Les caméras deviennent omniprésentes dans l’Internet des objets (IoT) et peuvent utiliser la reconnaissance faciale pour améliorer le contexte. Un écart important de précision existe actuellement entre les systèmes de reconnaissance faciale disponibles publiquement et les systèmes de pointe utilisés de manière privée. Ce papier présente notre bibliothèque OpenFace de reconnaissance faciale, qui permet de combler cet écart en précision. Nous démontrons que OpenFace atteint une précision quasi humaine sur le benchmark LFW, et présentons un nouveau benchmark de classification adapté aux scénarios mobiles. Ce travail s’adresse aux non-spécialistes souhaitant utiliser OpenFace, tout en offrant une introduction légère aux techniques de réseaux de neurones profonds que nous employons.