Chèques Uber que le visage d’un conducteur correspond à ce que l’entreprise a dans ses dossiers grâce à un programme appelé « Vérification d’identité en temps réel ». Il a été déployé aux États-Unis en 2016, en Inde en 2017, puis sur d’autres marchés. « Cela empêche la fraude et protège les comptes des conducteurs contre la compromission. Cela protège également les passagers en créant une autre couche de responsabilité dans l’application pour s’assurer que la bonne personne est au volant », a déclaré Joe Sullivan, directeur de la sécurité d’Uber, dans un communiqué en 2017.
Mais les procédures de vérification des conducteurs de l’entreprise sont loin d’être transparentes. Adnan Taqi, un chauffeur Uber à Mumbai, a eu des problèmes avec elle lorsque l’application l’a incité à prendre un selfie au crépuscule. Il a été mis en lock-out pendant 48 heures, une grosse brèche dans son horaire de travail – il dit qu’il conduit 18 heures d’affilée, parfois jusqu’à 24 heures, pour pouvoir gagner sa vie. Quelques jours plus tard, il a pris un selfie qui l’a de nouveau exclu de son compte, cette fois pendant une semaine entière. Cette fois, soupçonne Taqi, c’était une question de cheveux : « Je ne m’étais pas rasé depuis quelques jours et mes cheveux avaient aussi un peu poussé », dit-il.
Plus d’une douzaine de conducteurs interrogés pour cette histoire ont détaillé des exemples de devoir trouver un meilleur éclairage pour éviter d’être bloqués sur leurs comptes Uber. « Chaque fois qu’Uber demande un selfie le soir ou la nuit, je dois m’arrêter et passer sous un lampadaire pour cliquer sur une image claire, sinon il y a des chances d’être rejeté », a déclaré Santosh Kumar, un chauffeur Uber d’Hyderabad. .
D’autres ont eu du mal avec des rayures sur leurs appareils photo et leurs smartphones à petit budget. Le problème n’est pas propre à Uber. Les pilotes avec Ola, qui est soutenu par SoftBank, sont confrontés à des problèmes similaires.
Certaines de ces difficultés peuvent s’expliquer par les limites naturelles de la technologie de reconnaissance faciale. Le logiciel commence par convertir votre visage en un ensemble de points, explique Jernej Kavka, un consultant indépendant en technologie ayant accès à l’API Face de Microsoft, qui est ce qu’Uber utilise pour alimenter la vérification d’identité en temps réel.
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« Avec une pilosité faciale excessive, les points changent et il se peut qu’il ne reconnaisse pas où se trouve le menton », explique Kavka. La même chose se produit lorsque l’éclairage est faible ou que l’appareil photo du téléphone n’a pas un bon contraste. « Cela rend difficile pour l’ordinateur de détecter les contours », explique-t-il.
Mais le logiciel peut être particulièrement fragile en Inde. En décembre 2021, les chercheurs en politique technologique Smriti Parsheera (boursier du projet CyberBRICS) et Gaurav Jain (économiste à la Société financière internationale) ont publié un article préimprimé qui auditait quatre outils commerciaux de traitement du visage : Amazon’s Rekognition, Microsoft Azure’s Face, Face++, et FaceX—pour leurs performances sur les visages indiens. Lorsque le logiciel a été appliqué à une base de données de 32 184 candidats aux élections, Microsoft’s Face n’a même pas réussi à détecter la présence d’un visage dans plus de 1 000 images, ce qui a généré un taux d’erreur de plus de 3 %, le pire parmi les quatre.
Il se peut que l’application Uber fasse échouer les pilotes parce que son logiciel n’a pas été formé sur un large éventail de visages indiens, dit Parsheera. Mais elle dit qu’il peut aussi y avoir d’autres problèmes en jeu. « Il pourrait y avoir un certain nombre d’autres facteurs contributifs comme l’éclairage, l’angle, les effets du vieillissement, etc. », a-t-elle expliqué par écrit. « Mais le manque de transparence entourant l’utilisation de tels systèmes rend difficile de fournir une explication plus concrète. »
