Un chercheur de Concordia utilise l’IA pour identifier les fausses pièces

Un chercheur de Concordia utilise l’IA pour identifier les fausses pièces
Un chercheur de Concordia utilise l’IA pour identifier les fausses pièces

MONTRÉAL — Une chercheuse de l’Université Concordia à Montréal et son équipe ont développé une technique innovante pour identifier avec précision les pièces contrefaites grâce à l’intelligence artificielle (IA).

Les techniques utilisées par les fraudeurs pour produire de fausses pièces s’améliorent et déroutent parfois même les experts les plus expérimentés, mais l’IA pourrait changer la donne. Sollicitées par les services de police danois, Maryam Sharifi Rad – stagiaire postdoctorale au Centre de reconnaissance de formes et d’intelligence artificielle de l’Université Concordia – et son équipe se sont lancés dans la tâche.

«C’est un problème qui touche très directement l’économie et les finances publiques», explique le chercheur. Il était important pour moi de repousser les limites de la technologie pour améliorer la sécurité et la protection de nos systèmes monétaires.

Pour commencer, l’équipe de recherche a numérisé un grand nombre de pièces authentiques et contrefaites en haute résolution. Obtenir des pièces contrefaites en provenance de plusieurs pays était tout un défi, rapporte le chercheur, puisque la plupart d’entre elles avaient été saisies par les services de police du monde entier.

Les images 2D ont ensuite été analysées à l’aide d’une technologie développée par les chercheurs basée sur l’apprentissage automatique et l’exploration d’images.

En recherchant dans chaque pièce des irrégularités et des défauts souvent indétectables à l’œil nu, l’IA a pu identifier avec une grande précision quelles pièces étaient authentiques et lesquelles ne l’étaient pas.

« C’était vraiment fascinant de voir que l’IA était réellement capable de détecter des différences extrêmement subtiles entre les pièces. Grâce à cette méthode avancée de traitement d’images, nous avons obtenu un taux de réussite de 99% », déclare Mme Sharifi Rad.

Applications concrètes

La chercheuse estime que l’approche développée par son équipe montre clairement tout le potentiel de l’IA pour faire avancer la lutte contre les fausses monnaies. Son partenaire de recherche et de vie Saeed Khazaee, associé de recherche au Centre qui a également contribué à l’étude, a également travaillé sur un modèle capable de traiter des images de pièces, cette fois en 3D.

Tous deux sont ravis de constater que les autorités de plusieurs pays s’intéressent aux recherches qu’ils ont menées et envisagent d’utiliser leur approche pour lutter contre la fraude.

« La Monnaie royale canadienne est très intéressée par notre travail puisqu’il existe aujourd’hui de nombreuses pièces contrefaites en circulation sur le marché », explique M. Khazaee.

Outre la possibilité d’utiliser elles-mêmes l’IA pour authentifier les pièces, les autorités portent un intérêt particulier à l’étude réalisée à Concordia car les schémas observés pourraient leur permettre d’améliorer les pièces qu’elles produisent.

“[Les autorités] Je veux surtout savoir quelles caractéristiques spécifiques sont falsifiées afin de rendre leur monnaie plus difficile à copier», précise le chercheur.

En plus de leurs travaux au sein du Centre d’études en reconnaissance de formes et en intelligence artificielle de l’Université Concordia, Maryam Sharifi Rad et Saeed Khazaee sont également à la tête d’une jeune entreprise qui utilise l’IA notamment dans le domaine du développement durable.

 
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