RECHERCHE : Les montres connectées pourraient offrir un moyen respectueux de la vie privée de vérifier l'âge en ligne

Une nouvelle étude de l’Université Concordia parue dans la revue npj Biomedical Innovations de Nature indique qu’un simple électrocardiogramme (ECG) de 30 secondes réalisé à partir d’une montre intelligente pourrait permettre d’estimer avec précision l’âge d’une personne, offrant ainsi une solution sécurisée pour remplacer la reconnaissance faciale ou les vérifications d’identité des services en ligne soumis à une restriction d’âge.

L’équipe de recherche a recueilli les données d’ECG de 220 personnes participantes âgées de 3 à 78 ans à l’aide d’une montre intelligente Fitbit Sense. Elle a également testé plusieurs modèles d’apprentissage automatique afin de déterminer si le profil cardiaque de la personne utilisatrice pouvait révéler son âge.

Les meilleurs résultats ont été obtenus au moyen d’un réseau neuronal à propagation avant de base, un modèle d’intelligence artificielle qui assimile les profils en soumettant de l’information à une série de couches de traitement simples, chacune s’appuyant sur la précédente. Ce modèle prédisait ainsi l’âge avec une erreur moyenne d’un peu moins de trois ans, surpassant les résultats d’études antérieures qui reposaient sur des ECG de qualité hospitalière.

La précision atteignait systématiquement entre 93 % et 96 % avec plusieurs modèles. Les résultats montrent que les éléments clés du signal d’ECG changent sensiblement durant l’adolescence et au début de l’âge adulte, ce qui facilite l’estimation de l’âge des groupes plus jeunes. Les prédictions devenaient moins précises pour les personnes âgées.

Les données d’ECG étant plus difficiles à falsifier que les photos et pouvant être traitées de manière anonyme par un appareil, l’équipe de recherche affirme que cette technologie pourrait permettre des contrôles d’âge plus sûrs et plus respectueux de la vie privée.

Elle souligne toutefois que l’étude ne portait que sur des personnes participantes en bonne santé et qu’elle reposait sur un ensemble de données relativement restreint. Des échantillons plus nombreux et plus diversifiés, de même qu’une collaboration avec des fabricants de montres intelligentes, seront nécessaires avant que cette méthode ne puisse être déployée à grande échelle.

Cette étude a bénéficié du soutien du Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada, de Mitacs et du Regroupement Stratégique en Microsystèmes du Québec.

Lisez l’article cité : « Age estimation via electrocardiogram from smartwatches ».