restent vulnérables aux techniques d'usurpation (par exemple, les deepfakes ou les photos de haute qualité), à moins qu'elles ne soient associées à des couches de sécurité supplémentaires.
  • Rester à jour avec les réglementations : Les réglementations en matière de connaissance du client et de lutte contre le blanchiment d'argent sont bien définies par les régulateurs nationaux. Cependant, ces réglementations sont largement neutres sur le plan technologique. Les entreprises Fintech, comme les banques, doivent en être conscientes et être prêtes à justifier les technologies d'IA qu'elles utilisent.

L'équilibre entre l'innovation et l'aspect pratique

La vision par ordinateur est en train de remodeler la vérification de l'identité numérique en la rendant plus rapide, plus précise et plus sûre. Elle joue un rôle crucial dans divers secteurs, qu'il s'agisse d'améliorer la sécurité et la commodité des services bancaires, de rationaliser les procédures d'immigration ou de garantir la sécurité des transactions en ligne dans le cadre du commerce électronique. 

Malgré ses nombreux avantages, tels que la réduction des erreurs humaines et l'amélioration de l'expérience client, certains problèmes subsistent. Il s'agit notamment des problèmes liés aux images de mauvaise qualité, aux angles de vue variables et aux risques d'usurpation d'identité. Toutefois, des innovations telles que la détection de la vivacité permettent de remédier à ces limitations. 

Alors que la demande d'une vérification efficace et fiable de l'identité numérique ne cesse de croître, la vision par ordinateur devient un outil essentiel pour prévenir la fraude, renforcer la conformité et favoriser la confiance à l'ère numérique.

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