La surveillance ne s’arrête plus au visage

La reconnaissance faciale n’est qu’un élément d’un écosystème plus vaste

La reconnaissance faciale a tendance à dominer les conversations autour des technologies de surveillance. technologie de surveillance. Cela s’explique principalement par le fait qu’elle est visible, facile à comprendre et suffisamment controversée pour faire les gros titres et attirer l’attention des autorités de réglementation. Mais ce n’est pas la reconnaissance faciale qui est la plus importante, c’est ce qui va se passer ensuite.

L’IA a déjà dépassé le stade du visage. Aujourd’hui, les ordinateurs peuvent identifier et suivre des individus sans même voir leur visage. Les systèmes utilisent désormais le type et la couleur des vêtements, la forme du corps, les habitudes de mouvement et les accessoires tels que les chapeaux et les sacs à dos. Ces modèles rassemblent des informations provenant de multiples sources de données (images de vidéosurveillance, smartphones, caméras corporelles de la police, drones et même téléchargements sur les médias sociaux) pour constituer une chronologie complète de l’emplacement et des interactions d’une personne. Le résultat ? Une identification à spectre complet dans le temps et l’espace, sans que la reconnaissance faciale ne soit nécessaire.

Des entreprises comme Veritone sont en train de mettre en place ce système à grande échelle. Leur produit Track est déjà utilisé par plus de 400 organisations, dont le ministère américain de la justice, le ministère de la sécurité intérieure et des services de police. Il fonctionne sur leur plateforme AIWARE, qui combine plus de 300 modèles d’intelligence artificielle formés pour des tâches telles que la détection d’objets, la transcription, la reconnaissance d’images et l’analyse. Ces systèmes travaillent ensemble pour extraire l’intelligence des données brutes et cloisonnées et créer des informations unifiées en quelques secondes. Ce n’est pas de la science-fiction, c’est de la technologie opérationnelle, déjà déployée et en pleine expansion.

Pour un dirigeant, la réalité est simple : La reconnaissance faciale n’est que la porte d’entrée d’un écosystème beaucoup plus vaste d’identification par les machines. Cela signifie que les réglementations en matière de protection de la vie privée visant les données faciales risquent de ne pas tenir compte de la situation dans son ensemble. Si vous ne vous intéressez pas à la manière dont votre organisation ou vos clients sont identifiés à l’aide d’attributs non faciaux, vous êtes à la traîne.

La commodité masque les risques pour la vie privée et la sécurité

La reconnaissance faciale fonctionne. Elle est cohérente. Elle permet de déverrouiller les téléphones, d’accélérer les contrôles aux frontières, de sécuriser les points d’accès et de vérifier les transactions. Elle offre des avantages mesurables en termes de commodité et de débit. Pour de nombreuses organisations, c’est un gain de productivité. Mais la plupart des gens ne considèrent pas ce qu’ils abandonnent en échange.

Les données biométriques sont différentes d’un mot de passe. Vous pouvez modifier un mot de passe. Vous ne pouvez pas changer votre visage. Si ces données sont compromises, il n’y a pas de bouton de réinitialisation. Votre visage, une fois volé ou indexé, devient un identifiant permanent qui peut être utilisé comme arme, soit par des acteurs malveillants, soit par des systèmes qui n’ont pas été conçus avec des garanties à l’esprit. Il y a aussi un aspect psychologique. Lorsque les gens pensent qu’ils sont surveillés ou suivis, la liberté d’expression en prend un coup. La surveillance crée une pression. Vous créez une culture dans laquelle la prise de risque, la franchise ou la dissidence légitime ne se sentent pas en sécurité.

Il ne s’agit pas d’une simple théorie. Les gouvernements utilisent déjà des systèmes biométriques pour réprimer la dissidence et renforcer le contrôle. Pendant ce temps, des ensembles de données faciales sont régulièrement vendus sur le dark web après des violations. Dans la plupart des cas, les personnes figurant sur les photos n’ont jamais donné leur consentement. Les données faciales sont extraites des images et indexées automatiquement par des plateformes cloud. Aucun enregistrement n’est nécessaire.

Du point de vue des dirigeants, le compromis à faire ici est celui de la commodité par rapport au coût à long terme. L’utilisation de la reconnaissance faciale peut déboucher sur des gains opérationnels immédiats, mais le risque d’exposition est asymétrique. Une fois les données compromises, les atteintes à la réputation et à la conformité peuvent s’étendre très rapidement. Il est essentiel de mettre en place des contrôles : des politiques de confidentialité claires, un stockage crypté et des plafonds d’utilisation qui empêchent tout dépassement.

Plus ces technologies sont avancées, plus il est essentiel de les manier avec précision. Il ne s’agit pas seulement de concevoir des systèmes, mais aussi d’établir des normes. Et dans ce domaine, les normes se transforment rapidement en réglementation. Prenez de l’avance.

Systèmes de reconnaissance d’attributs basés sur l’IA

La reconnaissance faciale ne fonctionne plus seule. Les principales plateformes, Google Photos, Meta’s Facebook et d’autres, utilisent l’IA pour relier bien plus que votre visage à votre identité. Ces outils détectent désormais les individus en fonction de leurs vêtements, de leur posture, de leurs accessoires visibles et d’indices contextuels tels que le moment et le lieu où la photo a été prise. En pratique, cela signifie qu’une personne peut être identifiée sans jamais montrer son visage à la caméra.

La technologie est déjà intégrée dans les plateformes grand public. Google Photos, par exemple, peut identifier un utilisateur dans une série d’images simplement en reconnaissant des vêtements ou des motifs cohérents d’une image à l’autre. Meta a développé son propre algorithme qui utilise les coiffures, les types de vêtements et le langage corporel pour suggérer des étiquettes sur les photos, même lorsque les visages sont détournés ou partiellement cachés. Une fois étiquetées, les personnes restent étiquetées, qu’elles aient ou non choisi d’adhérer à la plateforme. Ces fonctionnalités fonctionnent sans le consentement du sujet et, dans de nombreux cas, impliquent l’identification de personnes qui n’utilisent même pas le service.

Du point de vue de l’entreprise, la technologie est clairement puissante, elle renforce la personnalisation des produits, améliore la classification du contenu et stimule l’engagement de l’utilisateur. Mais elle élargit également la surface d’exposition à la vie privée. La plupart des utilisateurs ne savent pas que leurs vêtements ou leur posture peuvent être utilisés pour les suivre à la trace. Les chefs d’entreprise qui intègrent cette technologie doivent tenir compte des obligations légales découlant des lois régionales sur la protection de la vie privée, des réactions négatives potentielles des utilisateurs si l’utilisation n’est pas transparente, et du coût en termes de réputation de ce qui est perçu comme une atteinte à la vie privée.

La question centrale ici n’est pas la précision de la technologie, mais le cadre autour du consentement, de la gouvernance et du contrôle des données. Les systèmes qui supposent une identité sans consentement clair créent des déficits de confiance. À grande échelle, ils invitent à une action réglementaire, en particulier sur les marchés où les attentes en matière de protection de la vie privée évoluent rapidement. Vous n’avez pas besoin d’éviter la technologie. Mais vous devez comprendre comment son déploiement affectera votre marque, votre risque de conformité et la fidélité de vos clients à long terme.

Efforts pour limiter la reconnaissance faciale par des interdictions

L’interdiction de la reconnaissance faciale ne met pas fin à la surveillance biométrique, elle la réoriente. Lorsque les régulateurs imposent des règles axées uniquement sur les visages, les entreprises et les gouvernements se tournent vers des solutions alternatives qui ne relèvent pas de ces définitions. Les systèmes alimentés par l’IA examinent désormais la façon dont les gens marchent, ce qu’ils portent, les objets qu’ils transportent ou leurs habitudes de déplacement dans le temps. Ces attributs ne sont pas couverts par la plupart des législations actuelles, ce qui signifie qu’ils peuvent être déployés, souvent sans restrictions ni divulgations.

Le produit Track de Veritone en est un bon exemple. Il permet aux utilisateurs, y compris les forces de l’ordre, de choisir parmi une longue liste d’attributs, de types de vêtements, de couleurs, d’accessoires personnels, et de trouver instantanément les séquences vidéo qui correspondent. Le système fonctionne avec différents types de caméras et de sources, rassemblant des séquences fragmentées en une chronologie complète de l’événement. Ce type de système est juridiquement viable même lorsque la reconnaissance faciale est interdite, car il n’utilise pas les visages pour identifier les individus.

Cette évolution met en évidence un problème dans la mise en œuvre de la réglementation. Les lois se concentrent sur l’utilisation en amont des données faciales sans tenir compte de l’intégration en aval d’autres signaux biométriques et comportementaux. En conséquence, la surveillance ne diminue pas, elle se camoufle. Les dirigeants doivent comprendre que les interdictions ne sont efficaces que si elles prennent en compte l’ensemble des outils d’identification biométrique utilisés aujourd’hui.

Si votre organisation opère sur des marchés qui envisagent d’interdire la reconnaissance faciale ou qui l’appliquent, adoptez une vision plus large. Évaluez toutes les technologies de surveillance dans lesquelles vous investissez, et pas seulement celles qui font actuellement l’objet d’un examen minutieux. La prévention, la transparence et l’alignement des politiques ne sont pas des suppléments de conformité, ce sont des différentiateurs stratégiques. Dans un environnement où la confiance du public dans la technologie est en baisse, jouer sur les lacunes réglementaires ne tiendra pas la route à long terme. La visibilité et la responsabilité doivent être intégrées dans vos systèmes dès le départ.

L’omniprésence et l’évolution des technologies de surveillance

Les technologies de surveillance ne se limitent plus aux bases de données des forces de l’ordre ou aux infrastructures contrôlées par le gouvernement. Elles sont intégrées dans les plateformes, les applications, les services et les appareils utilisés quotidiennement par des milliards de personnes. Si la reconnaissance faciale a attiré l’attention dès le début, l’ensemble des outils d’identification déployés aujourd’hui reste largement sous-réglementé et mal compris par le public.

Aujourd’hui, les individus peuvent être identifiés par leur façon de se déplacer, leur tenue vestimentaire ou le type d’appareil qu’ils portent. Les modèles d’IA peuvent ingérer des données multiples, des vidéos provenant de caméras de sécurité, des images provenant de smartphones de consommateurs, des modèles de comportement, puis les combiner en un seul profil détaillé. Ces systèmes ne reposent pas sur le consentement explicite ou l’implication de l’utilisateur. Dans de nombreux cas, les données sont collectées passivement et analysées automatiquement. Cela crée un environnement de surveillance persistant, évolutif et largement invisible pour les personnes suivies.

La plupart des lois sur la protection de la vie privée ont été conçues avant que ces technologies n’existent sous leur forme actuelle. C’est un problème. Lorsque les règles ne portent que sur des éléments isolés, comme la reconnaissance faciale ou la géolocalisation, elles perdent leur pertinence dès que les systèmes s’adaptent. Ce décalage expose les organisations à un risque de non-conformité, même lorsque l’intention était de fonctionner dans les limites de la législation existante. Les chefs d’entreprise qui ne tiennent pas compte de l’ensemble des technologies d’identification finiront par se heurter à des problèmes juridiques, éthiques ou de réputation, d’autant plus que les pays renforcent leur réglementation en matière d’IA et de données personnelles.

Les entreprises doivent revoir leur façon de concevoir l’identité, la protection de la vie privée et l’exposition aux risques. Il ne s’agit plus seulement de prévenir les violations de données. Il s’agit de comprendre l’écosystème de surveillance auquel votre entreprise peut contribuer ou sur lequel elle peut s’appuyer, et de s’assurer que les pratiques internes reflètent les nouvelles attentes en matière de transparence, d’utilisation éthique et d’autonomie de l’utilisateur.

Les responsables des services informatiques, juridiques, du développement de produits et des affaires publiques doivent tous repenser les stratégies de protection de la vie privée en termes de capacité d’identification à l’échelle du système. Cela signifie qu’il faut vérifier quelles données vous collectez, comment elles sont utilisées, où elles sont stockées et si les utilisateurs sont vraiment conscients de ce qui se passe. Cela signifie également qu’il faut anticiper la prochaine évolution réglementaire et ne pas se contenter de réagir après coup. Les organisations qui travaillent dans le domaine de la surveillance avancée doivent être à la pointe de la gouvernance, et non pas à la traîne.

Il y a là une opportunité à saisir. Les entreprises qui prennent l’initiative d’une mise en œuvre responsable de l’IA gagnent plus rapidement la confiance de leurs clients, les fidélisent et réduisent leur exposition juridique à long terme. Mais cela ne fonctionne que si les dirigeants sont pleinement informés et prêts à agir rapidement. N’attendez pas que la réglementation vous rattrape, agissez comme si c’était déjà fait.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• La surveillance ne se limite plus au visage : L’IA peut suivre les individus en utilisant le type de corps, les vêtements, la démarche et le comportement à travers de multiples sources de données. Les dirigeants doivent évaluer tous les outils de suivi biométrique utilisés, et pas seulement la reconnaissance faciale, afin de garantir une surveillance précise des risques et de la conformité.
• La commodité de la biométrie s’accompagne de risques permanents : La reconnaissance faciale améliore l’efficacité mais introduit des risques irréversibles pour la vie privée et la sécurité. Les dirigeants devraient mettre en place une solide gouvernance des données pour les identifiants biométriques et évaluer les conséquences à long terme de l’utilisation au-delà des gains à court terme.
• L’intelligence artificielle combine plusieurs identifiants sans qu’il soit nécessaire de le demander : Des plateformes comme Google et Meta utilisent les vêtements, les cheveux et le contexte pour identifier les personnes, même sans consentement ou sans visibilité du visage. Les dirigeants devraient réexaminer les pratiques en matière de données clients et établir des lignes directrices claires sur l’identification implicite afin de préserver la confiance des utilisateurs.
• Les interdictions réglementaires ne tiennent pas compte de l « évolution générale de la surveillance : En limitant la reconnaissance faciale, les organisations se tournent vers d’autres méthodes de suivi qui ne sont pas encore réglementées. Les équipes chargées des politiques et des questions juridiques doivent cartographier et évaluer de manière proactive toutes les technologies d’identification utilisées afin d » éviter de s’appuyer sur des cadres de conformité obsolètes.
• L’identité est désormais à l’échelle du système et non d’une source unique : Les écosystèmes de surveillance s’appuient sur des données diverses pour élaborer des modèles de suivi permanents, ce qui nécessite un changement dans la manière de concevoir la protection de la vie privée. Les dirigeants devraient encourager les audits interfonctionnels et aligner leurs stratégies de protection de la vie privée sur la manière dont l’identification par l’IA fonctionne réellement aujourd’hui.