IA responsable
Confiance et Conformité
InsightFace accompagne les équipes d’entreprise qui développent des produits d’IA faciale grâce à des options de déploiement tenant compte de la confidentialité, à une revue de l’usage responsable et à des processus de licences commerciales conçus pour les applications d’IA sensibles.
Engagements enterprise
Réduction des biais comme exigence produit
Nous considérons la cohérence des performances entre groupes démographiques comme un critère essentiel de qualité et utilisons les résultats d’évaluation pour orienter la revue des modèles et des seuils dans les cohortes pertinentes.
Gouvernance des données d’entraînement
Les données d’entraînement et d’évaluation peuvent inclure des jeux de données publics largement utilisés dans la recherche et examinés au regard des conditions et licences applicables, des jeux de données sous licence ou issus de sources commerciales, des collections privées recueillies avec un consentement approprié et des données synthétiques.
Déploiement tenant compte de la confidentialité
Nos options de déploiement permettent, lorsque cela est approprié, d’utiliser des embeddings de caractéristiques biométriques plutôt que de conserver des images brutes, notamment avec un traitement on-premise et hors ligne dans des environnements contrôlés par le client.
Équité algorithmique
Évaluer les différences de performance démographique
Nous évaluons les performances démographiques lorsque des données d’évaluation adaptées sont disponibles et utilisons les résultats pour orienter le développement des modèles et les recommandations de déploiement.
Évaluation par cohorte : lorsque les jeux de données et leurs labels le permettent, nous évaluons les performances de fausse correspondance et de faux non-appariement dans les cohortes démographiques pertinentes.
Suivi des performances : les évaluations internes servent à surveiller et à réduire les différences de performance en matière de fausse correspondance et de faux non-appariement entre groupes démographiques.
Validation par le client : avant la mise en production, les clients devraient évaluer les modèles au regard de leur population cible, des conditions de capture, des seuils opérationnels et des risques propres au cas d’usage.
Éthique des données
Gouvernance des données d’entraînement et traitement des données sensibles
Le sourcing des données, l’examen à l’entrée, la minimisation des identifiants et l’architecture de déploiement sont traités comme des composantes distinctes de notre approche de gouvernance.
Intégration et examen des données : nous maintenons des procédures conçues pour évaluer les droits d’usage applicables, les restrictions et l’adéquation avant que les données soient intégrées au développement des modèles. Nos pratiques sont conçues en tenant compte des exigences applicables en matière de confidentialité, de données biométriques et de protection des données.
Minimisation des identifiants : lorsque cela est approprié, les métadonnées inutiles et les identifiants directs sont supprimés ou minimisés avant l’entrée des données dans le pipeline de développement des modèles. Les images faciales et les données dérivées de la biométrie sont traitées comme des données sensibles et protégées en conséquence.
Traitement fondé sur les caractéristiques : l’architecture de déploiement peut utiliser des embeddings de caractéristiques biométriques plutôt que de conserver ou transmettre des images brutes. Les embeddings biométriques sont traités comme des données biométriques sensibles et protégés en conséquence.
Demandes de partenariat portant sur des jeux de données
Si vous contrôlez ou pouvez documenter les droits pertinents sur un jeu de données proposé pour l’entraînement ou l’évaluation, contactez notre équipe. Nous pouvons envisager une acquisition rémunérée après examen de son intégration et de son adéquation.
contact@insightface.aiConfidentialité des données et rétention
Traitement des données selon le mode de déploiement
Le traitement des données dépend du produit, du mode de déploiement, de la configuration et du contrat. Dans le cadre des relations avec les entreprises, la conservation, les flux de données et les contrôles opérationnels peuvent être définis en fonction de l’architecture retenue.
Les données client ne sont pas des données d’entraînement
InsightFace n’utilise pas les images faciales opérationnelles, les gabarits biométriques ou les données d’inférence des clients pour entraîner ou améliorer les modèles InsightFace à usage général, sauf si le client a accepté séparément et par écrit une telle utilisation.
Pour les déploiements on-premise ou hors ligne, les données biométriques opérationnelles restent dans l’environnement contrôlé par le client et ne sont pas transmises à InsightFace dans le cadre de l’inférence normale.
Le traitement fondé sur les caractéristiques est disponible : les caractéristiques faciales peuvent être extraites, comparées ou stockées sous forme d’embeddings de caractéristiques biométriques plutôt que par conservation d’images brutes. Les embeddings demeurent des données biométriques sensibles et nécessitent des mesures de protection appropriées.
Le comportement de conservation et de journalisation de l’API cloud est défini par le service et l’accord retenus. Lorsque cette option est prise en charge, les clients peuvent configurer ou prévoir contractuellement que les images envoyées ne soient pas conservées au-delà du traitement.
Les durées de conservation et les pratiques de suppression pour les déploiements hébergés sont documentées dans l’accord applicable et peuvent être configurées pour répondre aux exigences du client en matière de conservation documentaire et de confidentialité.
Avec les déploiements on-premise et hors ligne, les images brutes opérationnelles, les embeddings et le trafic d’inférence peuvent rester dans l’infrastructure contrôlée par le client ; l’architecture convenue définit toute connectivité externe.
Options de déploiement
Adaptez le modèle de déploiement à votre flux de données
InsightFace prend en charge plusieurs schémas de déploiement. Chacun implique un flux de données différent et convient à des niveaux de sensibilité et de contraintes opérationnelles distincts.
Cloud API
Inférence hébergée sans empreinte locale du modèle.
- Data flow
- Les images ou embeddings pré-extraits sont envoyés via HTTPS vers un endpoint hébergé ; les résultats sont retournés dans la réponse.
- Fit for
- Pilotes, intégrations gérées de manière centralisée, intégration rapide et équipes produit qui préfèrent un endpoint de modèle hébergé.
On-premise
Modèles exécutés au sein de l'infrastructure du client.
- Data flow
- Les images faciales opérationnelles, les embeddings biométriques et les données d’inférence restent dans l’infrastructure contrôlée par le client et ne sont pas transmis à InsightFace dans le cadre de l’inférence normale.
- Fit for
- Industries réglementées, vérification d'identité à grande échelle, KYC, contrôle d'accès et clients soumis à des exigences strictes de résidence des données.
Mobile / Edge
Inférence on-device via le SDK InspireFace.
- Data flow
- Les images peuvent être traitées sur l’appareil ; la conception de l’application détermine si des signaux applicatifs, tels qu’une décision de correspondance, quittent l’appareil.
- Fit for
- Applications mobiles grand public, contrôle d'accès embarqué, terminaux IoT et scénarios hors ligne ou à connectivité intermittente.
Usage responsable de la Face AI
Revue des cas d'usage pour applications sensibles de Face AI
La reconnaissance faciale, le face swap et la vérification d'identité sont des usages sensibles. Les licences commerciales et l'accès aux API sont examinés au regard du déploiement envisagé avant activation.
Nous examinons le cas d'usage prévu, le contexte de déploiement et la population d'utilisateurs finaux avant d'autoriser les modèles commerciaux de reconnaissance faciale ou de face swap.
Nous attendons des clients qu'ils disposent d'une base légale pour traiter des données biométriques et qu'ils informent et offrent un choix aux utilisateurs finaux lorsque la loi locale l'exige.
Nous n’autorisons pas les cas d’usage conçus pour permettre une surveillance illicite ou abusive, y compris une surveillance ciblant de manière indue des groupes vulnérables.
L'autorisation peut être réexaminée ou révoquée si l'usage s'écarte de manière significative du périmètre convenu.
Politique d'usage du Face Swap
Cas d'usage interdits pour les modèles et API de face swap
Les modèles et API de face swap sont licenciés pour des cas d'usage créatifs, de divertissement et produit, après revue. Les cas suivants sont explicitement hors périmètre et ne seront pas autorisés.
Fraude, usurpation d'identité, contournement de KYC ou toute tentative de mise en échec des systèmes de vérification d'identité.
Usurpation de personnes réelles sans leur consentement explicite et vérifiable.
Harcèlement, intimidation, diffamation ou contenus visant à humilier ou menacer une personne.
Imagerie sexuelle ou intime non consentie concernant toute personne, y compris des NCII synthétiques.
Substitution faciale non autorisée de particuliers, mineurs ou populations vulnérables.
Contenus politiques trompeurs, propos fabriqués attribués à des personnalités publiques ou contenus destinés à manipuler les élections ou le débat public.
Documents de revue entreprise
Documents pour les revues sécurité, juridique et achats
Lors d’un processus d’achat ou de due diligence, les clients grands comptes peuvent contacter notre équipe pour discuter ou demander les documents suivants. Leur disponibilité et leur périmètre sont confirmés pour chaque engagement.
Déclaration sur la gouvernance des données d’entraînement.
Politique relative aux données client et à l’entraînement des modèles.
Informations sur la transparence des modèles et des algorithmes.
Architecture de sécurité et de déploiement.
Informations sur l’usage responsable et l’usage acceptable.
Méthodologie d’évaluation et informations sur les performances.
Gouvernance opérationnelle pour les acheteurs grands comptes
Les échanges commerciaux peuvent porter sur le périmètre des licences, l’usage prévu, l’architecture de déploiement, les flux de données et la répartition des responsabilités en matière de traitement des données.
Nous pouvons fournir des informations sur les produits et le déploiement afin d’étayer les évaluations menées par le client concernant les exigences régionales applicables, les contrôles de confidentialité et les processus d’approbation internes.
Les pratiques d’évaluation et de gouvernance sont revues à mesure que les produits, les réglementations et les contextes de déploiement évoluent.
Besoin d’une revue trust ou compliance pour votre cas d’usage ?
Échangez avec notre équipe sur les licences modèles, l’architecture de déploiement, les sources de données et les exigences d’évaluation propres à votre marché.