Top 3 des défauts d'image détectés automatiquement

Tout d'abord, les données de référence : Dans 7,5% des téléchargements de photos d'une personne, la photo est automatiquement rejetée. Les trois quarts de ces personnes soumettent ensuite une photo acceptée dès la deuxième tentative, 17% ont besoin d'une troisième tentative et 9% d'une quatrième.

Au quatrième essai, l'IA est ignorée et l'image est acceptée dans tous les cas. De cette manière, on peut exclure que des personnes physiquement handicapées se voient refuser le téléchargement par l'IA. Si la qualité de la photo est insuffisante, la photo peut toujours être refusée lors du contrôle de qualité manuel.

En revanche, le nombre total de téléchargements de photos réussis n'est que très peu réduit par les First Gate Checks : 99,4% de toutes les personnes parviennent à soumettre une photo acceptée par l'IA.

Motifs de refus

Rang 1 : avec près de 42%, la marge est le motif de refus le plus fréquent. Celui-ci est jugé insuffisant dans 3% des téléchargements au total. Si la distance par rapport au bord est trop faible, l'image ne peut pas être recadrée de manière esthétique et des espaces apparaissent, généralement sous le menton ou à cause de coiffures coupées. Ce problème se pose souvent avec les photos d'identité existantes. Photo Collect définit une "zone de sécurité" autour du visage, qui doit en tout cas être remplie par le contenu de l'image.

2e rang : un visage à la résolution trop faible est contesté dans 21% des refus ou 1,6% de tous les téléchargements. Photo Collect ne se contente pas de regarder la résolution de la photo soumise, mais le nombre de pixels dans la zone pertinente du visage. Selon la norme de l'OACI, il doit y avoir au moins 100 pixels d'écart entre les pupilles à l'horizontale. Cette erreur se produit lorsque la résolution des photos est trop petite dès le départ (ce qui est souvent le cas pour les anciens fichiers d'images) ou lorsque la personne sur la photo est prise de trop loin.

3e rang : une mauvaise position de la tête est à l'origine de 19% des rejets et se produit dans 1,4% de tous les téléchargements. Ici, Photo Collect fait la distinction entre le fait de détourner le regard à gauche/à droite ("yaw", 85%), qui est fréquent, et la prise de vue en perspective grenouille/oiseau ("pitch", 15%). La rotation de la tête est automatiquement corrigée par Photo Collect et n'apparaît donc pas dans ces statistiques.

Intéressant : les images avec des masques d'hygiène étaient très répandues en 2021 - à partir de la mi-2022, nous ne trouvons pratiquement plus de tels téléchargements. Les photos de groupe avec plus d'une personne sont extrêmement rares, elles n'apparaissent que dans 0,09% de tous les téléchargements.

Conclusion

Les contrôles de qualité se sont révélés être un moyen efficace et peu coûteux de filtrer les photos manifestement mauvaises et d'éviter un rejet ultérieur lors du contrôle de qualité manuel. Étant donné que pour 7,5% des personnes, la photo est automatiquement rejetée au moins une fois, nous estimons que les contrôles de qualité permettent de réduire d'environ un tiers (5 points de pourcentage sur 15) le taux de rejet lors du contrôle de qualité manuel.

Données utilisées

Les données proviennent de différentes instances Photo Collect et datent du printemps 2023. L'analyse se base sur environ 23 000 photos.

‍