Portraits-robots en pleine évolution

11 février 2010 par Frank Arnould

Rencontre étonnante entre théorie de l’évolution et portraits-robots.

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Charles Darwin (1809-1882) aurait-il pu imaginer que ses principes évolutionnistes faciliteraient l’identification de suspects, cent-cinquante ans après la parution de L’origine des espèces ?

Les logiciels permettant de construire le portrait-robot d’un suspect reposent sur le principe suivant. Le témoin décrit verbalement son visage, puis sélectionne dans une base de données les différents traits (nez, sourcils, menton, yeux…) permettant d’en recréer une image.

Hélas, ces programmes produisent généralement des portraits-robots peu ressemblants et difficilement identifiables. La raison ? Lorsque nous percevons et reconnaissons des visages, nous les analysons de manière globale et non trait par trait.

Récemment, plusieurs équipes de psychologues ont développé de nouveaux logiciels exploitant cette analyse globale des visages. Témoin ou victime sont d’abord confrontés à une série de visages complets dont formes et textures sont choisies au hasard. Ils doivent sélectionner les plus ressemblants au malfaiteur. Ceux-ci sont alors croisés entre eux afin de créer une nouvelle génération de visages. Cette procédure (sélection et croisement) est répétée jusqu’au moment où un portrait-robot est jugé suffisamment ressemblant.

Dans ces systèmes, les portraits-robots sont donc produits par évolution. Ce sont d’ailleurs des algorithmes dits génétiques qui permettent à chaque étape de sélection de créer la nouvelle génération de visages.

Développé par des chercheurs britanniques, EvoFIT est un exemple de cette nouvelle classe de logiciels. Les premières évaluations de son efficacité se sont toutefois révélées plus décevantes que prévu. Depuis, deux améliorations importantes ont été introduites.

Sachant que la reconnaissance d’un visage familier repose principalement sur les traits internes du visage, les traits externes (cheveux, forme du visage, cou, oreilles) des portraits-robots obtenus sont rendus flous. En outre, le témoin a la possibilité de modifier le portrait-robot final à l’aide d’outils « holistiques », lui permettant de transformer globalement le visage. Il peut ainsi jouer sur différents aspects comme l’âge, le poids, le niveau d’attirance physique, de santé, d’honnêteté, de masculinité et de menace.

Une nouvelle expérience (Frowd et coll., 2011) montre que l’ajout de ces deux fonctionnalités à EvoFIT permet de créer des portraits-robots qui sont correctement identifiés dans 24,5 % des cas, contre seulement 4,2 % des cas avec un logiciel traditionnel (PRO-fit). Les résultats sont effectivement encourageants, mais sans être spectaculaires.

Comment s’est déroulée l’expérience ? Les chercheurs ont présenté l’une ou l’autre des photographies de champions de billard à des personnes totalement novices dans cette discipline sportive. Deux jours plus tard, ces « témoins » ont construit de mémoire avec EvoFIT ou PRO-fit le portrait-robot du visage étudié. Plusieurs experts du billard ont ensuite eu pour tâche d’identifier les champions à partir de leurs portraits-robots.

Référence :

Frowd, C. D., Pitchford, M., Bruce, V., Jackson, S., Hepton, G., Greenall, M., McIntyre, A. H., et al. (2011). The psychology of face construction : Giving evolution a helping hand. Applied Cognitive Psychology, 25(2), 195-203.

Mots-clés :

Témoignage oculaire – Portraits-robots – EvoFIT – PRO-fit – Traitement holistique – Adultes

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Crédit photo :

Richard Carter
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