Meta réintroduit la technologie de reconnaissance faciale pour lutter contre les escroqueries publicitaires sur les célébrités et les hackers de comptes

Meta reintroduces facial recognition technology to combat celebrity scam ads, account hackers

La lutte contre les arnaques par le biais de la technologie de reconnaissance faciale refait surface chez Meta. En ciblant les annonces abusives impliquant des célébrités, la société s’engage à protéger ses utilisateurs. Seront-ils réellement à l’abri de ces arnaques, ou cette initiative soulève-t-elle d’autres préoccupations ?

Meta réintroduit une fonctionnalité controversée sur Facebook : la technologie de reconnaissance faciale. Utilisée cette fois dans la lutte contre les arnaques d’investissement impliquant des célébrités, ce phénomène grandissant sur la plateforme nécessite une intervention.

Les escroqueries se servent souvent de figures publiques pour séduire les utilisateurs avec des publicités menant à des sites trompeurs, une pratique que Meta nomme « celeb-bait », enfreignant ses directives.

« Les célébrités apparaissent dans de nombreux publicités légitimes. Mais parce que les annonces de celeb-bait sont souvent conçues pour paraître authentiques, elles ne sont pas toujours faciles à détecter, » a déclaré Meta dans un post.

Pour lutter contre ces méthodes, Meta va inscrire environ 50 000 figures publiques dans un essai utilisant cette technologie pour comparer les visages dans les annonces avec les photos de profil des célébrités sur Facebook et Instagram. Si le système confirme un match et que l’annonce est reconnue comme une arnaque, elle sera bloquée.

« Ce processus se déroule en temps réel et est plus rapide et plus précis que les évaluations humaines manuelles, ce qui nous permet d’appliquer nos politiques de manière plus efficace et de protéger les utilisateurs de nos applications contre les arnaques, » a ajouté David Agranovich, directeur de la disruption globale des menaces chez Meta.

La réutilisation de la technologie de reconnaissance faciale soulève toujours des controverses concernant la vie privée. Meta a indiqué que toutes les célébrités inscrites sur Facebook ou Instagram seraient informées de leur participation et pouvaient choisir de ne pas participer.

La société a également précisé qu’elle supprimerait toute donnée faciale générée par ces comparaisons uniques, que le système trouve un match ou non, et qu’elle n’utilise ces données à aucune autre fin.

Des tests préliminaires ont montré des résultats prometteurs en matière de rapidité et d’efficacité dans la détection des scams utilisant le celeb-bait, selon Meta. L’essai sera déployé mondialement à partir de décembre, bien que certaines grandes régions, comme la Grande-Bretagne, l’Union européenne, la Corée du Sud, et les États du Texas et de l’Illinois, n’aient pas approuvé l’utilisation de cette technologie.

Avant cela, Facebook avait déjà utilisé la reconnaissance faciale pour analyser le contenu téléchargé par les utilisateurs afin d’offrir des fonctionnalités supplémentaires, comme lorsqu’ils apparaissaient sur des photos ou vidéos sans être tagués.

En 2021, face à une surveillance accrue des gouvernements et des défenseurs de la vie privée, Facebook avait annoncé qu’elle désactiverait ses fonctionnalités de reconnaissance faciale et supprimerait les données faciales de plus de 1 milliard d’utilisateurs, suite à des poursuites collectives concernant l’utilisation abusive de cette technologie au Texas et en Illinois.

En juin, le milliardaire australien Andrew Forrest a obtenu le droit de poursuivre Meta pour des annonces d’investissement et crypto-monnaies frauduleuses apparaissant sur Facebook en utilisant son image. La société fait également face à une action en justice de la part de la Commission australienne de la consommation et de la concurrence.

Meta a aussi annoncé qu’elle teste la technologie de reconnaissance faciale pour permettre aux utilisateurs de Facebook et Instagram de récupérer l’accès à leurs comptes après qu’ils aient été piratés ou verrouillés en raison d’un mot de passe oublié.

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