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Expliqué : la nouvelle échelle de teint de peau de Google pour des résultats de recherche raffinés

Expliqué : la nouvelle échelle de teint de peau de Google pour des résultats de recherche raffinés

Parmi les multiples initiatives d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML) annoncées par Google la semaine dernière lors de sa conférence annuelle des développeurs d’E/S, il y avait un certain nombre de projets pour former les plates-formes d’IA de la société Internet. L’un de ces développements a été l’introduction d’une échelle de teinte de peau de moine (MST) à 10 teintes – quelque chose qui pourrait avoir une signification sociologique plus large, car les plates-formes technologiques témoignent d’intersections plus profondes avec la société dans son ensemble. Selon les termes de Google, l’échelle MST « soutiendra les produits et la recherche inclusifs dans l’ensemble de l’industrie ».

Qu’est-ce que l’échelle de teint de peau de moine ?

Développée en partenariat avec le Dr Ellis Monk, professeur agrégé de sociologie à l’Université de Harvard, l’échelle Monk Skin Tone (MST) est un outil qui sera principalement intégré par Google dans la vision par ordinateur, qui est un type d’IA qui permet aux ordinateurs de voir et comprendre les images. Il a été constaté que les systèmes de vision par ordinateur ne fonctionnent souvent pas aussi efficacement pour les personnes à la peau plus foncée que pour celles qui ont le teint plus clair. À l’aide de l’échelle MST, Google et l’industrie technologique visent à créer des ensembles de données plus représentatifs afin que ces modèles d’IA puissent être formés pour identifier une plus large gamme de tons de peau dans les images.

Comment cela fonctionnera-t-il ?

Selon Google, l’échelle « permettra aux personnes de tous horizons de trouver plus facilement des résultats de recherche plus pertinents et utiles ». Par exemple, les utilisateurs qui recherchent des tutoriels de maquillage ou de beauté dans Google Images verront une option pour affiner davantage les résultats de recherche par couleur de peau. À l’avenir, Google utilisera l’échelle MST pour mieux détecter et catégoriser les images afin d’offrir une plus grande gamme de résultats.

Le géant de la technologie prévoit d’étendre davantage l’utilisation de ce schéma – la structure de la base de données créée en fonction de différents tons de peau – afin que les créateurs et les entreprises en ligne puissent étiqueter leur contenu ou leurs produits en fonction d’autres attributs, tels que la couleur et la texture des cheveux. Google a ouvertement publié l’échelle afin que n’importe qui puisse l’utiliser pour la recherche et le développement de produits.

Pourquoi l’échelle MST ?

Selon le Dr Courtney Heldreth, psychologue sociale et chercheuse en expérience utilisateur (UX) au sein du département UX de la technologie responsable de l’IA humaine centrée sur l’homme de Google, « des inégalités persistantes existent à l’échelle mondiale en raison des préjugés ou de la discrimination à l’encontre des personnes à la peau plus foncée, également appelées colorisme ». Et l’IA ne voyant pas avec précision le teint de la peau, ce qui pourrait encore conduire à des inégalités existantes, est un type de colorisme.

Pour combler cet écart, une équipe de recherche de Google comprenant Heldreth et Xango Eyeé, un chef de produit travaillant sur l’IA responsable, s’est concentrée sur l’apport d’une plus grande équité de couleur de peau au développement de l’IA. L’année dernière, l’équipe s’est associée à Monk, dont les recherches se sont concentrées sur la façon dont des facteurs tels que le teint de la peau, la race et l’origine ethnique affectent les inégalités.

La base de l’échelle MST a été posée sur l’échelle Fitzpatrick existante, développée par le dermatologue américain Thomas B Fitzpatrick en 1975, qui classait le type de peau humaine en sept grandes couleurs. L’équipe de Google et Monk sont arrivés à une échelle composée de 10 nuances – une gamme établie pour ne pas être trop limitative mais aussi pas trop complexe – et ont interrogé des milliers d’adultes aux États-Unis qui se sentaient plus représentés avec la nouvelle méthodologie.

Existe-t-il des évolutions similaires ailleurs ?

Plusieurs grandes entreprises ont intensifié leurs efforts en faveur de l’inclusivité basée sur la couleur à la lumière des manifestations de Black Lives Matter de 2020, qui s’étaient produites à la suite de la brutalité policière et du meurtre de l’Afro-américain George Floyd, 46 ans. En 2020, Band-Aid, propriété de Johnson & Johnson, a lancé une nouvelle gamme de pansements adhésifs dans différentes nuances de noir et de marron pour rendre ses produits plus inclusifs pour les personnes de couleur. En Inde, après des réactions négatives et de fortes réactions du public concernant la discrimination à l’encontre des personnes à la peau plus foncée, le Advertising Standards Council of India (ASCI) a publié en 2014 des directives pour la publicité des produits éclaircissants et équitables pour la peau. Plus récemment, en 2020, la marque de cosmétiques Fair & Lovely, propriété d’Hindustan Unilever, a été renommée Glow & Lovely, après avoir été critiquée pour avoir promu le colorisme dans ses publicités et ses campagnes marketing.