La technologie de reconnaissance faciale, à la fois commercialisée et redoutée comme une façon d'accroître exponentiellement les capacités de surveillance, sera peut-être un jour primordiale pour la production de la viande de porc.
Selon un reportage du New York Times, de grandes entreprises technologiques chinoises comme Alibaba et JD.com seraient en train de développer des outils d'intelligence artificielle reposant sur la reconnaissance faciale, dans le but de détecter des maladies et surveiller individuellement des cochons. La Chine espère que cette technologie va rendre les grandes exploitations agricoles plus gérables, permettant une consolidation du secteur et la fermeture de structures plus petites. Le gouvernement prétend que cette mesure réduirait le taux de pollution.
Agriculture de précision
La reconnaissance faciale des cochons serait précieuse pour l'élevage de précision, un type d'élevage répandu en Europe et en Chine, qui utilise des technologies de traçage pour une efficacité maximale. L'élevage de précision implique typiquement la distribution de la nourriture par portions à chaque animal en fonction de son âge et de son poids, pour préserver les ressources. Le développement des animaux est aussi constamment mesuré, et ils sont surveillés en permanence pour détecter toute maladie. L'agriculture peut appliquer ces techniques à n'importe quel animal, qu'il s'agisse de cochons, de poulets, de vaches ou de moutons.
D'habitude, on percent les oreilles des cochons avec des boucles d'identification par radiofréquences pour pouvoir les tracer, bien que cette pratique a été critiquée car cruelle et chronophage. Utiliser plutôt la reconnaissance faciale pour tracer les animaux pourrait être une solution plus humaine, et pourrait même aider à détecter les maladies et la détresse.
Imaginer que le dispositif puisse être utilisé au jour le jour sur une exploitation agricole est cependant contestable. Mark Hansen, chercheur associé principal au Laboratoire de robotique de Bristol, est l'un des seuls universitaires à avoir mené des études explorant les façons d'adapter spécifiquement cette technologie aux cochons. Dans un article publié en juin, Hansen rapporte que lui et son équipe de recherche ont pu former un modèle pouvant identifier dix cochons individuels dans une série de 1.553 images avec une précision de 96,7%. Pas trop mal.
Les membres de l'équipe de recherche d'Hansen ont d'abord collecté les images des têtes des cochons en positionnant des caméras à détection de mouvement derrière un distributeur d'eau. Quand un cochon s'approchait pour boire, la caméra prenait une photo de sa tête. Des algorithmes de deep learning scannaient ensuite les images et peaufinaient les caractéristiques distinctives, en particulier le museau, les rides, les yeux et les marquages qui apparaissaient sur le dessus de la tête.
#Reconnaistonporc
Les systèmes de reconnaissance faciale pour les cochons ne sont pas si différents de ceux utilisés pour les êtres humains. En fait, l'étude d'Hansen a trouvé qu'un système formé uniquement avec des visages humains arrivait à distinguer les dix cochons avec un taux de réussite de 91%. «Ceci indique que la plupart des caractéristiques que le réseau a apprises dans le but de différencier les visages humains sont aussi utiles pour différencier les visages des cochons, dit l'étude, [et] indique qu'un réseau formé pour les visages d'une espèce pourrait être transférable vers une autre espèce.»
Il devrait alors être possible de modifier les modèles de reconnaissance faciale conçus pour les êtres humains pour les utiliser pour d'autres mammifères. En faisant cela, on pourrait régler certaines lacunes des algorithmes pour les cochons, qui luttent souvent avec les variations d'expression et de luminosité.
L'étude d'Hansen note que les exploitations agricoles sont des configurations «sans contraintes», dans lesquelles la lumière du soleil et la boue ne sont pas aussi contrôlées qu'elles le seraient dans une configuration de labo. Les algorithmes de reconnaissance formés sur les êtres humains sont plus habiles à l'adaptation aux différents facteurs de contexte qui pourraient affecter leur précision. Cette même adaptabilité devrait être prise en considération lors de la reconfiguration d'un algorithme de visages humains pour l'utiliser sur des cochons.
Cependant, les cochons ont un nombre important de caractéristiques qui pourront poser des problèmes aux algorithmes de reconnaissance faciale. Ils vieillissent visiblement plus vite que les êtres humains, ce qui compliquera pour un système de reconnaissance faciale leur traçage tout au long de leur croissance.
Les modèles de reconnaissance tendent à avoir une baisse de précision nette quand ils utilisent des images d'une même personne prises avec plus de sept ans d'écart. Les cochons arrivent à maturité à environ 6 mois, moment auquel ils sont abattus. Ils s'attaquent entre eux de temps en temps, ce qui peut entraîner des blessures au niveau de la tête, comme un bout d'oreille manquant. Et, en ce qui concerne la recherche publique, il n'est pas sûr que les algorithmes de reconnaissance puissent s'adapter aux différentes espèces de cochons.
Mais il y a un plus gros problème. «Je pense que la technologie est au point au niveau des algorithmes et de la précision dans les conditions du monde réel», dit Hansen. «Mais on doit déterminer… si c'est vraiment utile pour les agriculteurs.» En ce moment, les données que les algorithmes nous envoient ne veulent pas dire grand-chose sans informations contextuelles. «Si [la technologie] ne se traduit pas par un système de gestion facile à utiliser et robuste, les agriculteurs ne vont pas vouloir l'essayer», dit Hansen. «[Les données] doivent être traduites par “Le cochon numéro 671 doit être sorti de l'enclos numéro 4 car un comportement de morsure va commencer”.»
Du cochon à l'humain, il n'y a qu'un pas
L'utilité et l'aspect pratique ne sont pas les seuls facteurs que les entreprises de reconnaissance faciale devront prendre en considération lorsqu'elles tenteront de convaincre les agriculteurs et les agricultrices d'utiliser leurs outils. Ian Werkheiser, un professeur assistant en bioéthique à l'Université de Texas Rio Grande Valley, note que certains agriculteurs de l'Union européenne ont été résistants à l'arrivée de l'élevage de précision. Les scientifiques ont généralement attribué cette réticence à un marketing inefficace, mais Werkheiser propose une théorie différente. «Il est possible que les agriculteurs aient raison quand ils disent que ça va les mener vers une aliénation de leur travail», avance-t-il.
Il ajoute que la dépendance de l'automatisation industrielle, plutôt que de l'être humain, pour gérer les cochons, tend à générer plus de stress au cours de la vie des animaux, ce qui peut entraîner une production de viande de moins bonne qualité.
Werkheiser s'inquiète aussi de la façon dont cet outillage agricole pourrait subtilement engendrer plus de tolérance envers la surveillance des personnes. «Les entreprises qui fabriquent ces technologies essaient de leur trouver des applications anodines voire d'apparence bénéfique, pour pouvoir mettre les gens à l'aise avec ça», dit-il, ajoutant que la prolifération de drones de loisir rend le public plus ouvert à leur utilisation par les forces de l'ordre et l'armée. «C'est dans l'intérêt de ces entreprises de pouvoir dire “[La reconnaissance faciale], c'est bien pour le bien-être des animaux. C'est bien pour les problèmes de santé”. Et ce faisant, créer plus de confort social autour de cette technologie.»
Comme on le sait, la loi chinoise dépend de plus en plus de la technologie de reconnaissance faciale pour garder un œil sur ses citoyennes et sur ses citoyens, en particulier ceux qui vivent dans le Xinjiang, lieu de résidence du peuple ouïghour.
La reconnaissance faciale s'introduit massivement dans les magasins, les immeubles et même les toilettes publiques du pays, parfois sous couvert d'un bonus de confort. Commercialiser cette technologie en tant qu'outil agricole quotidien serait un nouveau moyen de faire en sorte que les gens perçoivent la reconnaissance faciale comme une composante de notre société moderne.
