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Biométrie vocale, de la fraude probable à l’identification certaine

En quelques mots, la biométrie identifie une voix. Attention à ce que vous dites! Interview de Brett Beranek, directeur de la stratégie Biométrie vocale chez Nuance.

C’est un constat: la gestion de la sécurité par mots de passe montre souvent des faiblesses alors que l’accès à différentes ressources informatiques en entreprise ou à des applications mobiles (comme celles des banques) devient de plus en plus critique.
Parmi les diverses technologies alternatives ou complémentaires, la biométrie vocale – c’est à dire le fait d’utiliser la voix comme mot de passe pour accéder à un compte ou effectuer un paiement – se développe de plus en plus. Déjà des établissements bancaires proposent une identification vocale sur leurs applications mobiles, les constructeurs automobiles s’y intéressent de près et les centres de contact identifient les fraudeurs grâce à ce procédé.
Place de l’IT a interviewé Brett Beranek, directeur de la stratégie Biométrie vocale chez Nuance Communications, pour faire le point sur les réalisations et les perspectives autour de ce type de
technologie pour renforcer la sécurité à l’ère numérique.

Place de l’IT: Depuis quand Nuance s’intéresse-t-elle à la
biométrie vocale? Avec quels objectifs?

Brett Beranek: Nuance Communications travaille sur les technologies de biométrie vocale depuis les années 90. D’ailleurs, dès 2001, nous avons participé au déploiement dans un centre de contact de ces technologies à des fins d’identification des fraudeurs. À l’époque, il s’agissait déjà de détecter des voix connues pour générer des alertes.
Depuis, ces technologies sont fortement enrichies, au-delà de la détection des fraudeurs. On sait aujourd’hui identifier une personne de façon unique grâce à sa voix, généralement après un appel téléphonique.
En outre, ces technologies se sont étendues à toutes les déclinaisons numériques pour les applications mobiles par exemple. Ainsi, la banque australienne ANZ Bank [Australia and New Zealand] a intégré de la biométrie vocale à son application bancaire mobile. Il s’agissait de sécuriser les transactions de plus de 10 000 dollars, sans avoir à utiliser d’autres mots de passe ou de code PIN (Personal identification number).
Par ailleurs, la biométrie vocale prend aussi sa place à bord des véhicules. Et justement, Nuance est le leader sur ce domaine, avec des technologies permettant d’identifier le conducteur par sa voix, de comprendre des instructions, ou encore de personnaliser des réponses en fonction de l’identité qui a été reconnue.

Existe-t-il un lien entre biométrie, reconnaissance et synthèse
vocales?

En effet, la technologie de biométrie vocale se marie de plus en plus avec les technologies de reconnaissance vocale (speech-to-text) ou de synthèse vocale (text-to-speech).
Ces deux technologies, que l’on retrouve dans tous les assistants vocaux, se sont d’ailleurs développées en parallèle, avec une forte accélération depuis quelques années. Ces progrès ont fortement profité aux serveurs vocaux interactifs, surtout auprès d’entreprises aux États-Unis, et plus lentement en France.

Une évolution à grand pas, dopée par intelligence artificielle (IA).

Pourquoi cette différence entre les Etats-Unis et la France?

Cette différence n’est pas due aux technologies, mais plutôt au choix des entreprises. Au Canada français, les solutions intégrant de la synthèse vocale ont été déployées au même rythme qu’aux États-Unis. Difficile alors d’invoquer des raisons technologiques linguistiques. En fait, en Amérique du Nord, le contexte s’est montré favorable. En effet, l’automatisation des processus enregistrait un retard, ce qui a favorisé le succès des technologies vocales mises à contribution dans ce sens. La France reste plus réservée quant à sa volonté de tout automatiser et cherche plutôt à préserver au maximum le rôle de l’humain. Aux États-Unis, la perception est différente, aussi bien de la part des entreprises que du public. D’ailleurs, automatisation ne rime pas toujours avec perte d’emploi. Elle crée même des usages complémentaires générateurs d’emploi

Peut-on se fier aux résultats statistiques de la biométrie?

La biométrie repose effectivement sur des statistiques, générant des taux de probabilité. D’ailleurs, les institutions financières, très friandes de biométrie vocale, exigent une probabilité de 99,9%. Difficile à comparer alors avec d’autres systèmes de sécurité… Par exemple, si l’identification vocale remplace un code PIN à quatre chiffres, comment évaluer le risque?
Si le code PIN est connu du hacker, le risque de 100%. Sinon, il reste efficace. Les gains générés grâce à la détection de fraude par les entreprises ayant déployé la biométrie vocale peuvent se révéler très conséquents. Ainsi, la banque HSBC au Royaume-Uni a annoncé un gain de 330 millions de livres sterling sur deux ans grâce à la biométrie vocale en remplacement du code PIN.

Pour autant, la biométrie vocale est-elle fiable à 100%?

Aucune technologie n’est fiable à 100 %. C’est pourquoi Nuance a développé en 2018 des solutions pour renforcer sa biométrie vocale. Ainsi, ConversationPrint est une technologie de biométrie linguistique qui analyse le vocabulaire, la grammaire, la structure de la phrase, les modèles de discours ou d’écriture pendant une interaction avec un humain ou un assistant virtuel (qu’il s’agisse de voix ou de texte). Cette approche permet de déterminer un profil vocal unique, car l’utilisation du langage est spécifique à chaque personne au cours de ces interactions. Autant d’éléments qui renforcent la fiabilité donc la sécurité.
D’ailleurs, la biométrie vocale a pu identifier un ”human bomber” grâce à la manière dont il s’exprimait dans son manifeste lu à la télévision. Puis des linguistes ont confirmé, par l’analyse de courriers et de discussions, qu’il s’agissait bien du même individu. Chez Nuance, nous avons analysé et automatisé tout cela sous forme d’algorithmes biométriques et d’intelligence artificielle. Nous proposons des solutions clés en main aussi bien pour les centres de contact que pour les applications mobiles, avec un algorithme paramétrable et accessible via une interface
d’administration.

Reconnaissance du langage naturel et biométrie vocale en action.

Quels mécanismes d’intelligence artificielle utilisez-vous pour
vos algorithmes?

Nous utilisons le Machine Learning depuis plusieurs années dans nos produits, suite au développement par nos chercheurs des algorithmes combinant les diverses caractéristiques de la voix. Ces algorithmes sont applicables à la reconnaissance vocale, à la synthèse vocale, et à la biométrie. Grâce au Machine Learning, nous avons pu améliorer fortement les performances de ces solutions, en prenant en compte non plus 100 caractéristiques de la voix mais plus de 1000. Et cela a été rendu possible grâce au Deep Learning qui a mis en place des liens entre tous ces éléments. Depuis, le système a encore été amélioré avec un processus de “Continouous Learning” en temps réel. Les premiers algorithmes du début des années 90 sont loin d’avoir la fiabilité des algorithmes
d’aujourd’hui. Nous sommes passés de la détection probable de la fraude à l’identification certaine de la personne.

 

Le RGPD favorise-t-il ou freine-t-il l’essor de la biométrie
vocale?

Le RGPD [Règlement général sur la protection des données] constitue un élément déclencheur pour
déployer la biométrie vocale en France et en Europe.
Auparavant, la sécurisation des données privées dans l’Hexagone relevait de la Cnil [Commission
nationale de l’informatique et des libertés], qui exigeait une approbation formelle pour utiliser la
biométrie vocale. Un processus long et fastidieux qui rebutait une partie des entreprises intéressées.
Avec le RGPD, les textes sont plus clairs et plus précis. Les entreprises comprennent bien ce qu’elles
doivent faire, comment elles doivent informer et comment elles doivent demander le consentement.
D’ailleurs, nous les accompagnons sur ce terrain avec l’appui de notre partenaire juridique pour les
conseiller.

https://www.nuance.com/fr-fr/omni-channel-customer-engagement/landing/analyst-report/forrester-fraude.html

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