Des chercheurs nous apprennent que des modèles informatiques seraient à même de reconnaître notre sexe selon la manière dont nous tapons un texte sur le clavier de notre ordinateur. En effet, hommes et femmes tapent différemment. © Rostislav Sedlacek, Fotolia

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Hommes et femmes tapent différemment sur leur clavier

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Des modèles informatiques se sont montrés capables de déterminer avec une précision remarquable si un homme ou une femme était en train de taper sur un clavier d'ordinateur. Cela pourrait servir à identifier des utilisateurs dans le cadre d'enquêtes criminelles.

Empreintes digitales, traits du visage, détails de l'iris sont autant de caractéristiques que nous savons exploiter en biométrie. À cette liste, vient s'ajouter la dynamique de frappe, c'est-à-dire la façon dont nous utilisons notre clavier d’ordinateur. C'est ce que des chercheurs de la Democritus University of Thrace (Grèce) ont récemment étudié en détail.

La dynamique de frappe est caractérisée par des dizaines de milliers de paramètres qui nous sont propres. Et, selon les chercheurs grecs, certains d'entre eux pourraient trahir notre sexe. Pour arriver à ces conclusions, les informaticiens ont installé sur les ordinateurs de 75 bénévoles, hommes et femmes, un logiciel permettant d'enregistrer les frappes dans une utilisation quotidienne pendant dix mois. Ils ont ainsi pu noter que les temps s'écoulant entre deux frappes spécifiques peuvent se révéler différents, tout comme le temps pendant lequel une touche particulière est enfoncée.

La dynamique de frappe pourrait bientôt constituer un indice dans les enquêtes criminelles. © tashatuvango, Fotolia

La dynamique de frappe pour résoudre des enquêtes

Puis, les chercheurs ont développé un logiciel baptisé ISqueezeU — comprenez « je te coince » — afin d'établir l'importance que les différentes façons de taper sur le clavier, telles qu'elles ont été enregistrées, peuvent revêtir dans la détermination du sexe. Ainsi, le temps moyen entre la frappe de la touche N — ou M — et celle de la touche O semble significatif.

Les ingénieurs grecs ont ensuite nourri des modèles de machine learning. Ceux-ci se sont montrés capables de déterminer si la personne qui tape est un homme ou une femme de manière étonnamment efficace, avec 95,6 % de réussite pour le plus performant d'entre eux. Les chercheurs imaginent ainsi que la dynamique de frappe pourrait servir à identifier des utilisateurs d'ordinateurs, dans le cadre d'enquêtes criminelles par exemple.